還在盯著密密麻麻的時(shí)序曲線找異常？??還在為了定位一次系統(tǒng)抖動(dòng)，通宵翻遍日志和指標(biāo)文檔？??是時(shí)候換個(gè)姿勢(shì)了！想象一下，如果能像和同事聊天一樣，直接“問(wèn)”你的數(shù)據(jù)：“嘿，幫我看看過(guò)去24小時(shí)服務(wù)器CPU最高的點(diǎn)在哪？是啥原因引起的？”聽(tīng)起來(lái)很科幻？來(lái)自字節(jié)跳動(dòng)團(tuán)隊(duì)的ChatTS，正將這個(gè)想法變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)！它將強(qiáng)大的大型語(yǔ)言模型（LLM）引入時(shí)序數(shù)據(jù)領(lǐng)域，讓你能用自然語(yǔ)言與時(shí)序數(shù)據(jù)“對(duì)話”，徹底改變枯燥繁瑣的分析體驗(yàn)...

前言你是否也在RAG項(xiàng)目中為提升準(zhǔn)確率而苦惱？尤其是在金融、法律等高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，一個(gè)微小的錯(cuò)誤都可能帶來(lái)難以估量的代價(jià)。這不僅是技術(shù)挑戰(zhàn)，更是業(yè)務(wù)應(yīng)用的生死線。當(dāng)前，利用RAG(RetrievalAugmentedGeneration)技術(shù)加速知識(shí)獲取看似是捷徑，但如何跨越準(zhǔn)確性這道坎，構(gòu)建真正可靠的AI應(yīng)用，特別是知識(shí)智能體(KnowledgeAgent)，成為了我們必須攻克的難題。幸運(yùn)的是，Brightwave的創(chuàng)始人兼CEOMikeConover，這位曾領(lǐng)導(dǎo)Databrick...

在當(dāng)今AI技術(shù)飛速發(fā)展的時(shí)代，HuggingFace已成為開(kāi)發(fā)者不可或缺的工具平臺(tái)。作為一個(gè)專注于提升研發(fā)效能的博主，我將帶您全面了解這個(gè)AI領(lǐng)域的"GitHub"，探索它如何幫助開(kāi)發(fā)者事半功倍。一、開(kāi)發(fā)者為什么要了解HuggingFace？1.1什么是HuggingFace？HuggingFace遠(yuǎn)不止是一個(gè)開(kāi)源大模型查詢平臺(tái)。它是一個(gè)集模型、數(shù)據(jù)集和AI應(yīng)用于一體的大型開(kāi)源AI社區(qū)，已成為開(kāi)源AI模型（尤其是大語(yǔ)言模型）的中心樞紐。許多領(lǐng)先的AI公司和研究...

1.背景37.2%——這是AI在計(jì)算機(jī)與數(shù)學(xué)相關(guān)職業(yè)中的使用比例，遠(yuǎn)高于其他任何行業(yè)。為什么軟件開(kāi)發(fā)成為AI應(yīng)用的主戰(zhàn)場(chǎng)？近日，AI大模型公司Anthropic發(fā)布了一項(xiàng)重要研究論文《WhichEconomicTasksarePerformedwithAIEvidencefromMillionsofClaudeConversations》（哪些經(jīng)濟(jì)任務(wù)正在使用AI？來(lái)自數(shù)百萬(wàn)Claude對(duì)話的證據(jù)）。這項(xiàng)研究于2024年第三季度完成，分析了超過(guò)400萬(wàn)次真實(shí)的Claude.ai對(duì)話，通過(guò)美國(guó)勞工部ONET數(shù)據(jù)庫(kù)的任務(wù)和...

概述隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，AI測(cè)試工具正在成為提升軟件研發(fā)效能的關(guān)鍵。本文將介紹8款備受矚目的AI測(cè)試工具，幫助你提高測(cè)試效率、降低維護(hù)成本，并實(shí)現(xiàn)更全面的測(cè)試覆蓋。1.為什么需要AI測(cè)試工具？在軟件開(kāi)發(fā)中，AI代碼編輯器（如Cursor、Windsurf等）已經(jīng)顯著提升了開(kāi)發(fā)效率。然而，開(kāi)發(fā)速度的提升并不等同于軟件質(zhì)量的提升。未經(jīng)充分測(cè)試的軟件可能隱藏著嚴(yán)重的缺陷，影響用戶體驗(yàn)甚至造成經(jīng)濟(jì)損失。AI測(cè)試工具的核心...

