文章目录前言一、配置网络环境二、安装Autogen三、创建配置列表四、创建第一个autogen程序五、获取对话记录六、由我们自行控制的每一步七、把AI嵌入到应用中总结前言同志们，我很高兴的告诉大家我们有了一个比langchain更好用的构建AIagent的工具。众所周知，langchain主要就是一堆字符串提示模板构成的，这导致，当我们的模型性能不够强大(比如说gpt3.5)时会因为上下文的干扰而产生幻觉，从而无法完成我们所需要让其完成的任务(之前想让它自己跑代码，结果加了点限定条件字符串就匹配不上了/(ㄒoㄒ)/~~)。而Autogen就没这种问题，而且Autogen内部还有一些对LLM记忆
我使用的是uniapp管网的uni-ai-chat插件，查看后续内容前，请先确认是否使用的也是该插件uniapp官方插件介绍：https://uniapp.dcloud.net.cn/uniCloud/uni-ai-chat.html插件地址：https://ext.dcloud.net.cn/plugin?name=uni-ai-chat核心代码主要就是重写了send方法中的部分逻辑，我这里是前端直接调用的百度的大模型知识库接口，需要将acess_token拼接在url上，这是不安全的，建议后台封装接口后，前端去调后端的接口 asyncsend(){ letmessages=[]
科技云报道原创。没有小的市场，只有还没有被发现的大生意。随着企业数字化转型的逐级深入，市场需求进一步向PaaS和SaaS层进发，使之成为公有云服务市场增长的主要动力。根据IDC最新发布的报告显示，2022-2027五年间中国公有云市场年复合增长率将达到26.9%，其中PaaS（平台即服务）增速最快，为30.5%，SaaS（软件即服务）紧随其后为28.7%。当云计算的基础设施建设完成后，中国公有云市场正在从资源驱动型延伸至技术和业务驱动。与此同时，生成式AI和大模型的快速发展，也在加速推动PaaS成为下一代智能云的核心能力。作为承上启下的中间层，PaaS层既要承担IaaS层快速规模化扩张带来的压
关键字:[AmazonWebServicesre:Invent2023,AmazonBedrock,GenerativeAi,AmazonBedrock,FoundationModels,Agents,KnowledgeBase]本文字数:1400,阅读完需:7分钟视频如视频不能正常播放，请前往bilibili观看本视频。>>https://www.bilibili.com/video/BV1hj41157Ze导读随着生成式AI应用程序的增长，机器学习的广泛采用确实处于令人兴奋的转折点。在本论坛中，学习如何使用AmazonBedrock等关键服务构建第一个生成式AI应用程序。获取快速入门的提示
下载安装官网下载社区版安装安装python解释器下载失败的话，官网下载后手动指定安装依赖包pipinstallpackage_name修改镜像源配置国外网站比较慢，经常会下载超时失败，所以可以修改为国内的源单独安装方法pipinstallpandas-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple永久修改配置pipconfigsetglobal.index-urlhttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple配置AI辅助工具CodeGeex插件市场搜CodeGeeX安装安装之后右侧就会出现codeGeeX的图标，点开后可以使
回望2023年，大语言模型或许将是科技史上最浓墨重彩的一笔。从技术、产业到生态，大语言模型在突飞猛进中加速重构万物。随着理解、生成、逻辑、记忆四大能力显著提升，大语言模型为通用人工智能带来曙光。 AI开发者们正在用算法和代码书写一个美丽新世界。 作为中国AI领域顶级开发者盛会，WAVESUMMIT+深度学习开发者大会2023重磅来袭，定档12月28日，如约开启，诚邀所有深度学习开发者共襄盛举。 大会由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办，百度飞桨、文心大模型联合承办，既有大模型前沿技术分享与产业落地的干货，也有丰富的AI应用及插件体验
2023年真是不平凡的一年!短短365天,我们见证了生成式AI的寒武纪大爆发,国内外大大小小的基础模型、大模型产品令人眼花缭乱,各大科技公司凭借技术、人才、资金等优势,开始集中力量投入到模型研发、平台搭建、工具提供等,希望通过AI技术的引入实现商业化创新。在新技术浪潮下,大语言模型的快速迭代,带动了语义理解、图像生成和数据分析等相关技术的发展,让文生文、文生图、文生表、图生图、图生文、视频生文、文生视频等应用,逐渐向企业关键业务领域渗透。现在,整个社会、各个行业和企业,都在思考如何把生成式AI技术用好,为产业升级和数字化转型赋能。当“百模大战”升级到“千模大战”,广大用户及开发者关注的不是大模
在百模大战中，AI行业正在经历着前所未有的变革。这场竞争不仅推动了AI技术的快速发展，还揭示了AI行业的新趋势，这些趋势不仅影响着我们对AI的看法和使用方式，也为AI的未来发展指明了方向。新趋势模型的规模和复杂度不断增长：随着计算能力的提升和数据集的扩大，AI模型的规模和复杂度不断增长。从最初的浅层神经网络到如今的深度学习模型，AI模型的规模已经达到了数十亿甚至数百亿参数的级别。这种增长使得AI模型能够处理更加复杂和抽象的任务，例如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域。跨模态学习的兴起：跨模态学习是指将不同类型的数据（例如图像、文本、语音）结合起来进行训练和学习的技术。在百模大战中，跨模态
《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~👍感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于YOLOv8深度学
12月26日消息，谷歌近日推出了全新的GoogleAISDK，旨在简化Android应用集成其高性能的GeminiPro模型。借助该SDK，开发人员无需构建和管理自己的后端基础架构。据谷歌介绍，GeminiPro是其功能最强大的模型之一，可用于处理广泛的文本和图像推理任务。GeminiPro运行于谷歌数据中心，可通过GeminiAPI访问。谷歌表示，使用Gemini最简便的方法是通过GoogleAIStudio进行操作，这是一个基于Web的工具，可在浏览器中进行原型设计和运行prompt（提示词）。如果对结果满意，开发人员就可以将模型导出为代码，并使用其所选的编程语言（例如Python）在后端
