Những người làm trong lĩnh vực AI đều biết rằngxem ngoại hạng anh, nếu hiện tại bạn không đang nghiên cứu về Agent, thì ra đường cũng sẽ ngại ngùng khi giao tiếp với người khác.
Nhưngmua thẻ trực tuyến, rốt cuộc Agent là gì? Có lẽ ngay cả các chuyên gia cũng không chắc chắn có thể giải thích rõ ràng. Điều này thực sự không ai phải chịu trách nhiệm, bởi vì ai mà ngờ rằng ý nghĩa của khái niệm này lại rộng đến vậy cơ chứ?
Bài viết này tập trung vào việc thảo luận rõ ràng ba vấn đề chính:
Những lời đồn dễ tan biếnmua thẻ trực tuyến, chỉ có văn bản mới tồn tại mãi.
Hôm nay chúng ta sẽ nói về một vấn đề kỹ thuật rất cụ thể.
Đối với các kỹ sưcá cược bóng đá, khi sử dụng LangChain để kết nối với một dịch vụ suy luận LLM, thường sẽ nảy sinh một câu hỏi: Liệu nên gọi trực tiếp API từ ứng dụng của mình hay thông qua một lớp trung gian do LangChain cung cấp? Câu trả lời phụ thuộc vào nhiều yếu tố, chẳng hạn như mức độ phức tạp của hệ thống và nhu cầu tùy chỉnh. Nếu bạn muốn tối ưu hóa hiệu suất và kiểm soát chi tiết hơn, có thể cân nhắc xây dựng một lớp điều phối riêng biệt. Tuy nhiên, nếu mục tiêu chính là triển khai nhanh chóng và dễ bảo trì, việc sử dụng các chức năng tích hợp sẵn của LangChain có thể là lựa chọn phù hợp hơn cả. Điều quan trọng là phải hiểu rõ yêu cầu cụ thể của dự án trước khi đưa ra quyết định cuối cùng.
OpenAI
Vẫn còn
ChatOpenAI
Tôi nhận ra rằngmua thẻ trực tuyến, mỗi lần giải thích vấn đề này, tôi đều phải nói rất nhiều lời, vì vậy thay vào đó, tôi quyết định viết nó xuống để mọi người cùng tham khảo. Đằng sau vấn đề này thực tế liên quan đến hai câu hỏi then chốt như sau:
Những lời đồn dễ tan biếnmua thẻ trực tuyến, chỉ có văn bản mới tồn tại mãi.
(Hôm nay tiếp tục nói về công nghệ AI.)
Khoảng hai tuần trướccá cược bóng đá, tôi đã giới thiệu nguyên lý của DSPy trong hai bài viết:
Hôm nay là bài viết thứ bamua thẻ trực tuyến, và cũng là lúc chúng ta có thể khép lại chủ đề này. Mặc dù DSPy vẫn còn rất nhiều thách thức cần vượt qua trong việc áp dụng thực tế, nhưng ý tưởng thiết kế của nó thật sự rất tiên phong và thú vị. Do đó, bây giờ chúng ta hãy cùng nhau xem xét và tổng kết một số khái niệm quan trọng trong lĩnh vực AI. Nói về DSPy, nó không chỉ đơn thuần là một mô hình hoặc công cụ, mà còn đại diện cho một hướng tiếp cận mới mẻ đối với trí tuệ nhân tạo. Điều làm tôi ấn tượng nhất là cách nó kết hợp các yếu tố từ nhiều lĩnh vực khác nhau như học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích dữ liệu lớn. Điều này cho thấy rằng để phát triển AI hiệu quả, chúng ta không thể chỉ tập trung vào một khía cạnh duy nhất mà phải tìm cách liên kết nhiều thành phần lại với nhau. Một điểm đáng chú ý khác là vai trò của trí tuệ cộng tác (collaborative intelligence) trong tương lai của AI. DSPy dường như đã mở ra cánh cửa để khám phá thêm về cách các hệ thống AI có thể hỗ trợ lẫn nhau thay vì hoạt động độc lập. Đây là một bước tiến quan trọng, bởi vì trong thế giới thực, mọi thứ không bao giờ vận hành riêng lẻ mà luôn cần sự phối hợp. Tóm lại, dù còn nhiều điều cần cải thiện, nhưng DSPy đã chứng minh được tiềm năng to lớn của mình. Hy vọng rằng những phát triển tiếp theo sẽ giúp nó trở thành một công cụ hữu ích hơn nữa trong hành trình tiến hóa của trí tuệ nhân tạo.
