今天我们将主要探讨OpenAI是如何进行接口对接的，虽然我们不打算深入细节，但会对整体流程进行一个大概的了解。后续会逐步分析其中的具体细节，大家可以耐心等待，逐步展开。好的，现在让我们开始，下面是我简单绘制的一张图示，旨在帮助大家更好地理解接下来的分析流程。 OpenAiApi 我们第一步将直接查看 ...

Agents从去年大模型火后就开始爆发，特别是今年2025又被称为Agents元年，像是要无处不存在Agents似的。Agent是什么，直译过来就是代理，但在国内人工智能领域通常被译为智能体。从智能体这个名字可以大概想象出这个Agents可能与智能相关，此概念出现已经有相当长时间了。随着大模型的爆发 ...

以pretrain_gpt.py为例, 看megatron的整体逻辑. 本章主要包括megatron初始化相关逻辑, 核心函数为initialize_megatron, setup_model_and_optimizer两个 initialize_megatron parse_args 从argpa ...

Kernel Memory (KM) 是一种多模态 AI 服务，专注于通过自定义的连续数据混合管道高效索引数据集。它支持检索增强生成（RAG）、合成记忆、提示工程以及自定义语义记忆处理。KM 支持自然语言查询，从已索引的数据中获取答案，并提供完整的引用和原始来源链接。 通过 KM 我们可以让 LLM ...

本文主要使用Qwen2ForSequenceClassification实现文本分类任务。 文章首发于我的知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/17468021019 一、实验结果和结论 这几个月，在大模型分类场景做了很多实验，攒了一点小小经验。 1、短文本 1）query ...

12.矩阵的秩及相关性质 12.1 k阶子式 12.1.1 k阶子式示例 设存在以下矩阵： \[X_{mn}= \begin{bmatrix} x_{11} & x_{12} & x_{13} & ... & x_{1n}\\ x_{21} & x_{22} & x_{23} & ... & x_{ ...

本文详细介绍了如何利用免费的 Cline 插件辅助开发一款名为“对联王”的微信小程序，特别适合希望在春节期间创作春联的用户。文章不仅比较了 Cline 与 Cursor 两款工具的优缺点，还分享了作者实际操作中的经验和建议。通过具体步骤演示，即使是编程新手也能跟随指导，结合微信开发者工具，完成自己的... ...

场景自动化漏洞检测与分析代码扫描与漏洞识别：AI可以快速扫描项目依赖的代码库，利用机器学习算法识别潜在的安全漏洞。通过对大量已知漏洞代码模式的学习，AI能够准确地检测出类似的安全问题，提高漏洞检测的效率和准确性。漏洞优先级排序：在检测到多个漏洞时，AI可以根据漏洞的严重程度、影响范围和利用难度等因素 ...

基础概念 这是 让 LLM 来评判 系列文章的第一篇，敬请关注系列文章: 基础概念 选择 LLM 评估模型 设计你自己的评估 prompt 评估你的评估结果 奖励模型相关内容 技巧与提示 什么是评估模型？ 评估模型 (Judge models) 是一种 用于评估其他神经网络的神经网络。大多数情况下它 ...

场景AI公司资质评估通常发生在以下几种场景中：投资合作：当投资者或合作伙伴考虑与AI公司进行合作或投资时，他们需要对公司的资质进行全面评估，以确保合作或投资的安全性和可靠性。市场竞争：在激烈的市场竞争中，AI公司需要了解自身在行业中的位置和竞争力，以便制定更有效的市场策略。资质评估可以帮助公司明确自 ...

11.三种初等矩阵及其性质 11.1 三种初等矩阵 设存在列向量A： \[A= \begin{bmatrix} a_1\\ a_2\\ a_3\\ a_4\\ ...\\ a_i\\ ...\\ a_j\\ ...\\ a_n \end{bmatrix} \]则以下\(X_1,X_2,X_3\)三种 ...

嗨~我是老包。目前专注AI智能体开发与教学 ，持续分享Coze智能体 、coze工作流搭建案例。 老包用扣子为小红书段子赛道博主捏了一个神器 名字是： 小红书 | 爆款段子赛道图文生成器 为什么要做这个智能体? ** ** 老包在小红书上发现许多博主分享段子笔记 点赞量达到了10w+ ...

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提示词A human user is in dialogue with an AI. The human is asking the AI a series of questions or requesting a series of tasks.If the user's request refe ...

原始 RAG 框架在提升检索和生成答案质量方面，还有一些关键问题没解决： 找出来的文档真的跟用户问题相关吗？有时候可能找偏了。 找到的内容够不够回答用户的问题？会不会信息量不足？ 会不会有一堆没用的信息混进来，反而把答案搞乱了？ 检索速度够快吗？会不会让用户等太久？ 万一检索到的信息没法生成好答案， ...

聪明人往往很“懒”，但这种“懒”其实是高效的体现。他们总能找到解决复杂问题的最佳路径，用最少的力气获得最大的成果。 在RAG系统中，这种高效的实现往往是通过“分块”来实现的。你可以把它想象成把一本厚书分成几章——这样一来，阅读和理解就轻松多了。同样地，分块技术把大段复杂的文本拆分成更小、更容易处理的 ...

本文已收录在Github，关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！ 作者简介：魔都架构师，多家大厂后端一线研发经验，在分布式系统设计、数据平台架构和AI应用开发等领域都有丰富实践经验。 各大技术社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积累。 负责： 中央/分销预订系统性能 ...

自然语言往往充满歧义和模糊性，模型在学习时可能会产生误解或错误理解一些概念，导致生成不准确的信息。为了尽量减少这些问题，研究人员和工程师会使用更大规模、更多样化和更准确的训练数据，调整模型架构，以及使用更先进的训练技术。但是自然语言本身就是复杂且充满挑战的，完全消除这些问题可能是非常困难的。所以，在 ...

今天我们将继续探讨如何在Spring AI中接入大语言模型，以OpenAI为例，详细分析其接入过程。我们将逐步探讨OpenAI是如何与Spring AI系统对接的，具体包括如何配置接口、如何封装接口参数以及如何定义相关的接口。在讲解过程中，我们仍然会以整体架构为主线，逐步深入，详细了解类内部的实现细 ...

TrustRAG项目链接：https://github.com/gomate-community/TrustRAG 本文代码链接：https://github.com/gomate-community/TrustRAG/blob/main/trustrag/modules/document/mark ...