在人工智能领域，AI Agent的概念炙手可热。然而，真正的AI Agent并非简单的输入输出，而是具备自主决策、行动和学习能力的智能体。本文将结合一个名为AIPCDA的AI项目开发历程，深入探讨AI Agent、工作流、Prompt Engineering、工具调用、Prompt Sanitation、输出验证、以及LangChain/LangGraph等关键概念，剖析从“伪AI Agent”到
生成式AI时代已经到来，而支撑起这个时代的基石，正是Transformer架构。它不仅是现代大型语言模型（LLM）的先驱，更是人工智能领域的一次重大飞跃。本文将深入探讨Transformer模型的核心原理、架构特点以及在不同任务中的应用，揭示其如何通过注意力机制实现对文本含义的深刻理解和表达。 Transformer：生成式AI的核心力量 与早期的循环神经网络（RNN）仅限于预测或分类不同，Tra
GitHub Copilot 作为一款强大的 AI 辅助编程工具，正日益成为大模型技术时代程序员的得力助手。它通过 代码自动补全 和 交互式聊天 等功能，极大地提升了开发效率。然而，要真正发挥 Copilot 的潜力，我们需要了解其能力边界，并掌握有效的使用技巧。本文将深入探讨如何充分利用 GitHub Copilot 的各项功能，并结合实际案例，帮助您在大模型技术的浪潮中，更加高效地进行软件开发
还在苦恼于复杂的 SQL 语句吗？想让数据分析变得更简单、更高效吗？最近我体验了一款轻量级的开源 Text-to-SQL 引擎——Vanna，它能将自然语言直接转换成 SQL 查询，并解释结果。一个小时内，我就用它构建了一个可用的自然语言 SQL 助手，它可以查询我的数据并解释结果，简直是数据分析师和开发者的福音。本文将带你了解 Vanna 的强大功能，以及如何快速上手，构建属于你自己的数据分析应
Google 的 GenAI Intensive Course Day 3课程让我大开眼界。我原本以为会继续深入探讨提示词 (Prompt) 和 API 的使用，但实际上，这次课程让我重新思考了智能系统如何在现实世界中运作。核心主题就是生成式智能体 (Generative Agents) ——它们如何从预测单词进化到像人类一样进行决策。 什么是生成式智能体？ 想象一下，你给 ChatGPT 或 G
医疗数据隐私法规的复杂性一直困扰着行业内外的人们。面对如迷宫般繁琐、晦涩难懂的规则，即使是专业人士也难以快速获取清晰、全面的答案。如同原文作者 Promila Ghosh 所描述的那样，我们迫切需要一种更智能的方式来理解和应用这些法规。MediRAG Guard 的出现，为解决这一难题提供了一个全新的视角：利用 AI 构建 知识地图，帮助用户理解医疗隐私规则之间的关联，从而打破信息壁垒，实现更高效
大语言模型（LLM）正在重塑人工智能的边界，成为构建智能系统的变革性工具。然而，在这令人兴奋的进展背后，隐藏着一个令人担忧的现实：LLM的训练成本正在飞速增长。GPU定价的波动、训练时间的不确定性，以及量化、VRAM和内存带宽等技术参数的不断演变，使得成本预测变得异常复杂。作为一名数据科学家，我将此视为一个充满潜力的预测机会，而非限制。如果我们可以像预测用户流失率、点击率或延迟一样，对token输
在人工智能浪潮席卷各行各业的今天，如何高效地将大语言模型（LLM）融入现有应用，构建智能化的工作流程，成为了开发者们关注的焦点。Semantic Kernel (SK)，一个开源的软件开发工具包 (SDK)，正是为了解决这一难题而生。它通过AI 编排、灵活的连接器和可定制的插件，帮助开发者轻松构建智能化、实时化和个性化的 AI 驱动应用，赋能员工、客户和业务本身。本文将深入探讨 Semantic
生成式 AI 正在重塑各个行业，开发者可以构建能够生成文本、执行函数调用和分析视频内容的智能应用。为了加深我在生成式 AI 领域的专业知识，我完成了 Google Cloud 的挑战实验室：使用 Vertex AI 中的 Gemini API 探索生成式 AI——这是一项旨在测试 AI 在实际应用中的动手实践，无需逐步指导。在本文中，我将分享我如何利用 Vertex AI 平台的 Gemini A
在追求提升大模型响应质量的道路上，我们常常面临需要大量数据和高昂计算成本的额外训练。本文将深入探讨两种无需额外训练即可显著提升AI模型响应质量的创新方法：双重思维（Two Minds）和动态温度控制（Dynamic Temperature Control）。这两种方法着眼于现有模型的潜力挖掘，通过巧妙的机制设计，在不改变模型架构和训练过程的前提下，显著提升其输出质量，尤其是在处理复杂任务和追求更高
llmtrend