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语言框架有哪些

Answer

以下为您介绍一种常用的语言框架——LangChain: LangChain 是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架。它通过提供一套模块化的工具和库,允许开发者轻松集成和操作多种大模型,让开发者能将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程,支持广泛的模型,具有良好的可扩展性,能适应不断变化的业务需求。作为一个得到社区广泛支持的开源项目,LangChain 拥有活跃的贡献者和持续的更新,同时提供了全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握。此外,LangChain 在设计时充分考虑了应用的安全性和用户数据的隐私保护,是一个多语言支持的灵活框架,适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册:https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

RAG提示工程系列(3)| 迈向工程化应用

到目前为止,我们一直利用Prompt Layer平台对提示词进行验证和迭代工作。然而,在实际的工作场景中,我们并不会局限于仅使用像Prompt Layer这样专门针对提示词优化的平台。相反,我们会采用更广泛的工具和框架进行大模型项目的开发。在实际项目中,我们会使用工程化框架,为开发提供必要的支持。随着我们向工程化的第一步迈进,我们将逐步转变思路,不再仅仅局限于提示词角度的建设和优化,而是更加从实际项目角度入手去考虑工程化建设。这意味着我们将转变我们要采用更全面的工具和方法,以确保能够满足实际业务需求,提供真正的价值。下面,我们就介绍几种常用的RAG框架,供大家参考。[heading4]3.1 LangChain[content]LangChain是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架。它通过提供一套模块化的工具和库,允许开发者轻松地集成和操作多种大模型,从而将更多的精力投入到创造应用的核心价值上。LangChain的设计注重简化开发流程,支持广泛的模型,并且具备良好的可扩展性,以适应不断变化的业务需求。作为一个得到社区广泛支持的开源项目,LangChain拥有活跃的贡献者和持续的更新,同时提供了全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握。此外,LangChain在设计时也充分考虑了应用的安全性和用户数据的隐私保护,是一个多语言支持的灵活框架,适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。LangChain官方手册:https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/

RAG提示工程系列(3)| 迈向工程化应用

到目前为止,我们一直利用Prompt Layer平台对提示词进行验证和迭代工作。然而,在实际的工作场景中,我们并不会局限于仅使用像Prompt Layer这样专门针对提示词优化的平台。相反,我们会采用更广泛的工具和框架进行大模型项目的开发。在实际项目中,我们会使用工程化框架,为开发提供必要的支持。随着我们向工程化的第一步迈进,我们将逐步转变思路,不再仅仅局限于提示词角度的建设和优化,而是更加从实际项目角度入手去考虑工程化建设。这意味着我们将转变我们要采用更全面的工具和方法,以确保能够满足实际业务需求,提供真正的价值。下面,我们就介绍几种常用的RAG框架,供大家参考。[heading4]3.1 LangChain[content]LangChain是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架。它通过提供一套模块化的工具和库,允许开发者轻松地集成和操作多种大模型,从而将更多的精力投入到创造应用的核心价值上。LangChain的设计注重简化开发流程,支持广泛的模型,并且具备良好的可扩展性,以适应不断变化的业务需求。作为一个得到社区广泛支持的开源项目,LangChain拥有活跃的贡献者和持续的更新,同时提供了全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握。此外,LangChain在设计时也充分考虑了应用的安全性和用户数据的隐私保护,是一个多语言支持的灵活框架,适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。LangChain官方手册:https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/

RAG 提示工程(三):迈向工程化应用

到目前为止,我们一直利用Prompt Layer平台对提示词进行验证和迭代工作。然而,在实际的工作场景中,我们并不会局限于仅使用像Prompt Layer这样专门针对提示词优化的平台。相反,我们会采用更广泛的工具和框架进行大模型项目的开发。在实际项目中,我们会使用工程化框架,为开发提供必要的支持。随着我们向工程化的第一步迈进,我们将逐步转变思路,不再仅仅局限于提示词角度的建设和优化,而是更加从实际项目角度入手去考虑工程化建设。这意味着我们将转变我们要采用更全面的工具和方法,以确保能够满足实际业务需求,提供真正的价值。下面,我们就介绍几种常用的RAG框架,供大家参考。[heading4]3.1 LangChain[content]LangChain是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架。它通过提供一套模块化的工具和库,允许开发者轻松地集成和操作多种大模型,从而将更多的精力投入到创造应用的核心价值上。LangChain的设计注重简化开发流程,支持广泛的模型,并且具备良好的可扩展性,以适应不断变化的业务需求。作为一个得到社区广泛支持的开源项目,LangChain拥有活跃的贡献者和持续的更新,同时提供了全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握。此外,LangChain在设计时也充分考虑了应用的安全性和用户数据的隐私保护,是一个多语言支持的灵活框架,适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。LangChain官方手册:https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/

