基于单个开源小模型的工具调用Agent,由于模型容量和预训练能力获取的限制,无法在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上同时获得比肩大模型等性能。
基于前面三章的铺垫,本章我们将展示大模型Agent的强大能力。我们不仅要实现让大模型同时使用多种查询工具,还要实现让大模型能查询天气情况,最后让大模型自己写代码来查询天气情况。
本章我们将介绍如何利用大模型开发一个文档比对小工具,我们将用这个工具来给互联网上两篇内容相近但版本不同的文档找找茬,并且我们提供了一种批处理文档比对的方案
本文将AI项目与Serverless架构进行结合,在Serverless架构下用20行Python代码搞定图像分类和预测。
Paxos 作为一个经典的分布式一致性算法(Consensus Algorithm),在各种教材中也被当做范例来讲解。但由于其抽象性,很少有人基于朴素 Paxos 开发一致性库,本文介绍的实现代码参考了 RAFT 中的概念以及 phxpaxos 的实现和架构设计,实现 multi-paxos 算法,主要针对线程安全和模块抽象进行强化,网络、成员管理、日志、快照、存储以接口形式接入,算法设计为事件驱动,仅包含头文件,便于移植和扩展。