SpringAI 整合 Ollama 大语言模型实践
SpringAI 整合 Ollama 大语言模型实践
LLM（大语言模型）——Springboot集成文心一言、讯飞星火、通义千问、智谱清言
目录引言代码完整地址入参出参ControllerServiceService实现类模型Service入参转换类文心一言实现类讯飞星火实现类通义千问实现类智谱清言实现类引言本文将介绍如何使用Java语言，结合Spring Boot框架，集成国内热门大模型API，包括文心一言、讯飞星火、通义千问、智谱清
NL2SQL进阶系列(1)：DB-GPT-Hub、SQLcoder、Text2SQL开源应用实践详解
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AI Agent的设计模式
与传统的工作流程不同，AI Agent 通过迭代和对话式的模式工作，不再是简单的指令执行者，而是能够进行自我反思、规划和修正的参与者。随着技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，我们有理由相信，AI代理将成为通往智能化未来的重要桥梁。与传统的工作流程不同，AI Agent 通过迭代和对话式的模式工作，不
AI大模型探索之路-应用篇14：认识国产开源大模型GLM
在人工智能的浩瀚宇宙中，开源大模型如同璀璨星辰，引领着技术创新与应用探索的方向。国际领域的OpenAI无疑闪耀着夺目的光芒，但国内厂商亦步亦趋，逐渐展露头角。今天，我们将聚焦于国内主流的大模型，探寻它们的技术脉络与应用潜力，并特别解析智谱AI研发的GLM大模型系列，见证中国在全球AI舞台上的坚实步伐
人工智能是“数字鹦鹉”还是有了自我意识？
人工智能的自我意识？
自然语言处理——国内AI大模型调研报告作业
对国内的五款AI大模型提出相同的20个自然语言处理任务，对比他们的表现，分析他们的优缺点。
开源模型应用落地-CodeQwen模型小试-探索更多使用场景（三）
使用CodeQwen1.5-7B-Chat模型，帮助开发人员获得高效、准确和个性化的代码支持
开源模型应用落地-模型量化-Qwen1.5-7B-Chat-GPTQ-Int8（一）
理解GPTQ模型量化技术，以低成本体验大语言模型的魅力
运用 Co-STAR 模型，让AI更容易理解你的提示词
个人使用层面来说，使用 CO-STAR 的模型，能让AI更容易理解你所在意的需求重点，从原理上分析，所有基于大型语言模型的AI都能够运用此模型，并且能够更有效地处理信息，以便精确地回答你的问题，提供更好的Idea。
LLaMA3-70B： Meta AI 的最新自然语言处理模型
LLaMA-70B 是一个大规模语言模型，由 Meta AI 的研究团队使用大量文本数据训练而成。该模型基于 transformer 结构，具有70亿个参数，是目前最大的语言模型之一。LLaMA-70B 能够处理长文本输入，生成高质量的文本输出，并且能够回答问题、生成文章、对话等多种任务。LLaMA
创始人专访 | Kimi：因为自己淋过雨，所以总想给别人撑把伞
创始人专访 | Kimi：因为自己淋过雨，所以总想给别人撑把伞
开源模型应用落地-LangChain高阶-Tools工具-集成agents（四）
将代理（agents）串联工具（tools ），将大语言模型的能力和本地、云服务能力结合
【智能助手体验】分享一款超好用的AI工具：Kimi
Kimi是由月之暗面科技有限公司开发的人工智能助手，擅长中文和英文对话。它能够处理用户上传的多种格式文件，结合搜索结果提供信息，同时遵循中华人民共和国的法律和道德标准。使用Kimi几周以来，我深刻体会到了AI技术在信息处理方面的巨大潜力。无论是工作中的数据分析，还是生活中的信息咨询，Kimi总能给出
探索AI世界：向AI提问的艺术与技巧 — 解锁AI大语言模型的潜力
它详细介绍了提示工程技巧，涵盖有效提示编写、针对复杂任务的提示设计技巧、对话中的提示设计技巧，以及提示的优化与迭代。《探索AI世界：向AI提问的艺术与技巧》一书深入剖析了这门艺术，为您揭开了AI世界的神秘面纱。这些案例不仅让您更直观地理解了AI的应用，还为您提供了实践中的参考和启发。这本书是一本通俗
AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知
在人工智能的广阔研究领域内，大型预训练语言模型（Large Language Models, LLMs）已经成为推动技术革新的关键因素。这些模型通过在大规模数据集上的预训练过程获得了强大的语言理解和生成能力，使其能够在多种自然语言处理任务中表现出色。然而，由于预训练过程所产生的模型通常具有泛化特性，
最好用的AI工具：TipDM人工智能AI计算平台
平台内置11大类共159种算法，其中数据清洗47种、文本分析18种、统计分析10种、分类算法20种、聚类算法15种、回归算法20种、时间序列算法10种、关联规则5种、归一化4种、深度学习5种、画图5种，满足用户数据分析过程中从数据接入、数据预处理、分析建模、模型评估、模型应用到管理监控等全流程的需求
开源模型应用落地-CodeQwen模型小试-SQL专家测试（二）
使用CodeQwen1.5-7B-Chat模型，帮助开发人员获得高效、准确和个性化的代码支持
开源模型应用落地-LangChain高阶-事件回调-合规校验
通过LangChain的事件回调机制，便捷完成用户输入和模型输出的合规性检测
通过 Function Calling 构建自主 AI Agents
通过 Function Calling 构建自主 AI Agents