Others are asking
COZE 是基于什么框架
Coze 基于以下框架构成: 1. 提示词:使用了结构化提示词的框架,通过提示要求大模型根据不同的行为调用不同的工作流。 2. 数据库:能够记录不同用户历史记账记录,工作流里会用到。 3. 工作流:增加记账调用 add_accounting_record 工作流;查询账户余额调用 query_accounting_balance 工作流;删除所有记账记录调用 init_accounting_records 。 此外,还有关于 Coze 的其他信息: Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台,专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。 具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式等特点。 目前对用户完全免费,且易于发布和分享。
2025-01-26
12个prompt 框架
以下是 12 种 Prompt 框架: 1. Instruction(指令):即希望 AI 执行的具体任务,如翻译或写一段文字。 2. Context(背景信息):给 AI 更多背景信息,引导模型做出更贴合需求的回复。 3. Input Data(输入数据):告知模型需要处理的数据。 4. Output Indicator(输出引导):告知模型输出的类型或风格。 5. Capacity and Role(能力和角色):ChatGPT 应扮演的角色。 6. Insight(见解):提供请求背后的见解、背景和上下文。 7. Statement(声明):说明要求 ChatGPT 做什么。 8. Personality(个性):希望 ChatGPT 以何种风格、个性或方式回应。 9. Experiment(实验):请求 ChatGPT 回复多个示例。 10. Background(背景):说明背景,为 ChatGPT 提供充足信息。 11. Role(角色):希望 ChatGPT 扮演的角色。 12. Objectives(目标):希望实现的目标。 此外,还有以下框架: 1. TASK(任务):定义特定任务。 2. ACTION(行动):描述需要做的事情。 3. GOAL(目标):解释最终目标。 4. INPUT(输入):描述信息或资源。 5. STEPS(步骤):询问详细的步骤。 6. EXPECTATION(期望):描述所需的结果。 7. REQUEST(请求):描述您的要求。 8. Key Result(关键结果):要什么具体效果,试验并调整。 9. Evolve(试验并改进):三种改进方法自由组合,包括改进输入、改进答案、重新生成。 10. CONTEXT(上下文背景):为对话设定舞台。 11. OBJECTIVE(目的):描述目标。 12. SCENARIO(方案):描述场景。 同时,还有一些特定的框架,如 ICIO 框架、CRISPE 框架、BROKE 框架等。
2025-01-23
dify编排框架是什么意思
Dify 编排框架是一种在 AI 领域中应用的可视化编排框架,例如在 workflow 可视化编排页面中使用(框架:React Flow)。它具有以下特点和优势: 1. 集各家所长,在用户体验方面表现出色。 2. 可以人为编排 Workflow 里的子任务,与 AutoGPT 由大模型编排任务的方式不同,这种手动编排方式带来了明显的优化,如在流程中加入人类 Knowhow 以补足模型知识的不足,通过专家测试试跑减少生产环境中的反复无效反思,引入图的概念灵活组织节点、连接各类工具等。 3. 加入图的概念后,workflow 的天花板变得非常高,可以在流程中任意增加节点和各种类型的节点,不仅能套工具、套其它 agent,还能写代码用硬逻辑处理或接大模型进行判断,能力上限很大程度取决于想象力。 4. 对于个人开发者构建高质量的 AI 数字人很有帮助,有大量开源工作者维护,集成了各种主流的模型供应商、工具以及算法实现等,可以通过它快速编排出自己的 AI Agent,赋予数字人灵魂。利用其编排和可视化交互能任意修改流程,构造不同的 AI Agent,并实现相对复杂的功能,如知识库搭建、工具使用等,无需任何编码和重新部署工作。同时,Dify 的 API 暴露了 audiototext 和 texttoaudio 两个接口,基于这两个接口可将数字人的语音识别和语音生成都交由 Dify 控制。如果有更加高度定制的模型,也可以在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台进行部署。此外,数字人 GUI 工程中仍保留了多个模块,能保持更好的扩展。 在使用 Dify 接口时,需要注意必须在应用编排功能中打开文字转语音和语音转文字功能,否则接口会返回未使能的错误。只有接入了支持 TTS 和 SPEECH2TEXT 的模型供应商,才会在功能板块中展示出来,Dify 的模型供应商图标下标签有展示该供应商支持哪些功能,可自行选择方便使用的。对于 TTS,不同的模型供应商支持的语音人物不同,可以根据个人喜好添加。
