大型语言模型（LLM）已经取得了显著的成功，尽管它们仍然面临重大的限制，特别是在特定领域或知识密集型任务中，尤其是在处理超出其训练数据或需要当前信息的查询时，常会产生“幻觉”现象。为了克服这些挑战，检索增强生成（RAG）通过从外部知识库 ...

在大型语言模型（LLMs）的众多应用中，代码生成与分析尤为关键，这从产品 GitHub co-pilot 的广泛应用和 GPT-engineer 等项目的热度可见一斑。AlphaCodium 的最新进展展示出，与传统“提示-应答”方法不同，“流程”式编程通过测试与反思答案，进而迭代改进，能更好 ...

多位接近交易的消息人士证实，Lambda已与包括Nvidia在内的多家战略投资者及顶级风投机构展开实质性谈判，目标估值区间定在40亿至50亿美元。这一水平将显著高于今年2月其完成的D轮融资估值——当时该公司以近25亿美元的估值成功募集4.8亿美元资金，由SGW和Andra ...

Lambda 表达式是 Java 8 引入的一种简洁的函数式编程特性，用于简化匿名内部类的写法，尤其是在实现函数式接口（如 Runnable、Comparator 或 Callable）时。以下是 Lambda 表达式的核心概念和用法： 参数列表：与方法的参数列表一致，可以省略类型（类型推断）。

在AUTOSAR CP平台中，Runnable是一个关键概念，它代表了可以被调度的最小执行单位。可以将Runnable理解为一个独立的任务或函数，具有特定的输入和输出，用于执行具体的操作或算法。 在AUTOSAR CP的软件架构中，Runnable被分配给Task（任务）中执行。Task是AUTOSAR中的 ...

LangChain框架是一个非常强大的工具，它大大加快了LLM在项目和代理开发中的有效使用。该框架提供了一种高级抽象，允许开发人员立即开始使用模型并将其集成到他们的产品中。但是另一方面，了解LangChain的核心概念（例如Runnable的架构）对于构建LLM代理和链的 ...

AI领域正从基础的RAG系统向更智能的AI智能体进化，后者能处理更复杂的任务并适应新信息。LangGraph作为LangChain库的扩展，助力开发者构建具有状态管理和循环计算能力的先进AI系统。本文教大家如何使用LangGraph开发一个太阳能节能计算的智能体。 LangGraph是LangChain ...

本项目旨在开发一个基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的智能对话机器人，能够从药单图片中提取信息，并结合大模型分析药品信息，推测病情，进一步为用户提供健康咨询。项目亮点包括OCR图像文本提取、结合NVIDIA LLaMA 3大模型的药品分析与病情推测 ...

上周，为了解决合并单元格的求和问题，卫某搬出了 SCAN 这个扫描函数： =SUM((SCAN($B$3$B$11,LAMBDA(x,y,IF(y="x,y)))=F3)*$D$3$D$11) 它能将 ...

有多种方法可以提高检索增强生成(RAG)的能力，其中一种方法称为查询扩展。我们这里主要介绍在Langchain中常用的3种方法 查询扩展技术涉及对用户的原始查询进行细化，以生成更全面和信息丰富的搜索。使用扩展后的查询将从向量数据库中获取更多相关文档。

我们在本地使用大模型的时候，尤其是构建RAG应用的时候，一般会有2个成熟的框架可以使用 LangChain：用开发LLM的通用框架。 LlamaIndex：专门用于构建RAG系统的框架。 选择一个框架是对于项目的后续开发是非常重要的，因为如果后续更换框架是一个非常困难的 ...

入下图所示，Vector的AUTOAR配置工具Davinci Developer提供两种方式配置SWC使用NVM的服务。 如下图所示，在Developer中直接配置SWC中的Service Need的NvM_Block_NeeDs即可配置NVM服务。 最后在Rte_SWC.h生成的读写NvM_Block的接口如下所示，Rte接口直接封装了NvM的标准接口（NvM_ReadBlock ...