نویسنده(های): ایسورو لاکشان اکانایاکا
در ابتدا منتشر شد به سمت هوش مصنوعی.
این داستان فقط برای اعضا در اختیار ماست. برای دسترسی به تمام Medium ارتقا دهید.
در چشم انداز به سرعت در حال تحول هوش مصنوعی، چند سال گذشته شاهد پیشرفت های بی سابقه ای در مدل های زبان بزرگ (LLMsمدل‌های انتشار، و معماری‌های چندوجهی. در میان این پیشرفت‌ها، گردش‌های کاری عاملی به‌عنوان یک حوزه محوری که باعث پیشرفت قابل توجهی می‌شود، پدیدار شده‌اند. این راهنمای جامع عمیقاً به اجرای گردش‌های کاری عاملی با استفاده از کتابخانه Llama Index، کاوش فراخوانی تابع، اجراکننده‌های عامل، Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) و عوامل ReACT می‌پردازد. چه علاقه‌مند به هوش مصنوعی، توسعه‌دهنده یا دانشمند داده باشید، این راهنما شما را به دانش و بینش‌های عملی مجهز می‌کند تا از پتانسیل کامل گردش‌های کاری نمایندگی استفاده کنید.
مقدمه‌ای بر جریان‌های کاری عاملی، پیش‌نیازها، تنظیم تابع محیط، فراخوانی با Llama IndexFunction، فراخوانی Agents و Agent RunnersAgentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) ReACT Agents: Building a Search AssistantAssistantAssistantAssistantAssistantAssistantAuthornAclusionAclusionAclusionActs
گردش‌های کاری عاملی نشان‌دهنده الگویی است که در آن مدل‌های هوش مصنوعی با درجه‌ای از استقلال عمل می‌کنند و آنها را قادر می‌سازد تا وظایفی شبیه به تصمیم‌گیری انسانی را برنامه‌ریزی، استدلال و اجرا کنند. این رویکرد از اجزای مختلفی مانند فراخوانی تابع، مکانیسم‌های برنامه‌ریزی و سیستم‌های حافظه برای ایجاد عوامل هوشمندی که قادر به تعاملات پیچیده و حل مسئله هستند، استفاده می‌کند.
در اوایل سال 2023، اندرو دبلیو، بنیانگذار Coursera و یک چهره قابل توجه در یادگیری عمیق، تاکید کرد… وبلاگ کامل را به صورت رایگان در Medium بخوانید.
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی