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浅谈 Agent 开发工具链演进历程

作者:望宸 几乎每个月,Agent 开发工具领域都会出现新的商业产品或开源项目,但 Agent 的应用架构相对稳定。 Agent 开发工具链日新月异 模型带来了意识和自主性,但在输出结果的确定性和一致性上降低了。无论是基础大模型厂商,还是提供开发工具链和运行保障的厂家,本质都是希望提升输出的可靠性,只是不同的团队基因和行业判断,提供了不同的实现路径。以下我们按四个阶段,通过串联一些知名的开发工具,来回顾 Agent 开发工具链的演进历程。 第一阶段:基础开发框架 2022 年底,ChatGPT 的发布,让全球首次直观感受到大语言模型的通用智能潜力,但彼时 LLM 仍是孤岛智能,无法撬动广大开发者的力量来加速行业发展。 随后出现了首批 Agent 框架,如 LangChain、LlamaIndex,通过模块化的抽象,例如模型通信、ChatClient、Prompt、格式化输出、Embedding 等,来降低开发复杂度,快速构建 Chatbot、连接上下文、调用模型。 2024 年,Spring AI Aliabab 发布,提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案,帮助 J...

LazyLLM教程 | 第12讲:实践:用缓存、异步与向量引擎加速你的RAG

之前我们为大家介绍了几种提升 RAG 系统效率的方法,包括持久化存储、更高效的向量索引、实际项目中的工程优化以及模型推理优化等。 本节作为对应的实战教程将首先为大家介绍如何使用LazyLLM实现知识库的持久化存储,随后将介绍LazyLLM的自定义索引组件,这里我们将手把手教您如何使用LazyLLM创建并使用自定义索引进行检索。同时,我们还将介绍高性能向量数据库Milvus的基础使用方法,以及如何在LazyLLM中快速接入Milvus实现高速向量搜索。最后将介绍在 LazyLLM 中使用 vLLM 框架实现模型推理加速以及使用量化模型降低硬件要求。 环境准备及基础组件定义 如果您的电脑上安装了Python,请通过下方命令安装lazyllm及必要的依赖包。关于 LazyLLM 的环境更详细的准备可以参考第二讲中对应的内容。 pip install lazyllm 成功安装LazyLLM后,我们进行如下组件的定义:大模型llm、向量模型embedding_model、重排模型rerank_model,这些组件在下面的实践过程当中会经常用到,该部分预先定义后,后面将不再重复定义。 对于GPU...

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。