Một cây đànxem ngoại hạng anh, một bình rượu, một dòng mây.
Tiếp tục phần trướccá cược bóng đá, viết thêm chút về công nghệ 。
Trong bài viết trước... Nói chuyện sơ lược về DSPy và kỹ thuật tự động hóa nhắc nhở (phần đầu) Trong bài viết trướccá cược bóng đá, chúng ta đã phân tích khung xương mã nguồn của một chương trình tối ưu hóa DSPy điển hình. Ở phần này, chúng ta sẽ tiếp tục hai vấn đề quan trọng còn lại chưa được giải quyết:
Chóe giữa khe đácá cược bóng đá, lửa giữa thạch, thân giữa mộng.
Cuối tuần không cuộncá cược bóng đá, bận rộn trộm lấy nhàn, viết chút kỹ thuật. 。
Cách giao tiếp hiệu quả với mô hình lớn là một môn nghệ thuật.
Khi tôi lái xe đưa cả gia đình đi du lịch đường dàicá cược bóng đá, để giết thời gian, chúng tôi thường chơi trò đoán từ theo cách như thế này: Một người sẽ bắt đầu bằng một từ bất kỳ, và người tiếp theo phải tìm từ mới bắt đầu bằng chữ cuối cùng của từ trước. Ví dụ, nếu người đầu tiên nói mây, thì người kế tiếp có thể nói yên hoặc yêu. Chúng tôi luôn cười đùa vui vẻ khi ai đó mắc lỗi hoặc không nghĩ ra từ tiếp theo. Đây thực sự là cách tuyệt vời để tạo niềm vui cho cả nhà trong những chuyến đi dài.
Biển rộng trời cao
Trước nay chưa từng cóxem ngoại hạng anh, sau này không bao giờ lặp lại
Chiến lược tấn công sau khi đối thủ ra đòn
Người đông như rừng
…
Vài tháng trướcmua thẻ trực tuyến, cuối cùng tôi cũng đã đọc xong bộ tiểu thuyết Lộc Đỉnh Ký. Toàn bộ cuốn sách rất dài và thời gian rảnh của tôi lại không ổn định, vì vậy tôi phải đọc từng phần trong suốt nhiều tháng trời. Nếu dựa trên sở thích cá nhân thời trẻ, có lẽ tôi sẽ không thèm mở quyển sách này. Nhớ lại thuở nhỏ, những bộ phim kiếm hiệp truyền hình luôn là niềm yêu thích của tôi và đám bạn thân. Dù là Thần Điêu Hiệp Lữ, Anh Hùng Xạ Điêu hay Tiên Kiếm Kỳ Hiệp, chúng đều khiến chúng tôi đắm chìm trong thế giới đó. Riêng Lộc Đỉnh Ký, khi được phát trên TV, thật sự chẳng làm tôi hứng thú chút nào. Với tính cách toàn khuyết điểm và võ công kém cỏi của Bảo, làm sao có thể sánh bằng sự anh dũng và tinh thần vì nước của các vị anh hùng như Dương Quá, Quách Tĩnh hay Tiêu Phong? Những người này mới thực sự khiến người ta cảm thấy tràn đầy nhiệt huyết và tự hào về nghĩa khí!
