本文深入探讨当前最前沿的prompt engineering方案,结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料,以及开源社区中宝贵的prompt技巧分享,全面解析这一领域的实践策略。
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本文作者基于自身在RAG技术领域长达半年的实践经验,分享了从初识RAG的潜力到面对实际应用挑战的心路历程,以及如何通过一系列优化措施逐步解决这些挑战的过程。
本文章基于业务实践,总结有关客服质检场景的解决方案和处理经验,为相似场景提供可行的借鉴方法。
人工智能生成图像(AI 生图)的领域中,Stable Diffusion WebUI 以其强大的算法和稳定的输出质量而闻名。它能够快速地从文本描述中生成高质量的图像,为用户提供了一个直观且高效的创作平台。而 ComfyUI 则以其用户友好的界面和高度定制化的选项所受到欢迎。ComfyUI 的灵活性和直观性使得即使是没有技术背景的用户也能轻松上手。本次技术解决方案通过函数计算一键部署热门 AI 生图大模型,凭借其按量付费、卓越弹性、快速交付能力的特点,完美实现低成本,免运维。
本文聚焦于线上应用的风险管理,特别是针对“错”(程序运行不符合预期)和“慢”(性能低下或响应迟缓)两大类问题,提出了一个系统化的根因诊断方案。
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。