专题：llm
共160篇相关文章
如何通过LoRA微调实现大模型自我认知的？
本文主要分享如何使用 LLaMAFactory 实现大模型微调，基于 Qwen1.5-1.8B-Chat 模型进行 LoRA 微调，修改模型自我认知。 本文的一个目的：基于 Qwen1.5-1.8B-Chat 模型进行微调，修改模型自我认证...
如何用Microsoft.Extensions.VectorData实现语义搜索？
本文介绍了Microsoft.Extensions.Vector的基本概念 和 基本使用，结合Embedding Model（如all-minilm） 和 VectorStore（如Qdrant），我们可以快速实现语义搜索，而不仅仅是关键字...
Transformer在AI应用实战课中的学习总结有哪些？
本文介绍了Transformer的基本概念和架构，它相对于RNN的优势主要就在于自注意力机制，实现了并行性和可扩展性，进而催生了GPT等大语言模型的诞生。目前我们可以通过对预训练好的大语言模型进行微调，进而让其适应我们的业务任务，节省资源又...
如何用Microsoft.Extensions.AI库构建问答系统？
本文介绍了如何基于Microsoft.Extensions.AI + Microsoft.Extensions.VectorData 一步一步地实现一个RAG（检索增强生成）应用，相信会对你有所帮助。如果你也是.NET程序...
MCP（Microchip Microcontroller Programming）通常指的是使用Microchip公司的微控制器（如PIC或PIC32系列）的编程。以下是一些基本的步骤和概念，用于使用MCP C进行编程：### 1. 选择开发环境- **
近日被MCP刷屏了，刚好看到张队发了一篇文章提到MCP的官方C# SDK发布了预览版，于是手痒痒尝了一下鲜，写了一个DEMO分享给大家。MCP，全称是“模型上下文协议”（Model Context Protocol），是Anthropic开...
如何入门多Agent协作，实现AgentGroupChat？
本文介绍了如何通过Semantic Kernel提供的AgentGroupChat来实现多Agent的协作，其中最要的部分就是定义选择轮次策略 和 终止聊天策略，相信通过这个案例你能够有个感性的认识。当然，除了群组聊天模式之外，多Agent...
多Agent协作入门，哪种并发编排模式最适用？
传统的单Agent系统在处理复杂多面任务的能力方面受到较多限制，因此我们会有多Agent编排协作完成任务的需求。Semantic Kernel支持多种多Agent编排流程模式，每个模式都针对不同的协作方案而设计。本文介绍了Agent编排的概...
多Agent协作入门，顺序编排模式如何应用？
在顺序编排模式中，各个Agent被组成一个流程，每个Agent都会处理任务，并将执行结果输出传递给下一个待执行的Agent。可以看出，对于每个基于上一步骤构建的工作流（Workflow）来说，这是比较适合的模式。目前，像文档审阅、工作流、数...
如何入门多Agent协作：群聊编排模式？
在群聊编排模式中，各个Agent就像加入了一个微信群，由群管理员协调进行群聊对话。这种模式非常适合于模拟会议、辩论或协作解决问题的会议类型场景。...
多Agent协作入门：移交编排模式有哪些应用场景？
在移交（也可以叫做交接）编排模式中，允许各个Agent根据上下文或用户请求相互转移控制权，每个Agent都可以通过适当的专业知识将对话“移交”给另一个Agent，确保每个Agent处理任务的某个指定部分。这种模式非常适合于客户支持（客服）、...
如何将MAF快速入门（1）的Agent创建范式简化为？
MAF（Microsoft Agent Framwork）已经出来有一段时间，最近看到它的commit比较频繁，估计是为了在.NET Conf 2025发布1.0.0的正式版。预览版也并不妨碍我们的学习，那么从今天开始，我们就通过微软官方学...
MAF快速入门（2）中，Agent有哪些玩法技巧？
上一篇，我们学习了如何使用MAF创建一个简单的Agent，这一篇我们学习下MAF对于单个Agent的花样玩法，这些玩法可以极大扩展我们对于Agent的适用场景。例如，将Agent转换为Function Tool和MCP Tool，持久化Ag...
如何将MAF聊天记录持久化到数据库实现高效存储？
上一篇，我们学习了MAF对于单个Agent的花样玩法，其中提到了聊天记录的持久化存储。本篇，我们来继续实践一下将聊天记录持久化到关系型数据库，这样用户在中断会话后返回时还能从上次断开的地方继续对话，提供给用户不间断的体验。...
如何高效编排多Agent工作流，实现MAF应用？
本文介绍了如何使用MAF框架完成基本的多Agent工作流编排，并给出了两个常用的编排案例：移交编排 和 顺序编排，最后介绍了如何借助结合流式执行 和 内置事件 完成工作流的进度监控。...
如何开发自定义Executor实现处理？
上一篇，我们学习了MAF中进行多Agent智能体的顺序和移交编排。但是，很多时候我们想要嵌入一些业务逻辑和结构化输出，亦或者是需要保持历史对话，这时我们就可以开发一些自定义Executor来组成工作流。本文介绍了Executor的基本概念...