随着LLM（大语言模型）的爆火，不少企业都在寻找通过LLM解决企业业务问题的方法，以达到降本增效的效果。但是，当面对较为复杂的业务问题（如：背景资料多、问题分类多、条件判断复杂、涉及模块多等）时，以LLM当前的发展程度，仅通过简单的LLM对话交互，是无法有效地解决此类问题的，原因在于，LLM也有自身的能力限制，如幻觉、上下文等。 由极光(Aurora)开发的GPTBots平台，为解决此类问题，打造了“Flow”形态的Bot搭建模式。该模式可将复杂的业务问题简单化，通过“Flow”的方式，将复杂多变的业务问题简化并抽象为多个“节点”和“流程”，并通过可视化编排workflow方式，让多个专职L...

生成式AI（GenerativeAI）是当今科技领域的前沿技术之一。随着数据量的不断增加和计算能力的不断提升，AI技术在企业和个人生活中的应用越来越广泛。AI-BOT（以下简称BOT）是生成式AI技术的其中一种重要的应用形式，它可以通过学习各类业务数据信息，帮助人们执行一系列任务，从而提高工作效率，减少人力成本。 而GPTBots作为BOT开发平台，一直是生成式AI的前沿探索者。本文将与您分享，如何在GPTBots上，为您的业务开发和训练一个拥有高可用性的BOT。 PART01 准备工作 注册GPTBots平台 注册一个GPTBots账号，是开发BOT的第一步。 进入GPT...

近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展引起了广泛的关注和讨论。而如今，我们正站在一个全新的时代门槛前，面对着AIAgent带来的的崭新未来。以LLM（大型语言模型）作为其核心控制器构建代理是一个很酷的概念。它模拟人类的工作流程，能够自主进行信息搜索、分析、利用，以完成目标。 OpenAI联合创始人AndrejKarpathy在Twitter上用比喻描述了AIAgent的过程：每一次GPT的调用就像一次思考。通过将他们串联起来，就可以创建出可以感知、思考和行动的Agent系统。 目前已经存在不少AIAgent系统的案例，例如AutoGPT、BabyAGI、Camel、Jarvis、AgentGP...

在人工智能领域，大语言模型（LLMs）是根据预训练数据集进行”学习“，获取可以拟合结果的参数，虽然随着参数的增加，模型的功能也会随之增强。但无论专业领域的小模型，还是当下最火、效果最好的大模型，都有一个共同的劣势：无法准确/正确地回答出训练数据集以外（区别于验证集和测试集的新增数据，如实时新闻、未公开的企业信息等）的结果，进而编造答案进行回复，即大模型幻觉问题。 为了解决上述问题，同时避免微调/重新训练带来的成本，LLMs插件应运而生。通过LLMs强大的内容生成能力和上下文理解能力，结合插件提供的数据以及特定功能，不仅拓宽了LLMs的应用领域，还增加了LLMs生成结果的可信度，更好地服务于使...

当前生成式人工智能已经成为革命性的驱动源，正在迅速地重塑世界，将会改变我们生活方式和思考模式。LLM像一个学会了全部人类知识的通才，但这不意味每个人可以轻松驾驭这个通才。我们只有通过学习面向LLM的提示工程，才可以更好的让LLM成为您的顶级私人助理。 如何更好地使用LLM？我们可以从学如何向LLM提问开始。但问好一个问题并不容易，问题本质上是用户基于自身知识和对世界的认知。向未知领域发射的一颗照明弹，照明弹的准星越准确，LLM就可以提供更高质量的响应。那如何更好地向LLM提问题呢？ 一、什么是问题？ 在字面上，问题是一个寻求答案的句子。但在实际应用中，一个好的问题不仅寻求答案，还会启发思考，...