隨著生成式AI技術(shù)的快速發(fā)展，RAG（RetrievalAugmentedGeneration）和Agent成為企業(yè)應(yīng)用大模型的最直接途徑。然而，傳統(tǒng)的RAG系統(tǒng)在準(zhǔn)確性和動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)能力上存在明顯不足，尤其是在處理復(fù)雜上下文和關(guān)聯(lián)性任務(wù)時(shí)表現(xiàn)不佳。近期，一篇論文提出了HippoRAG2，這一新型RAG框架在多個(gè)方面取得了顯著進(jìn)步，為企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用提供了更強(qiáng)大的解決方案。1.HippoRAG2簡(jiǎn)介：模仿人類記憶的RAG框架HippoRAG2是一種創(chuàng)新的檢索增強(qiáng)生成框架，旨在...

1.背景：上下文切換的困擾在AI代碼編輯器中，準(zhǔn)確的上下文描述可以幫助AI更高效地完成任務(wù)。然而，傳統(tǒng)的方法如復(fù)制粘貼代碼、手動(dòng)上傳文件、切換標(biāo)簽頁(yè)查閱文檔，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，還容易出錯(cuò)。Cline通過(guò)4個(gè)智能上下文命令，讓AI直接理解代碼、文檔和錯(cuò)誤信息，大幅減少開(kāi)發(fā)者的心智負(fù)擔(dān)，真正實(shí)現(xiàn)智能化的上下文管理。2.Cline簡(jiǎn)介：開(kāi)源、安全、強(qiáng)大的AI編程助手Cline是一款開(kāi)源的AI代碼助手，與VSCode深度集成，能夠提供代碼補(bǔ)...

1.Cline簡(jiǎn)介Cline是一款結(jié)合了AI助手與VSCode的智能工具，旨在通過(guò)其深度集成的能力協(xié)助開(kāi)發(fā)者完成復(fù)雜的軟件開(kāi)發(fā)任務(wù)。從創(chuàng)建與編輯文件到執(zhí)行終端命令，Cline借助Claude3.5Sonnet的代理編程能力，將開(kāi)發(fā)者從繁瑣的手動(dòng)任務(wù)中解放出來(lái)。同時(shí)，它通過(guò)ModelContextProtocol(MCP)支持?jǐn)U展能力，可以為用戶創(chuàng)建新的工具，進(jìn)一步提升開(kāi)發(fā)效率。Cline還注重安全性，提供“人類審核”的交互模式，確保每一次更改和命令都獲得用戶批準(zhǔn)...

背景在RetrievalAugmentedGeneration(RAG，檢索增強(qiáng)生成)系統(tǒng)中，分塊（chunking）是一個(gè)基礎(chǔ)而關(guān)鍵的步驟，它將較大的文檔分割成更小的文本塊，以便后續(xù)處理和檢索。雖然分塊能夠提高文檔處理效率，但這些分塊可能仍然包含冗余信息、噪聲或缺乏上下文支持，從而影響檢索和生成的效果。為了提升檢索質(zhì)量，微軟提出了“ChunkEnrichmentPhase”（分塊優(yōu)化階段）這一概念，通過(guò)對(duì)文本塊進(jìn)行清理和增強(qiáng)，顯著提高RAG系統(tǒng)的性能。本...

隨著大模型技術(shù)的不斷發(fā)展，尤其是大模型上下文窗口（contextwindow）逐漸增大的趨勢(shì)，許多研究者開(kāi)始思考是否可以借此特點(diǎn)簡(jiǎn)化傳統(tǒng)的RAG（RetrievalAugmentedGeneration）架構(gòu)。在此背景下，2024年12月的研究論文提出了一個(gè)創(chuàng)新方案——CAG（CacheAugmentedGeneration），這是一種通過(guò)預(yù)加載外部文檔到大模型的上下文窗口來(lái)簡(jiǎn)化傳統(tǒng)RAG流程的方法。本文將詳細(xì)介紹CAG的特點(diǎn)、工作原理、實(shí)驗(yàn)結(jié)果、適用場(chǎng)景以及如何快速上手。1....

近年來(lái)，隨著AI工具的不斷發(fā)展，開(kāi)發(fā)者們的工作面臨著前所未有的變化。從Cursor到Bolt，從Winsurf到v0，這些強(qiáng)大的AI編程工具極大地提升了開(kāi)發(fā)效率，尤其是在代碼生成、原型開(kāi)發(fā)和自動(dòng)化任務(wù)方面。然而，伴隨著技術(shù)的進(jìn)步，許多開(kāi)發(fā)者開(kāi)始擔(dān)心：在這些工具越來(lái)越強(qiáng)大的情況下，自己的工作是否會(huì)被取代？本文將探討為什么AI工具實(shí)際上讓開(kāi)發(fā)者的技能變得更加寶貴，而非相反。1.當(dāng)前AI工具的瓶頸盡管AI工具如Bolt、Cursor和v0可以...