2025-01-21
18种提示词框架
以下是 18 种提示词框架: 1. Instruction(指令):即您希望 AI 执行的具体任务,比如翻译或者写一段什么文字。 2. Context(背景信息):给 AI 更多的背景信息,引导模型做出更贴合需求的回复。 3. Input Data(输入数据):告知模型需要处理的数据。 4. Output Indicator(输出引导):告知模型我们要输出的类型或风格。 5. Capacity and Role(能力和角色):ChatGPT 应扮演什么角色。 6. Insight(见解):提供您请求的背后见解、背景和上下文。 7. Statement(声明):您要求 ChatGPT 做什么。 8. Personality(个性):您希望 ChatGPT 以何种风格、个性或方式回应。 9. Experiment(实验):请求 ChatGPT 为您回复多个示例。 10. Background(背景):说明背景,为 ChatGPT 提供充足信息。 11. Role(角色):您希望 ChatGPT 扮演的角色。 12. Objectives(目标):我们希望实现什么。 13. Key Result(关键结果):您要什么具体效果,试验并调整。 14. Evolve(试验并改进):三种改进方法自由组合:a.改进输入:从答案的不足之处着手改进背景、目标与关键结果;b.改进答案:在后续对话中指正 ChatGPT 答案缺点;c.重新生成:尝试在 Prompt 不变的情况下多次生成结果,优中选优。 15. CONTEXT 上下文背景:为对话设定舞台。 16. OBJECTIVE 目的:描述目标。 17. ACTION 行动:解释所需的动作。 18. SCENARIO 方案:描述场景。 此外,还有一些常见的特定框架,如: 1. ICIP 框架:包括指令(Instruction,必须)、背景信息(Context,选填)、输入数据(Input Data,选填)和输出指示器(Output Indicator,选填)。 2. BROKE 框架:着重于背景(Background)、角色定义(Role)、目标设定(Objectives)、关键成果展示(Key Result)以及持续的试验与优化(Evolve)。 3. CRISPE 框架:分为上下文(Context)、角色(Role)、说明(Instruction)、主题(Subject)、预设(Preset)和例外(Exception)。 提示词工程师是专门负责为大语言模型设计、优化和实施 Prompt 的技术角色,他们深刻理解模型的工作原理,能够根据具体需求定制合适的 Prompt,确保其有效性。随着大语言模型在商业和研究领域的应用,定制化的 Prompt 编写服务日渐受到欢迎。这些专业服务往往由资深的提示词工程师提供,他们会深入了解客户的具体需求,从而为其设计、优化并定制出最合适的 Prompt。
2025-01-15
对话框架都有哪些
以下是一些常见的对话框架: 1. 智谱·AI 开源模型列表中的 Chat 模型框架: ChatGLM36B:第三代 ChatGLM 对话模型,采用全新 Prompt 格式,原生支持工具调用、代码执行和 Agent 任务等复杂场景,上下文 token 数为 8K。 ChatGLM36Bbase:第三代 ChatGLM 基座模型,采用更多样训练数据、更充分训练步数和更合理训练策略,在 10B 以下基础模型中性能最强,上下文 token 数为 8K。 ChatGLM36B32k:第三代 ChatGLM 长上下文对话模型,在 ChatGLM36B 基础上强化长文本理解能力,能处理最多 32K 长度上下文。 ChatGLM26B32k:第二代 ChatGLM 长上下文对话模型,在 ChatGLM26B 基础上进一步强化长文本理解能力,能处理最多 32K 长度上下文。 