Những người làm việc trong lĩnh vực AI đều biết rằngbxh ngoai hang anh, nếu bây giờ bạn không đang nghiên cứu về Agent, thì khi ra ngoài bạn sẽ không dám nhìn ai cả.
Tuy nhiênbxh ngoai hang anh, 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 ai đã từng nghĩ rằng ý nghĩa của khái niệm này lại rộng đến vậy?
Bài viết này tập trung vào việc thảo luận rõ ràng ba vấn đề:
Những lời đồn dễ biến mấtbxh ngoai hang anh, chỉ có văn bản mới tồn tại mãi mãi.
Hôm nay chúng ta sẽ nói về một vấn đề kỹ thuật rất cụ thể.
Đối với các kỹ sưkeo 88, khi sử dụng LangChain để kết nối với một dịch vụ suy luận LLM, thường sẽ nảy sinh một câu hỏi: Liệu nên gọi API như thế nào cho hiệu quả nhất? Đây là một vấn đề mà bất kỳ ai mới làm quen với công cụ này đều có thể gặp phải. LangChain cung cấp nhiều cách tiếp cận linh hoạt, nhưng việc lựa chọn phương án phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của dự án và đặc điểm của LLM mà bạn đang sử dụng. Điều quan trọng là cần hiểu rõ cách hoạt động của LangChain cũng như cách nó tương tác với các thành phần khác trong hệ thống. Việc tối ưu hóa quy trình gọi API không chỉ giúp tăng tốc độ xử lý mà còn đảm bảo tính ổn định cho toàn bộ ứng dụng.
OpenAI
Vẫn còn
ChatOpenAI
Mỗi lần cố gắng giải thích vấn đề nàybxh ngoai hang anh, tôi nhận ra rằng mình luôn phải nói rất nhiều, vì vậy tôi quyết định viết nó xuống để mọi người cùng tham khảo. Thực chất, đằng sau vấn đề này ẩn chứa hai câu hỏi then chốt mà ai cũng cần hiểu rõ.
Những lời đồn dễ biến mấtkeo 88, chỉ có văn bản mới tồn tại mãi mãi.
(Hôm nay tiếp tục nói về công nghệ AI)
Khoảng hai tuần trướckeo 88, tôi đã giới thiệu nguyên lý của DSPy trong hai bài viết:
Hôm nay là bài viết thứ bakeo 88, và cũng là lúc để khép lại chủ đề này. Mặc dù DSPy vẫn còn rất nhiều thách thức cần vượt qua trong việc ứng 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 kết hợp một số khái niệm quan trọng trong lĩnh vực AI để cùng suy ngẫm và tổng kết. Trong thời đại công nghệ phát triển không ngừng như hiện nay, việc hiểu rõ các mô hình mới như DSPy đóng vai trò vô cùng quan trọng. Chúng ta không chỉ nhìn nhận nó dưới góc độ kỹ thuật mà còn phải đặt câu hỏi về tiềm năng và giới hạn của nó. Các thử nghiệm và cải tiến liên tục sẽ giúp cho DSPy ngày càng hoàn thiện hơn, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người dùng trong tương lai. Từ những phân tích trước đây, có thể thấy rằng DSPy không chỉ là một bước tiến trong công nghệ AI mà còn mở ra cánh cửa cho các sáng tạo mới trong ngành trí tuệ nhân tạo. Chính vì thế, việc tiếp tục nghiên cứu và ứng dụng nó trong các dự án thực tế sẽ mang lại nhiều giá trị to lớn. Chúng ta kỳ vọng rằng trong thời gian tới, DSPy sẽ trở thành một công cụ mạnh mẽ hỗ trợ đắc lực cho con đường phát triển của AI nói chung.
Một chiếc đànbxh ngoai hang anh, một bình rượu, một dòng mây.
Tiếp theo phần trướcbxh ngoai hang anh, viết thêm chút về công nghệ. 。
Trong bài viết trướcbxh ngoai hang anh, " Nói chuyện về DSPy và kỹ thuật tự động hóa gợi ý (phần đầu) Trong bài viết trướckeo 88, chúng ta đã phân tích khung xương của một chương trình tối ưu hóa điển hình dà Ở phần này, chúng ta sẽ tiếp tục hai vấn đề quan trọng còn lại mà cần được giải quyết:
Chú trong khe hởbxh ngoai hang anh, trong đá, thân trong mộng.
