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教AI Agents学会协作&竞争!首个大模型多智能体框架CAMEL已斩获3.6k星

「什么神奇的技巧让我们变得智能?窍门就是没有窍门。智慧的力量源于我们巨大的多样性,而不是任何单一的、完美的原则。」——人工智能先驱马文·明斯基(MarvinMinsky)目前来看,在机器通向高级智能的道路上,以ChatGPT为代表的大模型(LLMs)应该是必须经过的里程碑之一,它们以聊天对话的人机交互方式在多个领域的复杂任务解决方面取得了非常耀眼的成就。随着LLMs的发展,AIAgents(AI智能体)之间的交互框架也逐渐兴起,尤其是在一些复杂的专业领域,以角色扮演等模式预置的智能体完全有能力代替人类用户在任务中扮演的角色,同时,智能体之间通过以协作和竞争形式的动态交互往往能够带来意想不到的效

Elastic Search一些用法

一、滚动查询参考:中国开源社区/***滚动查询,并批量保存**@paramindexName*@return*/publicintscrollIndexName(StringindexName){NativeSearchQueryBuildernativeSearchQueryBuilder=newNativeSearchQueryBuilder();NativeSearchQuerysearchQuery=nativeSearchQueryBuilder.withQuery(QueryBuilders.matchAllQuery()).build();//滚动一次数据量为1wsearchQu

android - 渲染错误;无法解析@id/search_edit_frame

我有一个错误提示无法解析@id/search_edit_frame我不知道为什么,我尝试了File>InvalidateCaches>JustRestartandrestartandroidstudio还尝试更改我支持的所有api的渲染版本..我正在使用AndroidStudio1.2.2并确保它编译android.support.v7.widget(AppCompat)任何帮助将不胜感激..谢谢 最佳答案 使用它应该工作 关于android-渲染错误;无法解析@id/search_ed

android - Appium: "An element could not be located on the page using the given search parameters"错误

我是Appium的新手,一直在尝试自动化适用于Android的转化计算器应用程序。尝试查找EditText元素时出现错误“org.openqa.selenium.NoSuchElementException:无法使用给定的搜索参数在页面上找到元素”。使用Appium1.0.0版和Android4.3以下是我的代码:ListtextViews=driver.findElements(By.className("android.widget.TextView"));for(i=0;i甚至按ID查找元素也不起作用。请让我知道我在这里做错了什么,或者我是否需要提供更多详细信息。

android - 呈现问题无法解析资源@id/search_edit_frame

RenderingProblemsCouldn'tresolveresource@id/search_edit_frame这是我在xml文件中遇到的呈现错误。我觉得跟我的support.v7.SearchView有关系下面是我的xml:当我更改至错误消失了,但这对我来说不是一个好的解决方案,因为我必须更改所有java代码才能使用SearchView而不是android.support.v7.widget.SearchView.有谁知道如何解决这个问题?为什么会这样?我认为我的xml没有任何问题。编辑:添加了错误的截图 最佳答案 要解

【AI人工智能】Phind:免费面向开发者的生成式 AI 搜索引擎 | FREE Generative AI search engine for developers

Phind 通过简单的解释和来自网络的相关代码片段来回答技术问题。 禅与计算机程序设计艺术: 与ChatGPT和newBing一样,Phind由大语言模型(LargeLanguageModel(LLM))驱动。体验后,个人感觉在技术方面的检索能力和质量上Phind比newBing和ChatGPT的体验要好得多。Phind也支持非开发人员相关问题回答,响应速度和质量也不错,关键不需要newBing的waitlist。官网地址:https://phind.com相对于另外一个AI搜索引擎 PerplexityAI,个人感觉Phind的体验更好。 目录简介

一文读懂 AI Agents 技术

想象一下:软件实体能够自主地与环境交互,根据收集的数据做出决策,并以最少的人为干预执行基于特定场景。幸好,借助AIAgents技术,这个现实比你想象的更接近了。这些智能代理正在彻底改变行业,并改变我们的生活方式。但是,大家可能会好奇:AIAgents 到底是什么?它们是如何工作的?在本篇博文中,我们将深入探索 AIAgents 的世界!人工智能(AI)赋予机器具备判断和执行任务的能力,以协助人类在某些特定的业务场景中实现某项目标,从而显著改变了人机交互方式。在人工智能的核心体系中,我们可以关注到这些智能实体被称为智能代理(IA)的 AIAgents,能够感知环境变化并对其进行分析,以采取合理的

android - 在 Android 应用程序中集成 "Search Maps"函数

Googlemap应用程序具有一个搜索框(带有自动建议),您可以通过它搜索地址,从而在Googlemap应用程序的map上放置一个标记。是否可以在定制的Android应用程序中重新使用此功能,其中还显示了一个文本框,从而将Geopoint传送到定制的应用程序,以便应用程序本身可以将标记放置在某个地方?换句话说,Googlemap应用程序是否公开了可由自定义应用程序使用的服务或Intent?如果是这样,如何进行集成?如果没有,有人可以提供有关如何实现自定义实现的指针吗? 最佳答案 要从指定地址获取位置,您需要使用类似Geocoder.

【chatgpt】使用docker运行chatglm3,原生支持工具调用(Function Call)、代码执行(Code Interpreter)和 Agent 任务,可以本地运行啦

1,项目地址https://github.com/THUDM/ChatGLM3介绍ChatGLM3-6B是ChatGLM系列最新一代的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B引入了如下特性:更强大的基础模型:ChatGLM3-6B的基础模型ChatGLM3-6B-Base采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示,ChatGLM3-6B-Base具有在10B以下的预训练模型中最强的性能。更完整的功能支持:ChatGLM3-6B采用了全新设计的Prompt格式,除正常

解密Prompt系列19. LLM Agent之数据分析领域的应用:Data-Copilot & InsightPilot

在之前的LLMAgent+DB的章节我们已经谈论过如何使用大模型接入数据库并获取数据,这一章我们聊聊大模型代理在数据分析领域的应用。数据分析主要是指在获取数据之后的数据清洗,数据处理,数据建模,数据洞察和数据可视化的步骤。可以为经常和数据打交道,但是并不需要太过艰深的数据分析能力的同学提供日常工作的支持,已看到很多BI平台在尝试类似的方案。这里我们聊两篇论文:Data-Copilot和InsightPilot,主要参考一些有意思的思路~数据分析:Data-Copilotpaper:Data-Copilot:BridgingBillionsofDataandHumanswithAutonomou