在人工智能和大語(yǔ)言模型（LLM）的應(yīng)用中，如何高效、可靠地從模型輸出中提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，成為了一個(gè)至關(guān)重要的課題。本篇文章將介紹GitHub高星開(kāi)源庫(kù)Outlines，并分析它如何幫助開(kāi)發(fā)者解決大模型在生成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)面臨的挑戰(zhàn)。我們將探討大模型的非結(jié)構(gòu)化輸出給AI應(yīng)用帶來(lái)的問(wèn)題、結(jié)構(gòu)化輸出的好處，以及Outlines如何有效地提升模型的可靠性和性能。在這里插入圖片描述1.大模型的非結(jié)構(gòu)化輸出帶來(lái)的問(wèn)題1.1問(wèn)題大語(yǔ)言模型（LLM...

在OpenAI的12天發(fā)布會(huì)中，第二天介紹了一個(gè)新的技術(shù)突破——ReinforcementFineTuning（RFT），這是OpenAI對(duì)其大型語(yǔ)言模型進(jìn)行微調(diào)的創(chuàng)新方法。相比傳統(tǒng)的FineTuning，RFT結(jié)合了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的元素，使得模型不僅僅模仿已有的知識(shí)，而是通過(guò)反饋機(jī)制進(jìn)行推理和自我改進(jìn)。本文將幫助你輕松理解RFT的概念、工作原理及其與傳統(tǒng)FineTuning的區(qū)別。1.傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的增強(qiáng)型學(xué)習(xí)與ReinforcementFineTuning有什么關(guān)系？什么是增強(qiáng)型學(xué)習(xí)（...

在現(xiàn)代軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中，代碼質(zhì)量和安全性始終是關(guān)注的焦點(diǎn)。然而，傳統(tǒng)的代碼審查流程往往面臨許多挑戰(zhàn)，如人工審查速度慢、漏掉潛在問(wèn)題等問(wèn)題。尤其是在快速發(fā)展的持續(xù)集成（CI）環(huán)境中，這些挑戰(zhàn)更加突出。本文將介紹如何通過(guò)QualityAgent（一種專注于代碼審查的AIAgent）在CI流程中提升代碼質(zhì)量與安全性，解放開(kāi)發(fā)者的生產(chǎn)力。希望本文對(duì)技術(shù)負(fù)責(zé)人和開(kāi)發(fā)者有所啟發(fā)。1.為什么需要AI的CodeReview？隨著軟件開(kāi)發(fā)復(fù)雜度的增加...

編程領(lǐng)域的發(fā)展歷程中，曾出現(xiàn)過(guò)許多革命性的概念，深刻改變了編程思想和流程。例如，面向?qū)ο缶幊蹋∣bjectOrientedProgramming，OOP）強(qiáng)調(diào)通過(guò)對(duì)象封裝狀態(tài)與行為，簡(jiǎn)化了復(fù)雜系統(tǒng)的設(shè)計(jì)；面向過(guò)程編程（ProceduralProgramming）如今，隨著大型語(yǔ)言模型（LLM）技術(shù)的快速進(jìn)步，面向聊天編程（ChatOrientedProgramming，CHOP）1.什么是面向聊天編程（CHOP）？面向聊天編程（CHOP）是一種利用大型語(yǔ)言模型（LLM）生成和優(yōu)化代碼...

隨著通義千問(wèn)開(kāi)源版的發(fā)布，越來(lái)越多的用戶希望能在本地部署這款優(yōu)秀的中文大模型。然而，傳統(tǒng)的部署方式往往需要復(fù)雜的環(huán)境配置，讓很多非技術(shù)背景的用戶望而卻步。今天，我要向大家介紹一個(gè)革命性的方案：將通義千問(wèn)轉(zhuǎn)換為L(zhǎng)lamafile格式，實(shí)現(xiàn)真正的一鍵運(yùn)行！有關(guān)llamafile的特點(diǎn)，我在上周的文章中做過(guò)總結(jié)。這次我給大家?guī)?lái)的是著名的中文開(kāi)源大模型“通義千問(wèn)”的本地一鍵運(yùn)行解決方案。為什么選擇通義千問(wèn)？通義千問(wèn)（Q...