Bild von Editor | Chatgpt # Einführung Bereit für eine praktische Exemplar mit wenig bis gar keinem Code, abhängig von dem von Ihnen gewählten Ansatz? Dieses Tutorial zeigt, wie zwei…
Systeme, das Verständnis der Benutzerabsicht ist insbesondere im Kundendienstbereich von grundlegender Bedeutung. In allen Unternehmensteams kommt es jedoch häufig zu Intent -Erkenntnissen in Silos, wobei jedes Crew die Pipelines für…
In den heutigen Märkten, auf denen Milliarden in Sekundenschnelle hergestellt werden, ist die Wartezeit für die Aktienanalyse nicht mehr rentabel. Stellen Sie sich vor „Planen Sie mir Aktiengewinne von x“…
Hier am MIT veranstalten wir wieder die Konferenz über digitale Experimente (Code@MIT) diesen Herbst. Im Rahmen der Frist für Einreichungen am 12. September sprach das Organisationsteam einige Zeit mit Experten…
Alexa und Siri sind die dominierenden Sprachassistenten für den täglichen Gebrauch. Diese Assistenten sind in quick jedem Haus allgegenwärtig geworden und haben Aufgaben von der Heimautomatisierung, zur Einnahme von Hinweisen,…
Hast du jemals mit einem gearbeitet? Datenanalyst Wer schläft nie und braucht keine Pause? Oder einer, der sich schneller als „Pivot -Tabelle“ auszeichnen kann? Wenn nicht, halten Sie an Ihrem…
Haben Sie jemals darüber nachgedacht, Instruments zu bauen, die von LLMs angetrieben werden? Diese leistungsstarken Vorhersagemodelle können E -Mails generieren, Code schreiben und komplexe Fragen beantworten, aber sie sind auch…
class GeminiAutoGenFramework: """ Full AutoGen framework utilizing free Gemini API Helps multi-agent conversations, code execution, and retrieval """ def __init__(self, gemini_api_key: str): """Initialize with Gemini API key""" self.gemini_api_key = gemini_api_key…
Foto von Jeffrey Workman An Unplash Definieren wir zunächst den Umfang der Herausforderung: Stellen Sie sich vor, wir möchten das Wachstum Ihres Kundenstamms im Laufe der Zeit verfolgen. Wir erstellen…
class AdvancedAIEvaluator: def __init__(self, agent_func: Callable, config: Dict = None): self.agent_func = agent_func self.outcomes = () self.evaluation_history = defaultdict(checklist) self.benchmark_cache = {} self.config = { 'use_llm_judge': True, 'judge_model': 'gpt-4', 'embedding_model':…
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