如何做正版小说网站安装wordpress视频教程

如何做正版小说网站,安装wordpress视频教程,百度网盘网页登录入口,阿里云可以做电影网站**Agent 的“聪明”#xff0c;一半靠 LLM#xff0c;一半靠记忆系统。**目前开源圈里#xff0c;向量数据库百花齐放#xff0c;但真正能打的也就那么几个。下面这几个开源项目#xff0c;就是专门为解决这些问题而生的——它们让 Agent 真正拥有了“长期记忆 自我进化”…**Agent 的“聪明”一半靠 LLM一半靠记忆系统。**目前开源圈里向量数据库百花齐放但真正能打的也就那么几个。下面这几个开源项目就是专门为解决这些问题而生的——它们让 Agent 真正拥有了“长期记忆 自我进化”的能力。 1.MemGPT给 Agent 装上“虚拟内存”一句话定位突破 LLM 上下文长度限制让 Agent 拥有“无限记忆”。我们知道哪怕是最强的 LLM上下文窗口也就几万到几十万个 token。但真实场景中用户可能和 Agent 聊了几百轮历史信息早就爆掉了。MemGPT的思路很妙它把 Agent 的记忆分成两层主内存Main Context当前对话用的“工作区”塞进 LLM 上下文外部存储External Memory所有历史记录存在向量库或 KV 存储里当主内存快满了MemGPT 会自动把不重要的信息“换出”到外部存储把关键信息比如用户偏好、任务目标“换入”还能自我总结“过去三天用户都在问投资建议”✅效果Agent 能持续对话几百轮依然记得你是谁、你喜欢什么、上次说到哪了。 GitHub: https://github.com/iam-veeramalla/MemGPT⭐ Stars: ≈ 8,000增长迅猛适合谁做个人助理、客服、陪伴型 Agent 的团队——需要超长上下文记忆的场景。 2.LlamaIndex原 GPT Index不只是检索更是“知识编织者”一句话定位它不光存数据还会把数据“织成一张网”。很多人以为 LlamaIndex 只是个向量检索工具其实它早就进化成了一套完整的记忆架构。它的杀手锏是分层索引Hierarchical Indexing节点级每段文本变成一个记忆节点摘要级自动为一组节点生成摘要图谱级还能构建知识图谱记录实体关系“苹果公司 → CEO → Tim Cook”这样当用户问“Tim Cook 是谁”LlamaIndex 不只是返回一段文字而是从“人物-公司-职位”关系中精准定位答案。而且它支持多种存储后端Chroma、Milvus、Weaviate…自动更新记忆增量 indexing查询路由简单问题走关键词复杂问题走向量图谱 GitHub: https://github.com/run-llama/llama_index⭐ Stars: ≈35,000适合谁需要深度知识管理的 Agent比如企业知识库、科研助手、法律咨询。 一句话总结LlamaIndex 向量检索 知识图谱 自动摘要。 3.LangChain LangGraph Checkpointing用“状态快照”记住一切一句话定位不是单独项目而是一套“可恢复的记忆机制”。LangChain 本身不擅长记长期状态但自从LangGraph和Checkpointing状态持久化功能上线后情况大变现在你可以这样设计 Agentfrom langgraph.checkpoint.memory importMemorySavermemory MemorySaver()# 用内存存状态# 或者用 Redis / PostgreSQL# memory PostgresSaver.from_conn_string(...)app create_react_agent(..., checkpointermemory)每次 Agent 执行完一步它都会自动保存当前对话状态已调用的工具中间推理结果下次用户回来直接从“断点”继续就像游戏存档一样✅优势原生支持 LangChain 生态可插拔存储内存/Redis/DB与 LangGraph 的状态机完美结合适合谁用 LangChain 构建复杂工作流 Agent 的开发者——比如自动化审批、多步骤数据分析。 4.RAGAS TruLens让记忆“可评估、可优化”一句话定位记住了不算本事记对了才算很多团队只关注“能不能存”却忽略了“存得对不对”。这时候就需要记忆质量评估工具。RAGASRetrieval-Augmented Generation Assessment专门评估 RAG 系统的记忆效果检索的相关性Retrieval Relevance生成的答案忠实度Faithfulness上下文利用率Context RecallTruLensby TruEra提供端到端的 LLM 应用可观测性能追踪哪次检索返回了错误文档哪个记忆片段导致了幻觉它们虽然不是“存储引擎”但却是记忆系统的“质检员”。 RAGAS GitHub: https://github.com/explodinggradients/ragas ⭐ 6,500 TruLens GitHub: https://github.com/truera/trulens ⭐ 3,200适合谁追求高质量、可审计、可迭代的生产级 Agent 团队。 5.Marly专为 Agent 设计的“记忆中间件”一句话定位轻量、模块化、专为多 Agent 场景打造。这是个新秀项目2024 年开源目标很明确成为 Agent 的通用记忆层。它提供统一的记忆 APIadd, retrieve, update, delete支持多种后端PostgreSQL pgvector、Chroma、Redis内置记忆压缩Memory Summarization支持“记忆过期”策略比如 30 天后自动清理最酷的是它和AutoGen、LangGraph、CrewAI都有官方集成示例。 GitHub: https://github.com/marly-ai/marly⭐ Stars: ≈ 1,200新项目但潜力大适合谁想快速为多个 Agent 添加统一记忆能力的团队尤其是用多 Agent 框架的用户。 终极组合建议三层记忆架构真正成熟的 Agent 记忆系统往往是这样的│ 短期记忆Working Memory │ ← Redis / In-memory│ - 最近3轮对话 ││ - 当前任务状态 │└──────────┬───────────┘ ▼┌──────────────────────┐│ 中期记忆Episodic Memory│ ← Chroma / Qdrant│ - 用户偏好 ││ - 会话摘要 │└──────────┬───────────┘ ▼┌──────────────────────┐│ 长期记忆Semantic Memory│ ← Milvus / LlamaIndex│ - 企业知识库 ││ - 结构化知识图谱 │└──────────────────────┘再加上MemGPT 的虚拟内存调度RAGAS 的质量监控你的 Agent 就真的“既聪明又靠谱”了✅ 总结记忆 ≠ 存储而是“智能管理”项目核心价值适合场景MemGPT突破上下文限制超长对话 AgentLlamaIndex知识分层与图谱企业知识库、专家系统LangGraph Checkpointing状态持久化复杂工作流 AgentRAGAS / TruLens记忆质量评估生产级 RAG 系统Marly统一记忆中间件多 Agent 协同如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】