企业官网建设流程全解析

安装vs2015网站开发,国家重点项目建设网站,用户中心wordpress,个人网站建立内容经过这一番调教#xff0c;你的 AI 已经变得博学且严谨。 但很快#xff0c;作为AI应用开发的你#xff0c;会触碰到一个新的天花板#xff1a; 无论这个 AI 多么聪明#xff0c;它始终是一个轮椅上的天才。 •你问它#xff1a;“今天杭州天气怎么样#xff1f;”它…经过这一番调教你的 AI 已经变得博学且严谨。但很快作为AI应用开发的你会触碰到一个新的天花板无论这个 AI 多么聪明它始终是一个轮椅上的天才。•你问它“今天杭州天气怎么样”它回答“抱歉我的数据截止到 2023 年。”•你让它“帮我算一下这三个 Excel 表格的总和。”它可能会一本正经地胡编一个数字因为它不擅长数学计算。•你让它“帮我把这个文件发给老板。”它只能无奈地说“我只是一个语言模型我无法操作你的微信。”它只能“说”不能“做”。它被困在了对话框里与现实世界隔绝。如何打破这个边界如何让 AI 走出“思维的宫殿”真正去接触现实世界今天我们要揭秘大模型领域最激动人心、也是从 Chatbot 进化为 Agent智能体的核心机制ReAct。01 什么是 ReAct像侦探一样思考ReAct 这个词是Reasoning推理和Acting行动的缩写。如果说CoT思维链是让 AI 学会“三思而后行”那么ReAct就是让 AI 学会一边思考一边干活。这听起来很抽象我们用一个生活中的例子来打比方。想象一下你就是福尔摩斯。当你接到一个案子用户问题时你不会坐在椅子上干想纯 LLM 生成你也不会像无头苍蝇一样到处乱撞纯脚本执行。你的工作流是这样的1思考Reasoning“死者手里攥着一张车票我应该去查查这张车票的来源。”2行动Acting拿起电话打给火车站使用工具。3观察Observation电话那头说车票是今早 8 点发出的。4再思考Reasoning“8 点那时死者应该在家里。说明有人撒谎了。我得去查查监控。”5再行动Acting调取监控录像使用工具。…这就是 ReAct。它打破了“输入 - 输出”的一波流模式把解决问题的过程变成了一个思考 - 行动 - 观察 - 再思考的循环。02 一张图看懂从“单行道”到“死循环”很多朋友觉得 ReAct 的原理好懂但具体运行逻辑很模糊。为了彻底讲透我画了两张图。以前的模式Chatbot这是一个线性的单行道。你问什么它答什么。如果它不知道比如实时股价它就只能瞎编。纯记忆检索用户输入: QueryLLM 大模型输出结果: ResponseReAct 的模式Agent这是一个动态的闭环。当模型发现自己无法直接回答时它会发起请求系统执行完把结果喂回给模型让它继续想。这个过程就像是一个程序的while循环ReAct 核心循环我不掌握实时股价, 需调用搜索工具输出指令: Search_Stock返回结果: $175将结果拼接到上下文信息已足够用户输入: 帮我查下苹果现在的股价Thought 1: 思考Action 1: 决定调用工具System: 执行工具Observation 1: 观察结果Thought 2: 再次思考Final Answer: 最终回答看明白了吗AI 不再是用“记忆”回答问题而是学会了使用工具去寻找答案。当用户问“对比一下京东和亚马逊上 iPhone 15 的价格。”AI 的内心戏Log会变成这样Thought 1用户想比价。我需要先查京东的价格。Action 1调用工具Search_JD(iPhone 15)Observation 1结果5999 元。Thought 2知道了京东的我现在需要查亚马逊的。Action 2调用工具Search_Amazon(iPhone 15)Observation 2结果6100 元。Thought 35999 6100。结论是京东更便宜。Final Answer建议您在京东购买便宜 101 元。03 产品经理的新视角定义“工具箱”在理解了 ReAct你对 AI 产品的规划逻辑就会发生质的飞跃。以前我们做Chatbot核心是优化“文本生成”。现在我们做Agent核心是定义工具箱Tools。你不再需要逼着模型去背诵企业库存RAG 也做不到实时更新你需要做的是给 AI 装上手。•场景企业财务助手。•传统做法把报表喂给 AI问它“上季度亏了多少”。AI 经常算错数因为大模型不擅长加减乘除。•ReAct 做法给 AI 两个工具——get_data(季度)和calculator()。AI 会自己调数据自己用计算器算差值准确率 100%。ReAct 的本质是把大模型的“通识推理能力”和传统软件的“精准执行能力”结合了起来。04 挑战与未来让思考“隐形”当然ReAct 也有代价。1慢以前一次对话消耗一次 Token。现在一个问题可能要在后台循环思考、调用工具 5、6 次响应速度会变慢。2贵思考步骤多了Token 消耗自然翻倍。3死循环有时候 AI 会陷入“思考怪圈”反复调用同一个工具查不出结果。所以优秀的产品经理和工程师需要在这个环节做大量的优化。而最重要的一点依然是我们之前强调的用户体验的封装。用户不需要看到侦探是怎么查案的那些繁琐的 Thought/Action/Observation用户只需要看到破案的结果。我们要把这些复杂的循环过程隐藏在进度条或简单的 Loading 动画后面。写在最后如果说RAG是给了 AI 一本“百科全书”如果说CoT是给了 AI 一套“逻辑教材”那么ReAct就是给了 AI 一套“瑞士军刀”。至此我们的 AI 终于从一个“在那儿说空话”的文科生进化成了一个“能动手解决问题”的理科实干家。这就是Agent智能体的雏形。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】