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2024年12月

• 12.31 23:44:07
  发表了文章 2024-12-31 23:44:07

  使用 Qwen 进行Self-instruct数据生成

  使用Qwen进行自指令数据生成，通过Self-instruct技术自动化为大型语言模型生成指令。用户可安装CAMEL包并设置Qwen API密钥，配置ChatAgent和SelfInstructPipeline，基于种子指令迭代生成大量新指令。支持多种过滤器（如长度、关键词、标点符号等）确保生成指令的质量和多样性。欢迎加入Discord获取支持与交流。

  
• 12.31 22:42:42
  发表了文章 2024-12-31 22:42:42

  使用 Qwen 生成数据模型和进行结构化输出

  本教程展示如何使用CAMEL框架和Qwen模型生成结构化数据。CAMEL是一个强大的多智能体框架，支持复杂的AI任务；Qwen由阿里云开发，具备自然语言处理等先进能力。教程涵盖安装、API密钥设置、定义Pydantic模型，并演示了通过Qwen生成JSON格式的学生信息。最后，介绍了如何利用Qwen生成多个随机学生信息的JSON格式数据。欢迎在[CAMEL GitHub](https://github.com/camel-ai/camel)上为项目点星支持。
• 12.31 20:31:11
  发表了文章 2024-12-31 20:31:11

  基于的Qwen模型的智能客服Discord机器人，使用🐫 CAMEL、SambaNova、Firecrawl和Qdrant实现RAG Agent

  基于Qwen模型的智能客服Discord机器人，使用CAMEL、SambaNova、Firecrawl和Qdrant实现RAG Agent。构建了一个能够处理复杂问题并能进行快速响应的强大聊天机器人。该机器人可在Discord平台上运行，支持实时对话和语义搜索，提供准确、全面的回答。项目包含详细的安装步骤、代码示例及集成指南，适合开发者快速上手。
• 12.31 19:24:52
  发表了文章 2024-12-31 19:24:52

  使用CAMEL框架和Qwen模型自动进行数据获取及报告与知识图谱生成

  此笔记本演示如何设置和利用 CAMEL 的检索增强生成（RAG）结合 Milvus 进行高效的网页抓取、多智能体角色扮演任务和知识图谱构建。我们将通过一个使用 Qwen 模型对 2024 年巴黎奥运会的土耳其射手进行全面研究的例子来逐步演示。