Cuối tuần không cuồn cuộnkeo 88, tranh thủ lấy thời gian rảnh để viết về 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 xađá gà trực tiếp app, để giết thời gian, đôi khi chúng tôi sẽ chơi trò đổ như sau:
Biển rộng trời cao
Trước đây chưa từng cókeo 88, sau này cũng sẽ không có
Kế thừa và phát huy
Người đông như kiến
…
Một thời gian trướcđá gà trực tiếp app, cuối cùng tôi cũng đã đọc xong bộ tiểu thuyết Lộc Đỉnh Ký. Toàn bộ cuốn sách rất dài, và do thời gian cá nhân của tôi không cố định, nên tôi đã mất vài tháng để đọc nó từng đoạn một. Nếu dựa theo sở thích cá nhân thời trẻ tuổi, có lẽ tôi sẽ chẳng thèm mở quyển sách này ra. Nhớ hồi nhỏ, những bộ phim kiếm hiệp luôn là sự lựa chọn yêu thích của tôi và đám bạn. Dù là Thần Điêu Hiệp Lữ, Anh Hùng Xạ Điêu hay Tiên Kiếm Kỳ Hiệp Truyện, chúng đều khiến chúng tôi say mê. Riêng với Lộc Đỉnh Ký, khi được phát trên truyền hình, tôi thực sự không cảm thấy hứng thú chút nào. Vị anh hùng với đầy rẫy khuyết điểm và võ công thấp kém làm sao sánh được với Dương Quá, Khấu Chính hay Tiêu Phong – những vị anh hùng sống vì nghĩa lớn và tình yêu quê hương đất nước!
GraphRAG dường như đã trở thành một hướng đi công nghệ mới; mặc dù vậybxh ngoai hang anh, các công nghệ tương tự vẫn còn nhiều điểm chưa hoàn thiện. Mới đây, tôi phát hiện ra rằng trong giới học thuật đã có những bài đánh giá tổng quan về GraphRAG [1]. Các bạn có thể tham khảo thêm thông tin chi tiết được đặt ở cuối bài viết này.
Tuy nhiênbxh ngoai hang anh, trọng tâm của cuộc thảo luận hôm nay không phải là vấn đề đó. Hôm nay, tôi muốn cùng mọi người một khía cạnh thú vị hơn: Dựa trên cách tiếp cận của GraphRAG, trong thời đại của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), thông tin có thể được tái cấu trúc theo những cách nào mới mẻ và độc đáo? Trong thời gian qua, chúng ta đã chứng kiến sự phát triển vượt bậc của các hệ thống thông tin dựa trên đồ thị và kiến trúc RAG. Tuy nhiên, khi chuyển sang môi trường của LLMs, cách thức tổ chức dữ liệu cần phải thay đổi để tận dụng tối đa sức mạnh tính toán và khả năng hiểu ngữ nghĩa sâu rộng của các mô hình này. Việc kết nối các mảnh thông tin rời rạc thành một cấu trúc logic chặt chẽ, đồng thời đảm bảo tính cập nhật liên tục, sẽ là thách thức lớn nhất mà chúng ta cần giải quyết. Liệu có thể tạo ra một hệ thống thông minh tự động hóa việc xây dựng và cập nhật cơ sở dữ liệu dựa trên ngữ cảnh cụ thể? Và làm thế nào để đảm bảo rằng thông tin luôn chính xác và phù hợp với nhu cầu của người dùng cuối? Hãy tưởng tượng một hệ thống nơi mà dữ liệu không chỉ tồn tại dưới dạng văn bản thuần túy, mà còn được biểu diễn dưới dạng các cụm ý nghĩa liên kết với nhau bằng các mối quan hệ logic. Điều này sẽ giúp cho các LLMs dễ dàng truy xuất thông tin chính xác hơn, giảm thiểu sai sót và tăng cường hiệu quả xử lý. Chúng ta cũng cần suy nghĩ về cách sử dụng các công cụ tiền huấn luyện (pre-training) để xây dựng một hệ sinh thái dữ liệu linh hoạt hơn. Điều này bao gồm việc tích hợp nhiều nguồn thông tin khác nhau, từ cơ sở dữ liệu mở đến nội dung do người dùng tạo ra, và đưa tất cả vào một môi trường thống nhất mà các mô hình có thể dễ dàng tương tác. Cuối cùng, câu hỏi lớn nhất vẫn là: Làm thế nào để chúng ta có thể thiết kế một hệ thống thông minh, vừa đáp ứng được yêu cầu kỹ thuật cao, vừa mang lại trải nghiệm người dùng tốt nhất? Đây chắc chắn sẽ là chủ đề đáng chú ý trong tương lai gần.