2024-09-06
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通义灵码最全使用指南,一键收藏

通义灵码最全使用指南,一键收藏。

2024-08-28
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一文教会你如何用好通义灵码,让这款 AI 编码工具帮你做更多工作,更高效

如何用好通义灵码?欢迎收藏最佳使用指南。本文提供通义灵码使用指南,涵盖快捷键、配置调整、跨文件索引及上下文管理等内容,帮助用户更高效地使用通义灵码。

2024-05-15
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Llama 3开源,魔搭社区手把手带你推理,部署,微调和评估

Meta发布了 Meta Llama 3系列,是LLama系列开源大型语言模型的下一代。在接下来的几个月,Meta预计将推出新功能、更长的上下文窗口、额外的模型大小和增强的性能,并会分享 Llama 3 研究论文。

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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: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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2024-08-16
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RAG效果优化:高质量文档解析详解

本文介绍了如何通过高质量的文档解析提升RAG系统整体的效果。

2024-09-04
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【算法精讲系列】MGTE系列模型,RAG实施中的重要模型

检索增强生成(RAG)结合检索与生成技术,利用外部知识库提升大模型的回答准确性与丰富性。RAG的关键组件包括文本表示模型和排序模型,前者计算文本向量表示,后者进行精细排序。阿里巴巴通义实验室推出的GTE-Multilingual系列模型,具备高性能、长文档支持、多语言处理及弹性向量表示等特性,显著提升了RAG系统的检索与排序效果。该系列模型已在多个数据集上展示出优越性能,并支持多语言和长文本处理,适用于各种复杂应用场景。

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2024-09-02
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通义灵码使用安装教程,3 分钟快速上手体验

通义灵码,是阿里云与通义实验室联合出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力,并针对阿里云的云服务使用场景调优,助力开发者高效、流畅的编码。目前个人版免费使用。

2024-09-03
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【算法精讲系列】通义模型Prompt调优的实用技巧与经验分享

本文详细阐述了Prompt的设计要素,包括引导语、上下文信息等,还介绍了多种Prompt编写策略,如复杂规则拆分、关键信息冗余、使用分隔符等,旨在提高模型输出的质量和准确性。通过不断尝试、调整和优化,可逐步实现更优的Prompt设计。

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