话接上文的召回多样性优化，多路索引的召回方案可以提供更多的潜在候选内容。但候选越多，如何对这些内容进行筛选和排序就变得更加重要。这一章我们唠唠召回的信息密度和质量。同样参考经典搜索和推荐框架，这一章对应排序+重排环节，考虑排序中粗排和精排的区分主要是针对低延时的工程优化，这里不再进一步区分，统一算作排序模块。让我们先对比下重排和排序模块在经典框架和RAG中的异同排序模块经典框架：pointwise建模，局部单一item价值最大化，这里的价值可以是搜索推荐中的内容点击率，或者广告中的ecpm，价值由后面使用的用户来决定RAG：基本和经典框架相同，不过价值是大模型使用上文多大程度可以回答问题,价值
目录温习GitOps极狐GitLabKubernetesAgent极狐GitLabGitOpsworkflow极狐GitLabKAS的配置创建极狐GitLab agent创建agenttokenKubernetes上安装agent（agentk）极狐GitLabGitOpsworkflow实践写在最后温习GitOpsGitOps的核心不是Git，而是以声明式系统为基座，以Git为单一可信源，通过将应用程序和基础设施代码化（一切皆代码），进行云原生应用程序和基础设施部署管理。更多关于GitOps的内容，可以查看公众号文章GitOps系列｜云原生时代，你还不懂GitOps？极狐GitLabKube
一、NLP简介自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是一个位于计算机科学与人工智能交叉领域的关键研究方向。它结合了语言学、计算机科学和数学等多个学科的理论与方法，旨在实现人与计算机之间的自然语言交流。自然语言处理还包括了很多具体应用，例如：信息检索、信息抽取、文本分类与聚类、机器翻译、摘要生成、聊天机器人等等。自20世纪50年代图灵测试提出后，机器语言处理能力的探索一直在进行。语言的复杂性和严格的语法规则使得开发精确理解和使用语言的AI算法成为一大挑战。过去二十年里，语言建模，特别是统计和神经网络模型，在这一领域取得了重要进展。二，Functionca
近年来，许多研究通过训练服从自然语言指令的智能体，让智能体具有了解决各种开放式任务的能力。例如，SayCan[1]利用语言模型实现了根据语言描述解决各种室内机器人任务的智能体，Steve-1[2]训练端到端的策略实现了能够在《我的世界》（Minecraft）中做出各种行为的智能体。然而，在这些研究中提供给智能体的语言指令往往清晰明确地描述了任务，没有考虑让智能体发挥创造性、解决高自由度的任务。例如，在Minecraft中，一些现有的智能体能够做「造钻石镐」、「用2个雪块和1个南瓜堆雪人」等流程明确的任务；但如果要求智能体「用沙子造一座城堡」，目前基于自然语言指令的智能体难以将这句话转化成一系列
AIAgents是当下大模型领域备受关注的话题，用户可以引入多个扮演不同角色的LLMAgents参与到实际的任务中，Agents之间会进行竞争和协作等多种形式的动态交互，进而产生惊人的群体智能效果。本文介绍了来自KAUST研究团队的大模型心智交互CAMEL框架（“骆驼”），CAMEL框架是最早基于ChatGPT的autonomousagents知名项目，目前已被顶级人工智能会议NeurIPS2023录用。 论文题目：CAMEL:CommunicativeAgentsfor“Mind”ExplorationofLargeScaleLanguageModelSociety论文链接： https:/
效果图 哪吒面板项目地址：naiba/nezha:Self-hosted,lightweightserverandwebsitemonitoringandO&Mtool(github.com)Server端安装环境Centos系统VPS一台（8008、5555端口打开）Github账号域名（可选）（我没用域名，所以这里演示的都使用IP地址）Server端安装创建Github应用打开SignintoGitHub·GitHub 使用Github账号登录，创建新应用，按下图填写 一个ID一个密钥需要记住 下载安装SSH到VPS中，输入命令curl-Lhttps://raw.githubuserco
一、ML-Agents是什么TheUnityMachineLearningAgentsToolkit(ML-Agents)isanopen-sourceprojectthatenablesgamesandsimulationstoserveasenvironmentsfortrainingintelligentagents.Weprovideimplementations(basedonPyTorch)ofstate-of-the-artalgorithmstoenablegamedevelopersandhobbyiststoeasilytrainintelligentagentsfor2D
失败:构建失败，出现异常。出了什么问题:无法解析配置“:app:androidJacocoAgent”的所有依赖项。Couldnotresolveorg.jacoco:org.jacoco.agent:0.7.5.201505241946.Requiredby:MYAPP:app:unspecifiedNocachedversionoforg.jacoco:org.jacoco.agent:0.7.5.201505241946availableforofflinemode.NocachedversionofBlockquote我的项目的build.gradle看起来像这样:applyp
我正在尝试将JaCoCo添加到我的Android以覆盖SonarQube。但是在运行命令./gradlewjacocoTestReport时，我收到以下错误。Task:app:testAlphaReleaseUnitTestFAILEDFAILURE:Buildfailedwithanexception.出了什么问题:Couldnotresolveallfilesforconfiguration':app:jacocoAgent'.>Couldnotfindorg.jacoco:org.jacoco.agent:org.gradle.testing.jacoco.plugins.Jac
几个月前我们就聊过RAG的经典方案解密Prompt系列14.LLMAgent之搜索应用设计。前几天刚看完openAI在DevDay闭门会议上介绍的RAG相关的经验，有些新的感悟，借此机会再梳理下RAG相关的优化方案。推荐直接看原视频（外网）ASurveyofTechniquesforMaximizingLLMPerformanceRAG最关键的一环其实不是LLM而是相关内容的召回，作为大模型推理的上文，优秀的内容召回应该满足以下条件：多样性和召回率：召回的内容要可以回答问题，并且内容丰富度，包括同一问题多个观点，多角度相关性和准确率：召回内容和问题相关，总不能召回100篇里面只有2篇和问题有关
