嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！今天给大家安利一个开源框架，muAgentv2.0，KG引擎驱动的创新Agent框架，由LLM和EKG，EventicKnowledgeGraph，行业知识载体，驱动的全新Agent框架，协同利用MultiAgent、FunctionCall、CodeI...

  大型语言模型，LLMs，在自然语言处理任务中取得了显著的成功，然而，LLMs在处理需要超出其预训练内容的专业知识的查询时，往往难以提供准确的回答，为了克服这一限制，研究者提出了将外部知识源，如知识图谱，KGs，，与LLMs集成的方法，KGs提供了结构化、明确且可解释的知识表示，是克服LLMs内在限制...

  一、引言知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段，不同于大型语言模型，知识图谱中的知识通常是结构化的，这样的结构让其具有更强的准确性和可解释性，知识图谱嵌入，KnowledgeGraphEmbedding，KGE，是一种将知识图谱中的实体和关系转化为低维度、连续的向量空间表示的技术，这种转...

  大模型与知识图谱结合，构建企业智能知识管理平台，为解决上述难题提供了新的思路，大模型技术能够从海量数据中提取复杂信息，具备学习和推理能力，而知识图谱则通过图形结构，将知识进行有机整合，展示出实体之间的关系和语义信息，两个技术的结合，将实现更加便捷的知识管理、更加精准的智能问答、以及更加可靠的智能决策...

  传统的向量型RAG和图RAG在数据存储与展示上各有侧重，向量数据库擅长通过相似性来比较对象，利用数值来衡量对象间的距离，而知识图谱则专注于揭示复杂的联系和对象间的依赖性，通过节点和边进行深入的语义分析和逻辑推理，这两种方法各自适用于不同的应用场景，...。...

  监督学习，无监督学习与神经网络既有联系，又有区别，在学习机器学习的过程中，监督学习，无监督学习和深度学习是我们经常碰到几个名词，但很多人弄明白它们之间的关系，也不知道它们都能解决什么问题，01、什么是监督学习，无监督学习和深度学习，机器学习是实现人工智能的一种方式，今天只从机器学习的角度来讨论监督学...

  提示词工程，是一种不需要更新模型权重和参数来引导模型输出特定结果的方法，大模型之所以叫大模型，不但是因为其参数量大，还有训练与运营成本高，因此，从企业运营成本来说，使用大模型能用提示词解决就坚决不微调，fine，tunning，，能微调解决就坚持不重新训练或设计，那么提示词是什么，为什么需要提示词，...

  要说AI界的风云人物，IlyaSutskever绝对是那个名字，作为OpenAI的联合创始人兼首席科学家，他简直是科技界的，扫地僧，，低调得不行，却在暗中搅动风云，今天就带大家来深扒一下这位AI界的超级大咖，从俄罗斯到多伦多，天才的成长之路IlyaSutskever出生于俄罗斯，后来移居加拿大，在多...

  具身智能，一种把大模型应用到工业生产的技术，随着大模型技术的发展，大模型的发展方向也逐渐变得明朗，比如AIGC，AI代理等；而最近学习到了一个新的概念——具身智能，虽然并不是第一次听说这个词，但一直以为它只是大模型技术的一种实现方式，但到最近才发现具身只能和大模型是不一样的两种东西，而且，具身智能可...

  法国国家高等教育计算中心、巴黎萨克雷大学的研究人员联合开源了专用于法律领域的大模型——SaulLM，SaulLM一共有540亿、1410亿两种参数，以及基础模型和指令微调两种版本，SaulLM的最大特色是使用了5亿token的专业法律数据进行了预训练，包括美国、欧洲、澳大利亚等地的法律文本，输出内容...

  嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！今天我要和大家聊聊一些实战相关的内容，大模型在实际的工业场景下最常见的2个场景分别为应用助手，copilot，文档，知识库问答，RAG，事实上后者也逐渐在往更复杂的Agentic方向发展了，今天我们来看以下如何搭建一个可控的RAGAgent，RAGAge...

  1.背景信息抽取，InformationExtraction，IE，一般包括命名实体识别，NamedEntityRecognition，NER，、关系抽取，RelationExtraction，RE，和事件抽取，EventExtraction，EE，RE则致力于发现实体间的语义联系，比如某人在某地工...

  1.基于LLM的TableQA存在的问题利用LLM来进行表格理解任务往往会将整个表格喂给LLM，但是这种方法存在一定的局限性，•首先，受限于LLM上下文长度的限制；比如，一个包含100列和200行的中等大小表格，单元格数量超过40，000个，超出了LLaMA和GPT系列等流行LMs的处理能力，•此外...

  超参数是指由开发者设置的参数，而不是由模型训练得到的参数，对了解过机器学习模型的人来说，应该都知道模型训练的过程就是不断调整模型参数的过程，调整方式就是通过正反向传播以及损失差的计算和优化器对参数进行调整，不懂得可以看一下文章大模型的参数什么，而超参数又是什么呢?今天就来介绍一下超参数，01、什么是...

  Seed，TTS是字节跳动豆包大模型团队近期发布的语音生成大模型成果，它生成的语音几乎与真人完全一样，连发音瑕疵也能生成出来，尤其在学习模仿人类说话方面，相似性和自然度均有很好表现，举例来说，将一段语音提供给Seed，TTS，它就能按文本生成全新语音，且带上原素材的声音特征，英文语音也可生成，且依然...