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解锁用户偏好：用微软的 Phi-4 Slm 和 Unsloth 三步预测反应

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聊天机器人竞技场 聊天机器人竞技场¹是由加州大学伯克利分校天空计算实验室开发的平台，旨在通过匿名、随机的对战来基准测试和比较大型语言模型（LLMs）。它采用众包的方法，用户可以提问并为他们偏好的回答投票。 例如，考虑这个场景：一个用户向LLMs（例如，ChatGPT、Claude.ai、Llama等）提问，并返回两个不同的回答。用户会选择和偏好哪一个回答？ 这是一个有趣的问

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构建动态订单管理系统：使用langgraph的5个步骤实现高效工作流

构建动态订单管理系统：使用langgraph的5个步骤实现高效工作流

AI 生成的 LangGraph 插图 在这个极其详细的教程中，我们将探索 LangGraph — 一个强大的库，用于协调复杂的多步骤工作流，结合大型语言模型（LLMs） — 并将其应用于一个常见的电子商务问题：根据用户的查询决定是下单还是取消订单。在博客结束时，您将了解如何：在 Python 环

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提升ai代理的长期记忆能力：实现智能任务管理的关键技术与应用

提升ai代理的长期记忆能力：实现智能任务管理的关键技术与应用

图. 代理AI 内存管理 1. 代理AI系统介绍 AI代理是当前的热门话题。我已经对此进行了写作，其他人也在讨论它们。然而，总的来说，这意味着关于什么是代理AI系统存在很多混淆。它们与生成AI（Gen AI）或大型语言模型（LLM）代理有何不同？ 在本节中，我们试图通过强调代理AI系统在实施实际用例时的功能/非功能需求来澄清这一辩论——如图1所示。 ![Image 2](htt

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Crewai 的多代理会议准备：4 个代理从混乱到清晰！

Crewai 的多代理会议准备：4 个代理从混乱到清晰！

利用CrewAI框架进行AI驱动的会议准备 在本博客中，我们将探讨如何利用CrewAI框架创建一个AI驱动的会议准备系统。目标是通过使用专门的Agent协同工作，自动化收集关键信息、分析行业趋势、制定会议议程和生成执行简报的Process。 什么是 CrewAI？ CrewAI 是一个旨在协调多个 AI Agent 共同完成共享 Task 的框架。每个 Agent 专注

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完整指南：如何轻松将ollama-ocr集成到你的python应用中！!

完整指南：如何轻松将ollama-ocr集成到你的python应用中！!

Photo by Markus Spiske on Unsplash 对开发者和OCR爱好者来说，Ollama-OCR 现在作为一个Python包可用，这是个好消息！ 此更新使得将Ollama-OCR集成到您现有的应用程序、工作流程或自动化脚本中变

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构建强大的ai研究代理：使用pydantic Ai Web Scraper和llama 3.3的3个关键步骤

构建强大的ai研究代理：使用pydantic Ai Web Scraper和llama 3.3的3个关键步骤

在这个视频中，我将快速演示如何使用 Pydantic AI、网页抓取工具和 Llama 3.3 创建一个多代理聊天机器人，为您的业务或个人使用制作一个强大的代理聊天机器人。 在检索增强生成（RAG）和大型语言模型（LLM）基础的工作流程中，结构化输出提高了准确性和清晰度，使数据更易于理解。 我们许多人都知道验证或将数据转换为正确格式是多么令人沮丧。当处理接口数据时，您会遇到复杂的

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完整指南：如何利用pydanticai框架提升llm的性能与效率！

完整指南：如何利用pydanticai框架提升llm的性能与效率！

Photo by julien Tromeur on Unsplash 生成式人工智能领域 生成式人工智能领域是人类历史上增长最快的领域之一。正如您可能听说的，2025年将是人工智能代理/多人工智能代理的年份，逐渐从单一的LLMs转变。目前的发展显示出相同的

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构建高效ai应用的利器：探索pydanticai框架和代理构建工具

