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在生成回答前，先去指定的外部知识库或数据库里检索到相关内容，把检索到的信息和问题一起输入给大模型，让它基于这些“新查到的资料”来生成答案。奇舞团是 360 集团最大的大前端团队，非常重视人才培养，有工程师、讲师、翻译官、业务接口人、团队 Leader 等多种发展方向供员工选择，并辅以提供相应的技术力、专业力、通用力、领导力等培训课程。本文的数据集存放在Data文件夹中，我使用了2个文件，ChatG
大语言模型工具调用机制：Function Calling与ReAct深度解析
亲爱的读者，欢迎您翻开这本书。我们即将探索的，是深度学习的宇宙——一个由数据、算法与算力构筑的奇妙世界。它既是严谨的科学，也是创造的艺术，更是一条通往未来智慧的修行之路。本书将带您从最基础的数学原理出发，亲手搭建神经网络，驾驭Transformer等前沿模型，最终将智慧转化为现实世界的价值。请放下畏惧，保持好奇。这不仅是一次知识的学习，更是一场思维的远行。来，随我一起，开启这趟非凡的旅程吧。
背景在人工智能快速发展的时代，大模型（LLM）只要有足够的算力和数据就可以做到任何的事情，甚至可以模拟出另一个地球。LLM作为一个革命化的科技，可以取代很多岗位，甚至可以让人类达到“躺着领钱的时代”。Marscode作为一个新推出的IDE，紧跟时代的潮流，拥抱AI，顺应时代的潮流。各种各样的语言，都会有一个贪吃蛇的游戏去作为一个里程碑，我也完完全全用这个IDE去编写贪吃蛇游戏这个小demo。创建项
基于 LangChain ReAct Agents 和 Qdrant，我们构建了一个功能强大的 RAG 系统。这种方法不仅可以检索私有文档的信息，还能通过多步推理来获取文档中没有直接提及的内容，从而提升 LLM 的回答质量。本文使用的LLM、向量数据库等工具仅供参考，你可以根据自己的业务需求，选择合适的工具。
大语言模型提示工程全攻略：从零基础到 ReAct，一篇搞定！
大型语言模型（LLMs）的出现为自然语言处理（NLP）带来了一种新的范式，即用对各种问题都相当有效的统一模型取代为每项任务设计的专门模型。在科学领域，这种范式不仅重塑了人们处理自然语言相关任务（如科学论文、医疗记录和气候报告）的策略，还激发了人们处理其他类型数据（如分子、蛋白质、表格和元数据）的类似想法。除了理解现有的科学数据，LLMs 还显示出通过生成、规划等加速科学发现的潜力。鉴于 LLM 在
该组件将演示如何使用navigator.mediaDevices.getUserMedia API来录制音频，并在停止录制时将录制的音频blob发送到服务器。使用浏览器的SpeechRecognition API实现实时语音转文字功能，并将转换结果通过回调函数传递给父组件。其中包含一个开始和停止录制的按钮，这将演示与MediaRecorder的交互。通过 onUploadComplete 获取到接
本文探讨了2022年提出的ReAct框架，该框架通过动态结合推理和行动来提升大型语言模型处理复杂任务的能力。ReAct框架的核心在于引导模型在推理（任务分解）和行动（工具调用）间循环迭代，从而增强模型的可解释性和通用性。文章详细介绍了ReAct的工作原理、与OpenAI tool_calls机制的配合方式，并提供了Python实现示例，展示如何构建支持多意图任务（如天气查询和数学计算）的智能代理。
