人生是生命在人间的一次旅行,人生是生命的一段过程,并非生命的终极目标。 无论我们的人生坎坷难行,还是顺心如意,人生是非常美好的,短短的几十年时光,是任何财富都难以购买的,失去了,永难挽回。 要追求丰富多彩的人生,要勇于体验各种不同的情景,不要怕挫折,不要怕失败,不要怕风险,不要怕逆境,不要怕失去什么
前段时间开始研究AI,从spring-ai到spring-ai-alibaba,再到langchian4j,感觉挺有意思的。前面有个医生助手的项目,使用了AIService相关的知识,做了一个智能体,能够对话完成挂号功能。昨天突发奇想,想做一个对话完成大数据处理的智能,说干就干~~ 昨天一直卡在一个
一、添加依赖 <!--流式输出--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-we
一、在XueweiAgentConfig中添加ContentRetriever @Bean ContentRetriever contentRetrieverXuewei() { //使用FileSystemDocumentLoader读取指定目录下的知识库文档
一、何让大模型回答专业领域的知识 LLM 的知识仅限于它所训练的数据。 如果你想让 LLM 了解特定领域的知识或专有数据,你可以: 使用 RAG 使用你的数据微调 LLM 结合 RAG 和微调 1.微调大模型 在现有大模型的基础上,使用小规模的特定任务数据进行再次训练,调整模型参数,让模型更精确地处
说明:该实战项目是基于前面几篇文章的基础下进行的,一些基础知识不懂可以看看前面几篇AI相关的文章。 其中比较核心的,一个是记忆聊天,二个是Aiservice使用,三个是Tool的使用 其中涉及到Tool的使用中,提示模版的章节未补充,后面慢慢完善~~ 一、新建数据库和表 CREATE TABLE `
一、系统提示词 @SystemMessage 设定角色,塑造AI助手的专业身份,明确助手的能力范围 1.配置@SystemMessage 在SeparateChatAssistant类的chat方法上添加@SystemMessage注解 @SystemMessage("你是我的好朋友,请用湖南话回答
默认情况下,聊天记忆存储在内存中。如果需要持久化存储,可以实现一个自定义的聊天记忆存储类,以便将聊天消息存储在你选择的任何持久化存储介质中。 一、存储介质的选择 大模型中聊天记忆的存储选择哪种数据库,需要综合考虑数据特点、应用场景和性能要求等因素,以下是一些常见的选择及其特点: MySQL 特点:关