本文将简单介绍如何评价LLM的tool-using 能力。 引言 在工具使用评估方面，过去的研究主要有以下几种思路： 对比工具使用和纯LLM在基准测试上的分数：例如Toolformer和LATM。 在Toolformer研究中，通过下游任务如语言模型评估基准测试、数学推理任务和问答任务来验证工具使用的有效性。 ...

为什么要进行文本分块？ 大型语言模型（LLM）和嵌入式模型都有其处理文本的长度限制。为了有效处理超出这些限制的长文本，我们需要进行文本分块。 如何进行文本分块 **块分割戒律：**我们的目标不仅仅是为了划分数据块。更重要的是，我们要以一种便于日后检索和提取价值的格式来整理我们的数据。 ...

写在开头 本文是基于最近组内技术交流的文字稿整理。 What is Agent？ 在探讨复杂的人工智能技术之前，让我们先回顾一下生活中的一个简单例子：扫地机器人。这种智能设备在房间中自主导航，避开障碍物，寻找最有效的清洁路径。它就是一个现实生活中的Agent——一个可以自主决策和行动的实体。 ...

系统介绍 OpenAI Function Calling 的工具定义、调用流程、参数校验、多工具协作和实际 Agent 开发模式。

梳理 RAG 系统中 PDF 文档解析和表格处理的主流方案，包括 OCR、版面分析和结构化提取技术。

写在最前面 在过去的几个月中，我主要致力于与RAG（检索增强生成模型）相关的研究和实验工作。通过深入地分析众多论文和项目代码，我发现虽然在RAG领域取得基本成就相对容易，但要实现出色的成果却异常困难。 此系列文章旨在分享我在RAG研究中的心得和挑战。正如我们从OpenAI的开发者日活动中看到的，即使是在这个领域的领头羊也在不断试验和努力以寻求突破。 ...

Hello-World! 欢迎来到我的博客 在这里，我将深入探索生成式人工智能的奥秘，同时也会涉猎音乐、电影等领域，分享一些个人的思考和感悟。 为什么我决定写博客 在生活的纷扰和无尽的日常中，我发现自己一直在与拖延症作斗争。直到今天，我终于下定决心，决定将心中的思绪和感悟记录下来，开启我的博客之旅。 ...