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接下来,人与智能体的交互将变得更为紧密,比如 N 年以后是否可以逐渐过渡。这个逐渐过渡的过程实际上是温和的,从依赖人类到依赖超大规模算力的转变,可能会取代我们的一些职责。这不仅仅是简单的叠加关系。对于AI和超大规模算力,这是否意味着我们可以大幅度提升软件质量,是否可以缩短研发周期并提高效率,还有创造出更优质的软件并持续发展,这无疑是肯定的。
本文以阿里云百炼官方文档问答助手为例,介绍如何基于阿里云百炼平台打造基于LlamaIndex的RAG文档问答产品。我们基于阿里云百炼平台的底座能力,以官方帮助文档为指定知识库,搭建了问答服务,支持钉钉、Web访问。介绍了相关技术方案和主要代码,供开发者参考。
本文档旨在详细阐述当前主流的大模型技术架构如Transformer架构。我们将从技术概述、架构介绍到具体模型实现等多个角度进行讲解。通过本文档,我们期望为读者提供一个全面的理解,帮助大家掌握大模型的工作原理,增强与客户沟通的技术基础。本文档适合对大模型感兴趣的人员阅读。
本文主要讲述在处理票据信息结构化提取任务时,如何结合OCR(光学字符识别)技术和多模态大模型Qwen-VL来提高票据信息提取的准确性和效率。
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