ChatGLM26B32kint4:ChatGLM26B32K 的 int4 版本。 ChatGLM6B:第一代 ChatGLM 对话模型,支持中英双语,基于 General Language Model架构,具有 62 亿参数,结合模型量化技术可在消费级显卡上本地部署,上下文 token 数为 2K。 2. COSTAR 框架: 定义:指明文本的整体风格,包括词汇选择、句式结构及可能的参照对象。 重要性:不同风格适合不同场合,如学术论文和社交媒体帖子。 示例:科学论文需正式语言和客观语气,博客文章可采用轻松、个人色彩写作风格。 Tone(语气) 定义:设定文本的情感基调,确保符合预期氛围。 重要性:正确语气可建立与读者联系,传达适当态度。 示例:商业计划书需正式、专业且有说服力语气,产品评测可采用轻松幽默语气。 Audience(受众) 定义:明确回答或文本的目标读者。 重要性:了解受众有助于调整语言复杂度、术语使用及整体信息传递方式。 示例:专业人士可用行业术语和复杂概念,大众需简化语言避免专业化术语。 Response(回复) 定义:指定最终输出的形式和结构。 重要性:正确格式使信息更易理解和消化。 示例:详细分析报告按标准报告格式组织,简单问答可直接列表呈现答案。
2025-01-14
提示词框架
以下是关于提示词框架的相关内容: 视频模型中的提示词框架: Vidu Prompt 基本构成: 提示词基础架构:包括主体/场景、场景描述、环境描述、艺术风格/媒介。需调整句式和语序,避免主体物过多/复杂、模糊术语表达,使用流畅准确的口语化措辞,丰富、准确和完整的描述以生成特定艺术风格、满足需求的视频。 提示词与画面联想程度的说明:以单帧图像为例,通过具体详实的位置描述/环境描述进行构图,艺术风格描述提升效果和氛围,统一画面风格。 AI 提示词工程师相关的提示词框架: 提示词工程师是专门负责为大语言模型设计、优化和实施 Prompt 的技术角色,不仅编写 Prompt,还需测试和优化以确保输出内容质量。 发展出多种提示词框架,如 ICIP 框架(包括指令、背景信息、输入数据、输出指示器)、BROKE 框架(包括背景、角色定义、目标设定、关键成果展示、持续的试验与优化)、CRISPE 框架(包括上下文、角色、说明、主题、预设、例外)。 有定制化的 Prompt 编写服务,由资深提示词工程师深入了解客户需求设计、优化并定制最合适的 Prompt。 RAG 提示工程中的提示词框架: 在输入环节构建全面的提示词框架,包含伦理审查及针对不同类型攻击的审查规则,具体划分为伦理审查及对越狱类、泄露类、目标劫持类等攻击类型的审查。融入人格设定元素,利用大型模型的注意力机制,加固输入防护的审核能力及人格设定的稳定性。
2025-01-13
本人一般用ai语言模型来搜索所需的市场资料,现在想自学更多ai工具以便之后用ai工具发展副业,可以从哪里开始学习与实践
以下是关于您自学更多 AI 工具以发展副业的学习与实践建议: 1. 基础理解:了解大型语言模型的工作原理和局限性,例如它们在数学计算方面主要基于语言理解和生成,而非专门的数学计算设计,可能会在处理简单数学问题时出错。 2. 学习路径: 规划:明确学习目标和步骤。 记忆:记住关键知识和操作方法。 3. 实践操作: 掌握 GPT 的使用:了解 GPT 如 GPT4 的功能和特点,包括其工具选择和行动(Action)机制。 尝试工具:如 Webpilot,它能让 GPT 支持更实时的联网功能,获取网络资源。具体操作是在新建的 GPT 里勾掉 Web Browsing,然后点击添加 Actions(Add actions),再点击 import from URL 并填入相关网址。 4. 就业与应用: 了解人工智能领域的高薪工作,如数据科学家、机器学习工程师等,学习相关技能以增加就业机会。 关注 AI 技术在金融、医疗、制造业等行业的应用,掌握相关技能以拓展副业发展的可能性。 但需要注意的是,学习 AI 有可能赚钱,但不保证每个人都能成功,是否能赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素,需要持续学习和实践。
2025-02-03
哪些可以将CAD建筑平面图通过语言文字生成室内效果图的AI软件
