Llm
使用 CrewAI 自动分析 CSV
- Rifx.Online
- Programming , Data Science , Generative AI
- 19 Jan, 2025
在本博客中,我们将探讨如何使用CrewAI自动化分析CSV数据集的过程。我们将构建一个工作流程,其中包括用于数据集上下文推断、数据清理、可视化和报告的代理,并最终形成一个精美的Markdown报告。 1. 初始化环境 我们首先导入必要的库,并为工作流程初始化工具和环境。 import os import pandas as pd import char
阅读更多使用开源模型构建医疗聊天机器人:通过人工智能改变医疗保健
- Rifx.Online
- Programming , Chatbots , Health
- 09 Jan, 2025
人工智能正在改变医疗保健,聊天机器人提供快速可靠的医疗信息。随着我对生成式人工智能的了解不断加深,我希望构建一个完全100%开源的医疗聊天机器人。我的目标是让这个医疗机器人能够通过丰富的医学文献回答医疗问题。然而,我面临了一些挑战和突破,稍后将进行讨论。我采取了以下步骤来实现这个项目。 步骤 1:环境和需求设置 首先,我在我的GitHub上创建了一个新的代码库,并将其克隆到我
阅读更多轻松打造高效研究助手!AutoGen与Panel UI结合的神奇旅程
- Rifx.Online
- Programming , Machine Learning , Data Science
- 05 Jan, 2025
🎉 新年快乐,大家好!在开始之前,衷心感谢大家对我们之前故事的支持和反馈——这对我们意义重大!🙌 现在,让我们以一个有趣的项目开始新的一年。在人工智能和数据科学的世界中,打造智能和动态的代理可以为自动化研究工作流程带来重大变化。利用 AutoGen 和 Panel UI,您可以构建一个研究代理,与多个子代理协作,每个子代理都设计用于特定任务,如编码、规划或批评。✨ 让我
阅读更多OpenAI 的 Swarm 和 Ollama(第 3 部分):利用本地 LLM 逐步构建数学求解器
- Rifx.Online
- Education , Programming , Chatbots
- 26 Dec, 2024
一个简短的代码参考供构建使用。 作为一名热衷于AI教育的开发者,我一直对如何使复杂问题解决变得更加互动和吸引人充满兴趣。 最近,我开始了一项实验,旨在将OpenAI的Swarm框架与Ollama的本地LLM部署结合起来。 我的目标?创建一个智能的数学辅导员,既像耐心的老师一样平易近人,又像经验丰富的审阅者一样细致入微。 我为什么构建这个:不仅仅是另一个数学求解器
阅读更多LLM 代理:CrewAI 简介
- Rifx.Online
- Programming , Machine Learning , Generative AI
- 07 Dec, 2024
由 LLM 驱动的代理框架承诺将自主任务解决提升到前所未有的水平。与其说是僵化的编程,不如说 LLM 反映任务、利用工具,并检查彼此的输出以创造性地解决任务。 这篇博客文章探讨了使用 CrewAI 框架开发的 LLM 代理。文章首先以纯 Python 和 YAML 文件的基本定义开始。然后展示了现有的预定义工具以及如何使用它们,还包括如何实现自定义工具。作为一个运行示例,开发了一个代理
阅读更多利用 CrewAI Agents 实现漫画创作自动化:创意内容生成
介绍 曾几何时,创作一本漫画书是一个繁琐的过程,需要作家、插画师和无数小时的努力。今天,人工智能作为一种强大的工具,增强了创意专业人士的能力。想象一下,将一个短故事交给人工智能,观看它如何帮助将这个故事转变为一个生动、视觉上令人惊叹的漫画书——同时保留创作者独特的视角。这不再只是一个幻想;这是由尖端的生成式人工智能模型实现的现实。在本博客中,我们将探讨CrewAI LLM代理如何提升
阅读更多苹果的 LLM Siri:人工智能对话的新时代?
- Rifx.Online
- Generative AI , Chatbots , Natural Language Processing
- 30 Nov, 2024
人工智能 近年来,人工智能的世界迅速发展,生成式AI(genAI)似乎被添加到一切事物中。苹果的Siri,曾是对话AI的先锋,正处于推出其自身生成式AI形式的边缘,称为“LLM Siri”。这一新版本承诺使Siri更加具有上下文意识,能够处理复杂的对话。 LLM Siri的想法并不完全新颖;苹果已经暗示将在2025年对Siri进行改造,作为其不断扩展的“苹果智能”套件的一部分。
阅读更多使用 O1、GPT4o 和 Mini | ExtractThinker 扩展文档提取功能
- Rifx.Online
- Programming , Technology , Data Science
- 25 Nov, 2024
在本文中,我们将探讨如何高效地使用 ExtractThinker 来处理大规模文档。我们将讨论何时使用不同的模型,如 O1、GPT4o 及其迷你版本,如何处理 OCR,提取图表,并使用异步批处理管理重负载。 ExtractThinker 介绍 是一个灵活的文档智能库,帮助您从各种文档中
阅读更多Google Gemini:大上下文窗口是杀手级功能吗?
谷歌即将推出的 LLM 迈出了重大一步 就在八个月前,一封泄露的谷歌电子邮件透露该公司在努力超越其 AI 竞争对手方面遇到了困难。他们的 AI 产品周围不仅没有护城河——换句话说,没有建立起商业优势——谷歌也没有[秘密武器](https://ww
阅读更多如何选择 LLM 驱动的产品创意,以在激烈的竞争环境中蓬勃发展
- Rifx.Online
- Generative AI , Product Development , Technology/Web
- 10 Nov, 2024
欢迎来到我系列文章的第三篇(最后一篇),探讨的问题是:“哪些 GenAI 产品值得开发?”第一篇文章 从用户体验(UX)和产品采用的角度探讨了这个问题。
阅读更多RAG/LLM 和 PDF:使用 PyMuPDF 转换为 Markdown 文本
- Rifx.Online
- Programming , Technology , Technology/Web
- 24 Oct, 2024
以Markdown文本格式输入数据可以提高生成文本的质量 介绍 在大型语言模型(LLMs)和检索增强生成(RAG)环境中,以markdown文本格式输入数据具有重要意义。以下是一些详细考虑因素。 LLMs 是强大的语言模型,可以生成连贯且具有上下文相关性的文本。然而,它们有时可能会产生缺乏事实准确性或上下文的响应。通过结合基于检
阅读更多6 种最佳本地运行模型的 LLM 工具
- Rifx.Online
- Technology , Programming , Health
- 24 Oct, 2024
运行大型语言模型(LLMs)如 ChatGPT 和 Claude 通常涉及将数据发送到由 OpenAI 和其他 AI 模型提供商管理的服务器。虽然这些服务是安全的,但一些企业更倾向于将其数据完全离线,以获得更高的隐私保护。 本文
阅读更多