Agent执行工作的过程是需要大模型来配合的,大模型充当一个大脑,给Agent下达指令。Agent当接收到这个指令的时候,然后去执行。

大模型参数的数量直接影响大模型的生成能力和推理能力,也直接影响了大模型的使用效果。参数越多,模型的存储和学习能力也就越强。提示词起到清洗和筛选的作用,大模型可以更直接更确定的命中我们需要的内容。

1.大模型和agent的常用网站

常用网站和网址

1.常见的大模型的使用网站和注册,方便我们快捷使用

通义:通义官网

星火:讯飞星火大模型-AI大语言模型-星火大模型-科大讯飞

扣子:扣子

2.模型的使用的常用的网址

国外:

http://huggingface.co/

国内:

魔搭社区

3.向量库

FAISS: https://github.com/facebookresearch/faiss

Pinecone:The vector database to build knowledgeable AI | Pinecone

Milvus:The High-Performance Vector Database Built for Scale | Milvus

Lindorm:

什么是云原生多模数据库Lindorm_云原生多模数据库 Lindorm(Lindorm)-阿里云帮助中心

2.提示词工程prompt

从prompt提示词入手

常见的提示词的几种方式

1.Zero-Shot Prompting(零样本提示)

2.Few-Shot Prompting(少量样本提示)

3.Chain-of-Thought Prompting(思维链提示)

4.Least-to-Most Prompting(Ltm提示)

5.Self-Consistency Prompting(自洽性提示)

后续更新和实战

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