LLM

目标：掌握智能体（AI Agents）的基础概念，了解其核心组成部分，以及大语言模型（如 GPT-4）在智能体扮演的核心智能角色。

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人工智能代理的任务是通过独立的推理与规划来执行指令、做出自主决策并采取行动，通常无需用户干预。理想的人工智能代理应能够适应环境，实时获取新信息并进行调整，自主完成复杂任务。这类技术正在改变我们与技术互动的方式，使我们在半自动化操作中实现目标。

在本文中，我将阐述为什么小型语言模型可能正是您的企业所需的解决方案。我们将探讨它们如何帮助降低成本、提高准确性并增强对数据的掌控。当然，我们也会诚实地讨论它们的局限性。

本文重点分析了围绕LLM构建的不断演变的框架，旨在最大化LLM的潜力。文章强调，这些框架同时具备内部与外部属性，并通过协作增强了其能力。

随着长上下文 LLM（能够处理多达 100 万个令牌的上下文窗口的模型）的出现，一个有趣的问题浮现出来：长上下文 LLM 是否会使 RAG 过时？

AI开发者们，欢呼吧！Google已经推出了全新的 Gemini API，并且完全免费。是的，你没看错——没有费用，没有附加条件，只是等待被利用的纯粹AI魔力。