以下是一些可以将 CAD 建筑平面图通过语言文字生成室内效果图的 AI 软件: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索,能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束生成的设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,将建筑全寿命周期内的信息集成,实现数据汇总与管理。 此外,还有 TexttoCAD 软件,支持通过文本生成 CAD 模型,UI 开源,但模型需付费。其官网为 。 但每个工具都有其特定的应用场景和功能,建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。
2025-01-29
大语言模型
大语言模型相关知识如下: Encoder:在大型语言模型中,Encoder 是模型的编码器部分,负责对输入的文本序列进行编码,获取其对应的语义表示。具有词嵌入、位置编码、注意力机制、层叠编码、上下文建模等关键作用。其输出是输入序列对应的上下文化语义表示,会被模型的 Decoder 部分利用。 介绍:大型语言模型是深度学习的一个子集,可以预训练并进行特定目的的微调。能解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题,还可利用相对较小的领域数据集进行定制以解决不同领域的特定问题。其三个主要特征是大型(训练数据集规模和参数数量大)、通用性(能解决常见问题)、预训练微调(用大型数据集预训练,用较小数据集微调)。使用大型语言模型的好处包括一种模型可用于不同任务、微调所需领域训练数据较少、性能随数据和参数增加而增长等。视频中还提到了自然语言处理中的提示设计和提示工程,以及三种类型的大型语言模型:通用语言模型、指令调整模型和对话调整模型。 性能对比:对比不同大型语言模型的性能需考虑多个维度,如理解能力、生成质量、知识广度和深度、泛化能力、鲁棒性、偏见和伦理、交互性和适应性、计算效率和资源消耗、易用性和集成性等。可采用标准基准测试、自定义任务、人类评估、A/B 测试、性能指标等方法进行有效比较。
2025-01-27
请 输出:Hello Word的C语言代码
以下是一个简单的 C 语言程序,用于输出“Hello World”: ```c include <stdio.h> int main { printf; return 0; } ```
2025-01-25
请问有那款ai是能通过Lisp 语言实现一些输出操作的呢?
以下是一些能够通过 Lisp 语言实现输出操作的 AI 示例: 在“AI‘词生卡’的蝴蝶效应:从文字到视觉盛宴跨界蝶变”中提到,古早的 Lisp 语言在 Claude3.5 强大的理解力和绘图支持下焕发了新生,制造了新卡。 在“艾木:提示词编程|有必要用 Lisp 语言写提示词吗?”中,将提示词用 Lisp 语言编写后丢给 Claude,例如输入文本,Claude 大概率会直接输出 SVG 代码。但对于复杂的函数调用,大语言模型处理起来较困难。
2025-01-23
请问 有哪几款ai是可以使用claude语言的呢?
Claude 是由 Anthropic 公司开发的 AI 助手。目前,Claude 本身就是一款独立的 AI,不存在其他可以使用 Claude 语言的 AI。 要注册 Claude.ai,您可以按照以下步骤进行: 1. 访问 Claude 的官方网站。 2. 点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项。 3. 填写您的邮箱地址并设置密码,然后提交表单。 4. 系统会向您的邮箱发送一封验证邮件,您需要打开邮件并使用其中的验证码来完成邮箱验证。 如果在注册过程中遇到需要海外手机号接收验证码的问题,以下是一些可能的解决方案: 1. 使用虚拟海外号服务,如 SMSActivate、SMSPool 等,购买一个海外虚拟手机号来接收 Claude 的验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册您的 Claude 账号。 3. 如果您有海外朋友,可以请他们帮忙接收验证码,并将验证码告诉您。 完成注册后,如果您希望升级到 Claude Pro 版本以获取更强大的功能和更高的 API 调用限额,您需要填写支付信息并选择一个合适的订阅计划。值得注意的是,订阅 Claude Pro 可能需要使用海外支付方式。 请注意,Claude.ai 目前处于公开测试阶段,未付费用户使用平台可能会受到一些限制。如果您在注册过程中遇到任何问题,可以参考其他用户分享的详细注册教程和解决策略。
2025-01-23