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PydanticAI PydanticAI 是一个 Python Agent 框架，旨在减少使用生成式 AI 构建生产级应用程序时的痛苦。 FastAPI 通过提供创新和符合人体工程学的设计，彻底改变了 web 开发，建立在 Pydantic 的基础上。 同样，几乎每个 Python 中的 agent 框架和 LLM 库

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提升ragflow的使用效率：5个关键步骤解锁开源rag引擎的潜力

提升ragflow的使用效率：5个关键步骤解锁开源rag引擎的潜力

RAGFlow RAGFlow 是一个开源的检索增强生成 (RAG) 引擎，与大型语言模型 (LLMs) 集成，以从复杂数据格式中提供准确的、带引用的答案。[RAGFlow 开发文档](https://ragflow.io/docs/d

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Deepseek-r1 的预算是多少？揭开节省资源的微调秘密！

Deepseek-r1 的预算是多少？揭开节省资源的微调秘密！

如何让深度寻求 R1 使用您的私有数据进行推理 照片由 Dan Schiumarini 提供，来源于 [Unsplash](https://unsplash.com/?utm_source=medium&utm_medium=

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AI代理释放：比较React和Coact在自主系统中增强问题解决能力

AI代理释放：比较React和Coact在自主系统中增强问题解决能力

简介 能够对问题进行推理并对其环境采取行动的 AI 智能体标志着构建更自主系统的重要一步。 传统上，语言模型在“链式思考”提示方面表现出色——本质上是通过文本逐步思考问题——以解决算术、常识问题或符号推理等任务。 然而，在使用链式思考时，该模型完全依赖其内部知识，缺乏与外部世界交互的能力。 另一方面，一些智能体使用语言模型在交互式环境中执行操作（如网络导航、文本游戏或机器人技术），但这些

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Utilizing vertex Ai Imagen 3 and gemini 2.0: 如何在零预算下设计出令人惊叹的时尚系列

Utilizing vertex Ai Imagen 3 and gemini 2.0: 如何在零预算下设计出令人惊叹的时尚系列

午夜创业与人工智能创新的故事 Alex 如何打造 EcoThreads 的街头服饰系列——零预算，最大影响 导言 🕰️ 时钟指向凌晨 2 点 时钟指向凌晨 2 点，Alex 的工作室成了一片战场，到处都是面料样品、半空的咖啡杯和草图，这些草图充满了潜力——如果她能把它们变成现实的话。她的梦想？推出 EcoThreads，一个可持续时尚品牌，不仅宣扬道德，而且实践

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连接知识图谱与人工智能开发：将本体与领域对象连接的5个策略

连接知识图谱与人工智能开发：将本体与领域对象连接的5个策略

导言：两个世界的挑战 在现代软件开发中实现图数据库时，我们经常面临一个重大挑战：弥合以本体为中心的知识表示与面向对象编程范式之间的概念差距。知识工程师和领域专家从语义关系和灵活的属性图的角度思考，而软件开发人员则在面向对象模型和固定数据结构的约束下运作。 当本体论者向工程团队展示图模型时，这种脱节会产生摩擦。图数据丰富的、灵活的特性——无论是表示为 RDF 三元组还是标记属性图——

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让 Excel 过时的 10 种 Ai 工具：实现数据分析自动化，节省手工作业时间

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Non members click here作为一名软件开发人员，多年来的一个发现总是让我感到惊讶，那就是人们还在 Excel

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掌握Ai代理：解密Google革命性白皮书的10个关键问题解答

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10 个常见问题解答 本文是我推出的一个名为“10 个常见问题解答”的新系列的一部分。在本系列中，我旨在通过回答关于该主题的十个最常见问题来分解复杂的概念。我的目标是使用简单的语言和相关的类比，使这些想法易于理解。 图片来自 [Solen Feyissa](https://unsplash.com/@solenfeyissa?utm_source=medium&utm_medi

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