响应式网站的设计尺寸,网站制作案例怎么样,海南网站建设fwlit,网络seo是什么工作❝ 在AI技术飞速发展的今天#xff0c;我们见证了许多令人惊叹的突破。最近#xff0c;Qwen2模型的开源引起了广泛的关注#xff0c;它不仅展示了超越闭源模型的能力#xff0c;还带来了一个全新的框架——Qwen-Agent。 Qwen-Agent的设计思路虽然与LangChain相似#xff0… ❝ 在AI技术飞速发展的今天我们见证了许多令人惊叹的突破。最近Qwen2模型的开源引起了广泛的关注它不仅展示了超越闭源模型的能力还带来了一个全新的框架——Qwen-Agent。 Qwen-Agent的设计思路虽然与LangChain相似但其发布几个的Agent示例却很有意思。今天本文将深入探讨如何使用Qwen-Agent将上下文记忆扩展到百万量级让Agent的智能得到更广泛的应用。
暴力关键字检索优于向量方案
在处理大规模文本数据时一个关键的挑战是如何快速准确地定位到最相关的信息块。Qwen-Agent通过一种看似“暴力”的方法——,基于LLM判断相关性 AND 基于关键字检索解决了这一难题。这种方法虽然简单但在实际操作中却显示出了意想不到的效果。
关键字检索的基本原理
关键字检索是一种直接且高效的方法尤其是在面对大规模文本数据时。通过预先定义的关键字我们可以快速定位到包含这些关键字的文本块。这种方法的优势在于其速度和简单性尤其是在处理大规模数据时。
实现关键字检索的步骤
预处理文本数据将大规模文本数据分块。基于LLM判断相关性并行处理每个分块让聊天模型评估其与用户查询的相关性 如果相关则输出相关句子用于后续检索。 分析用户指令提取关键字通过LLM对用户指令进行两个方面的预处理。1.区分指令信息与非指令信息。2.从查询的信息部分推导出多语言关键词 最终检索运用BM25这一传统的基于关键词的检索方法找出与提取关键词最相关的块并生成最终答案这一步骤的实现方式与通常的RAG相同。。
示例代码
from qwen_agent.agents import Assistant
from qwen_agent.gui import WebUIdef test():bot Assistant(llm{model: qwen-plus}) messages [{role: user, content: [{text: 介绍图一}, {file: https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf}]}] for rsp in bot.run(messages):print(rsp)def app_gui():# Define the agent bot Assistant(llm{model: qwen-plus}, nameAssistant, description使用RAG检索并回答支持文件类型PDF/Word/PPT/TXT/HTML。) chatbot_config { prompt.suggestions: [ { text: 介绍图一 }, { text: 第二章第一句话是什么 }, ]} WebUI(bot, chatbot_configchatbot_config).run()if __name__ __main__: # test() app_gui()实践案例
假设我们有一个包含100万字的维基百科语料库其中包含了大量关于历史、科学、文化等方面的知识。现在用户想要查询 爱因斯坦在1905年发表了什么重要的理论用英语回答
传统的向量检索方法
将整个维基百科语料库转换为向量表示并存储在向量数据库中。将用户查询转换为向量并在向量数据库中进行相似度检索。返回与用户查询向量最相似的文本块。
由于维基百科语料库包含了大量关于爱因斯坦的信息传统的向量检索方法很可能会返回很多与用户查询不直接相关的文本块例如爱因斯坦的生平介绍、其他科学家的理论等等导致检索精度下降。
Qwen-Agent的关键字检索方法
将维基百科语料库切分为多个小的文本块每个文本块包含512字。将用户问题通过LLM转换为检索关键字例如“爱因斯坦”、“1905年”、“理论”。并区分检索信息与指令 基于检索信息爱因斯坦在1905年发表了什么重要的理论并行过滤所有分块查询相关性并抽取相关语句。基于检索关键字“爱因斯坦”、“1905年”、“理论”检索分块。将匹配到的文本块输入到Qwen模型中模型会根据这些文本块的内容推理出答案“爱因斯坦在1905年发表了狭义相对论。”
通过这种方式Qwen-Agent可以更精准地定位到与用户查询相关的文本块避免了无关信息的干扰提高了检索效率和答案的准确性。
检索之前先做推理多跳问题又快又准
在基于文档的问题回答中一个典型的挑战是多跳推理。多跳推理是指需要结合多个文档的信息才能回答用户问题的情况。例如用户可能会问“《红楼梦》的作者是谁的粉丝”要回答这个问题就需要先找到《红楼梦》的作者是曹雪芹然后找到曹雪芹是哪个朝代的人最后才能找到答案。
什么是多跳推理
多跳推理是指在回答一个问题时需要跨越多个不同的文本块或信息源逐步推理得到最终答案。这种方法能够提供更准确和全面的回答但也增加了计算复杂度。
多跳推理的实现步骤
初步推理首先将用户问题转化分解为逐级递进的子问题。子问题检索调用上述RAG的能力进行问题检索与回答。多跳推理逐步在推理链上进行推理得到最终答案。 实践案例
例如考虑回答问题“与第五交响曲创作于同一世纪的交通工具是什么
首先将问题转化为子问题“贝多芬的第五交响曲是在哪个世纪创作的“通过RAG获取答案为19世纪提出新的子问题“19世纪期间发明了什么交通工具“通过RAG获取答案为自行车最后推理出与第五交响曲创作于同一世纪的交通工具是自行车。
以用促训Agent智能反哺模型
官方实验结果表明4k-智能体在处理长上下文方面的表现优于32k-模型。这种分块阅读所有上下文的方式使得Agent能够克服原生模型在长上下文训练上的不足。而Agent智能在使用过程中生产的数据则能迭代用于后续长文本上下文的进一步微调。 智能反哺模型的实现步骤
智能体训练通过与用户交互训练智能体使其能够处理复杂的上下文推理任务。数据合成利用智能体生成的数据构建新的训练数据集。模型微调使用新生成的数据集对模型进行微调提高模型在长上下文任务中的表现。
总结
通过本文的探讨我们了解到Qwen-Agent如何通过智能体扩展模型的上下文记忆以及如何利用这些智能体来提升模型的性能。这不仅为AI技术的发展提供了新的思路也为我们在处理大规模文本数据时提供了有效的工具。希望这篇文章能为大家在实际应用中提供一些启发和帮助。
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。
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