2024-05-15
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Modelscope结合α-UMi:基于Modelscope的多模型协作Agent

基于单个开源小模型的工具调用Agent,由于模型容量和预训练能力获取的限制,无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。

2024-05-15
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通义千问API:让大模型写代码和跑代码

基于前面三章的铺垫,本章我们将展示大模型Agent的强大能力。我们不仅要实现让大模型同时使用多种查询工具,还要实现让大模型能查询天气情况,最后让大模型自己写代码来查询天气情况。

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2024-05-15
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通义千问API:用4行代码对话大模型

本章将通过一个简单的例子,让你快速进入到通义千问大模型应用开发的世界。

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2024-05-15
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通义千问API:让大模型使用各种工具

本章我们将通过一个简单的例子,揭示基于LangChain的Agent开发的秘密,从而了解如何扩展大模型的能力。

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2024-05-15
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通义千问API:找出两篇文章的不同

本章我们将介绍如何利用大模型开发一个文档比对小工具,我们将用这个工具来给互联网上两篇内容相近但版本不同的文档找找茬,并且我们提供了一种批处理文档比对的方案

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2024-05-15
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Serverless与Websocket的聊天工具

本文以阿里云函数计算为例,通过API网关触发器实现一个基于Websocket的聊天工具。

2024-05-15
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用手机写代码:基于Serverless的在线编程能力探索

本文通过“Serverless角度”,实现简单的Python语言的在线编程能力,并对其进行进一步探索。

2024-05-15
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链路追踪(Tracing)其实很简单——链路成本进阶指南

广义上的链路成本,既包含使用链路追踪产生的数据生成、采集、计算、存储、查询等额外资源开销,也包含链路系统接入、变更、维护、协作等人力运维成本。为了便于理解,本小节将聚焦在狭义上的链路追踪机器资源成本,人力成本将在下一小节(效率)进行介绍。

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2024-05-15
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20行代码:Serverless架构下用Python轻松搞定图像分类和预测

本文将AI项目与Serverless架构进行结合,在Serverless架构下用20行Python代码搞定图像分类和预测。

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