企业官网建设流程全解析

有美元进账去外管局网站做啥,seo排名怎样,常德seo优化,php建站系统哪个好在众多前沿架构中#xff0c;ReAct Agent#xff08;ReAct 代理#xff09;作为一种将“推理”#xff08;Reasoning#xff09;与“行动”#xff08;Acting#xff09;深度结合的强大范式#xff0c;正在重新定义机器解决复杂问题的方式。与其让 AI 盲目地猜测答案ReAct AgentReAct 代理作为一种将“推理”Reasoning与“行动”Acting深度结合的强大范式正在重新定义机器解决复杂问题的方式。与其让 AI 盲目地猜测答案ReAct 架构赋予了它像人类一样步步为营、逻辑缜密的思维能力。什么是 ReAct AgentReAct 的核心理念在于它的名字本身Reasoning推理 Acting行动。这是一种让机器能够以逻辑化、分步骤的方式解决问题的方法论。传统的语言模型往往倾向于直接生成答案这种“直觉式”的回答在面对需要实时数据或复杂计算的问题时容易产生幻觉或错误。相比之下ReAct Agent 拒绝直接跳到结论。它模拟了人类专家的解决问题路径先思考可能的情况基于推理采取行动评估行动的结果并根据反馈调整下一步的策略。这种持续的循环使得 AI 能够做出更精准、更深思熟虑的决策。核心工作流ReAct Agent 的强大之处在于其内部运转的动态循环这个过程通常被称为 “ReAct 流程”。在这个流程中模型不再是一个静态的文本生成器而是一个在环境中不断探索的智能体。这个循环主要包含四个关键阶段• 思考Thought 当接收到任务时Agent 首先会问自己“下一步最好的操作是什么”它会分解问题制定计划而不是急于回答。• 行动Action 基于之前的思考Agent 会执行具体的操作。这不仅限于文本生成更包括使用工具比如调用搜索引擎、运行代码或查询数据库。• 观察Observation 行动之后Agent 会“看”发生了什么。它会接收工具返回的数据或环境的反馈这是验证推理是否正确的关键步骤。• 反思与响应Reflect Respond Agent 利用观察到的结果再次进行推理。如果信息不足它会进入下一个“思考-行动”循环如果信息充足且确信它才会交付最终的答案。架构解析从系统架构的角度来看ReAct Agent 的运作机制既严谨又灵活。在高层架构中我们可以清晰地看到一条主线从“用户提示词User Prompt”开始系统进入核心的处理黑盒。在这个黑盒中“思考”、“行动”和“观察”构成了一个三角形的闭环结构。这个闭环会不断滚动直到任务完成Finished最终输出结果。这是一种以目标为导向的宏观视角强调了迭代的重要性。而深入到底层架构我们会发现大语言模型LLM在其中扮演了“大脑”的中枢角色。流程始于用户输入信息随后传入 LLM。此时LLM 面临一个关键的决策点“是否决定采取行动”如果决定行动Yes LLM 会发出指令运行特定的工具Run the Tool。工具执行后产生的输出Tool Output会作为新的信息回传给 LLM。LLM 消化这些新信息后再次进行判断。如果不采取行动No 这意味着 LLM 认为当前掌握的信息已经足够回答用户的问题或者任务已经完成。此时它会跳出循环直接生成最终答案Final Answer。为什么 ReAct 很重要ReAct 架构的出现解决了大模型应用中的几个痛点。首先它极大地提高了答案的可信度。通过引入“观察”环节模型可以利用外部工具验证事实减少了一本正经胡说八道的概率。其次它增强了模型的可解释性。由于每一步都有明确的“思考”记录人类用户可以清晰地看到 AI 是如何一步步推导出结论的而不是面对一个黑箱。ReAct Agent 代表了 AI 从“只会说话”向“既会思考又会做事”的进化。通过将逻辑推理的深度与执行行动的广度相结合它展示了一个更加智能、自主且可靠的未来人工智能形态。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】