GraphRAG dường như đã trở thành một hướng đi công nghệ mới; mặc dù vậymua thẻ trực tuyến, các công nghệ tương tự vẫn còn nhiều điểm chưa hoàn thiện. Mới đây, tôi nhận ra rằng trong giới học thuật đã xuất hiện một bài tổng quan về GraphRAG [1], đường link sẽ được đặt ở cuối bài viết để mọi người tham khảo. Các nhà nghiên cứu đang không ngừng cải tiến và khám phá thêm về GraphRAG, giúp mở ra cánh cửa cho những tiềm năng to lớn trong tương lai. Đây là một bước tiến quan trọng, đánh dấu sự phát triển không ngừng của ngành trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính. Với sự góp mặt của những tài liệu như bài tổng quan này, hy vọng sẽ có nhiều người quan tâm hơn đến việc nghiên cứu và ứng dụng GraphRAG trong các dự án thực tế. [1] - Bạn có thể truy cập vào đường link dưới đây để tìm hiểu thêm về bài tổng quan này: [đường link]. Hãy cùng nhau khám phá và chia sẻ kiến thức để thúc đẩy sự phát triển của công nghệ này!
Tuy nhiênmua thẻ trực tuyến, hôm nay chúng ta sẽ không tập trung vào vấn đề đó. Tôi muốn cùng mọi người một điều khác: Dựa trên cách tiếp cận của GraphRAG, trong thời đại của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), thông tin có thể được sắp xếp lại theo những cách nào mới mẻ? Trong bối cảnh hiện tại, khi dữ liệu đang tăng lên một cách chóng mặt và trí tuệ nhân tạo ngày càng trở nên phổ biến hơn, việc tổ chức lại thông tin trở thành một nhiệm vụ quan trọng. Thay vì chỉ đơn thuần lưu trữ dữ liệu như trước đây, chúng ta cần một hệ thống linh hoạt hơn, có khả năng tự động hóa việc kết nối các điểm dữ liệu phức tạp. GraphRAG đã mở ra cánh cửa cho việc xây dựng mạng lưới kiến thức liên kết, nơi mỗi node đại diện cho một thực thể cụ thể và mối quan hệ giữa chúng được biểu diễn dưới dạng các cạnh. Điều này giúp hệ thống không chỉ hiểu nội dung mà còn nắm bắt được ngữ cảnh và mối liên hệ giữa các yếu tố khác nhau. Vậy trong thời đại của LLM, liệu chúng ta có thể khai thác thêm gì từ ý tưởng này? Có lẽ, chúng ta nên nghĩ đến việc tích hợp nhiều nguồn dữ liệu đa dạng hơn, chẳng hạn như dữ liệu từ mạng xã hội, khoa học hoặc thậm chí là văn bản tiếng nói. Điều này sẽ giúp tạo ra một cơ sở dữ liệu toàn diện hơn, cho phép AI không chỉ trả lời câu hỏi mà còn gợi ý những hướng đi mới dựa trên sự phân tích sâu sắc. Hơn nữa, với sự phát triển của công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chúng ta có thể kỳ vọng rằng các hệ thống trong tương lai sẽ không chỉ đơn giản là tìm kiếm thông tin mà còn có khả năng tái cấu trúc dữ liệu theo yêu cầu cụ thể của người dùng. Điều này đòi hỏi một sự kết hợp tinh tế giữa thuật toán và kiến trúc hệ thống, đảm bảo rằng thông tin được cung cấp không chỉ chính xác mà còn hữu ích trong thực tiễn. Vì vậy, câu hỏi đặt ra không chỉ là liệu chúng ta có thể thay đổi cách tổ chức thông tin hay không, mà còn là làm thế nào để tối ưu hóa quá trình này sao cho hiệu quả nhất. Và tất cả những điều này sẽ phụ thuộc rất nhiều vào sự sáng tạo và tầm nhìn của các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.