轻松搭建AI版“谁是卧底”游戏，muAgent框架让知识图谱秒变编排引擎，支持复杂推理+在线协同
2024-11-21
11
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
蚂蚁集团推出muAgent，兼容现有市面各类Agent框架，同时可实现复杂推理、在线协同、人工交互、知识即用四大核心差异技术功能。
目录
相关文章
|
21天前
|
存储
人工智能
弹性计算
基于《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》解决方案实践体验后的想法
通过实践《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》实验，掌握了构建强大LLM知识库的方法，处理企业级文档问答需求。部署文档和引导充分，但需增加资源选型指导。文档智能与RAG结合提升了文档利用效率，但在答案质量和内容精确度上有提升空间。解决方案适用于法律文档查阅、技术支持等场景，但需加强数据安全和隐私保护。建议增加基于容量需求的资源配置指导。
82
4
4
|
23天前
|
人工智能
资源调度
数据可视化
【AI应用落地实战】智能文档处理本地部署——可视化文档解析前端TextIn ParseX实践
2024长沙·中国1024程序员节以“智能应用新生态”为主题，吸引了众多技术大咖。合合信息展示了“智能文档处理百宝箱”的三大工具：可视化文档解析前端TextIn ParseX、向量化acge-embedding模型和文档解析测评工具markdown_tester，助力智能文档处理与知识管理。
71
2
2
|
30天前
|
人工智能
弹性计算
自然语言处理
《触手可及，函数计算玩转 AI 大模型》解决方案体验与部署评测
在AI技术快速发展的背景下，大模型正推动各行业的智能化转型。企业为抓住机遇，纷纷寻求部署AI大模型以满足特定业务需求。阿里云函数计算凭借按量付费、卓越弹性和快速交付等优势，为企业提供了高效、安全的AI大模型部署方案。本文将详细介绍阿里云函数计算的技术解决方案及其在文生文、图像生成和语音生成等领域的应用实例，展示其在降低成本、提高效率和增强灵活性方面的显著优势。
57
2
3
|
2月前
|
人工智能
JSON
数据格式
RAG+Agent人工智能平台：RAGflow实现GraphRA知识库问答，打造极致多模态问答与AI编排流体验
【9月更文挑战第6天】RAG+Agent人工智能平台：RAGflow实现GraphRA知识库问答，打造极致多模态问答与AI编排流体验
301
8
8
|
3月前
|
存储
人工智能
自然语言处理
无缝融入，即刻智能[二]：Dify-LLM平台(聊天智能助手、AI工作流)快速使用指南，42K+星标见证专属智能方案
【8月更文挑战第8天】无缝融入，即刻智能[二]：Dify-LLM平台(聊天智能助手、AI工作流)快速使用指南，42K+星标见证专属智能方案
450
5
6
![无缝融入，即刻智能[二]：Dify-LLM平台(聊天智能助手、AI工作流)快速使用指南，42K+星标见证专属智能方案](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20240819_1d1a574e34e6463ab6585a9d8f594cd6.png?x-oss-process=image/resize,h_160,m_lfit)
|
3月前
|
人工智能
PyTorch
算法框架/工具
Xinference实战指南：全面解析LLM大模型部署流程，携手Dify打造高效AI应用实践案例，加速AI项目落地进程
【8月更文挑战第6天】Xinference实战指南：全面解析LLM大模型部署流程，携手Dify打造高效AI应用实践案例，加速AI项目落地进程
485
3
4
|
3月前
|
存储
人工智能
搜索推荐
|
3月前
|
人工智能
NoSQL
atlas
MongoDB Atlas与大语言模型的梦幻联动：如何瞬间提升企业级AI应用的构建效率？
【8月更文挑战第8天】在大数据时代，企业需挖掘数据价值。MongoDB Atlas作为云端数据库服务，以灵活性著称，减轻运维负担并支持全球数据分布。大语言模型（LLMs）革新AI构建方式，擅长处理自然语言。本文通过对比展示如何整合Atlas与LLMs，构建高效企业级AI应用：Atlas确保数据高效存储管理，LLMs提供语言理解与生成能力，二者结合加速AI应用开发并激发创新潜能。
63
1
1
|
3月前
|
人工智能
数据可视化
API
|
6月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
算法
构建一个基于AI的语音识别系统：技术深度解析与实战指南
【5月更文挑战第28天】本文深入探讨了构建基于AI的语音识别系统，涵盖基本原理、关键技术及实战指南。关键步骤包括语音信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型和解码器。深度学习在声学和语言模型中发挥关键作用，如RNN、LSTM和Transformer。实战部分涉及数据收集、预处理、模型训练、解码器实现及系统评估。通过本文，读者可了解构建语音识别系统的基本流程和技巧。
335
1
1