Thành phố Cuồng loạn

Xử lý lỗi và theo dõi quá trình phát triển LLM Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về hai vấn đề thực tế khi làm việc với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Đầu tiên, cách xử lý các lỗi có thể xảy ra khi gọi API OpenAI. Thứ hai, cách sử dụng các công cụ ghi nhật ký để giám sát quá trình chạy ứng dụng LLM. Xử lý lỗi khi sử dụng API OpenAI Khi ...

Các Kỹ Thuật Tối Ưu Hóa Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) Bằng Python Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tạo văn bản và hệ thống hội thoại. Tuy nhiên, những mô hình này thường có số lượng tham số khổng lồ và yêu cầu tín ...

Tổng quan về quy trình Model I/O Trong hệ sinh thái LangChain, việc tương tác với các mô hình ngôn ngữ được chuẩn hóa thông qua quy trình Model I/O. Quy trình này bao gồm ba giai đoạn chính: Định dạng (Format): Sử dụng Prompt Templates để xây dựng đầu vào linh hoạt. Dự đoán (Predict): Kết nối và gọi các mô hình ngôn ngữ (LLMs hoặc Chat ...

LangChain là một framework mã nguồn mở hỗ trợ phát triển ứng dụng được điều khiển bởi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó cung cấp các thành phần có thể tái sử dụng, tích hợp hệ sinh thái phong phú và giúp giảm đáng kể lượng code mẫu khi xây dựng ứng dụng LLM. Vòng đời ứng dụng LLM với LangChain Phát triển: Sử dụng các khối xây dựng sẵn như prom ...

Giới thiệu Việc tích hợp OpenClaw, một framework tự động hóa crawler và Agent, với các mô hình lớn được triển khai cục bộ thông qua Ollama, chủ yếu dựa vào khả năng cung cấp API tương thích OpenAI của Ollama. Vì OpenClaw thường được thiết kế để hỗ trợ giao thức OpenAI, nên bạn chỉ cần cấu hình nó để trỏ đến dịch vụ Ollama cục bộ là được. Giai ...

Đây là bài chia sẻ kinh nghiệm thực tiễn từ dự án taskFlow, tập trung vào cách xử lý thông tin đầu ra dài từ các công cụ (tool) trong kiến trúc Agent dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Giải pháp được xây dựng nhằm cân bằng giữa độ chính xác, chi phí tính toán và khả năng mở rộng — đặc biệt khi làm việc với mã nguồn, tài liệu kỹ thuật hoặc ph ...

Trong kỷ nguyên của các mô hình ngôn ngữ lớn, người dùng không còn hài lòng với trải nghiệm "gửi câu hỏi - chờ kết quả". Họ mong đợi phản hồi xuất hiện từng ký tự một, như đang trò chuyện trực tiếp với con người. Đây chính là kỹ thuật sinh token theo luồng — yếu tố then chốt tạo nên trải nghiệm mượt mà trên các nền tảng AI hiện đại. Bạn có bao ...

Việc xây dựng một hệ thống AI có thể nghe, hiểu và phản hồi bằng giọng nói ngay trên thiết bị cục bộ đang trở thành hiện thực nhờ các dự án mã nguồn mở. Một trong những giải pháp tiêu biểu là llt22/talkio — công cụ cho phép bạn tương tác bằng giọng nói trực tiếp với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mà không cần gửi dữ liệu ra ngoài server. Kiến trúc ...

Bài viết này bắt nguồn từ một nhiệm vụ học tập tôi giao cho thực tập sinh vài ngày trước: sử dụng cơ chế suy luận ollama để triển khai một hệ thống RAG nhẹ nhàng trên máy tính cục bộ. Khi kiểm tra kết quả, cuộc hội thoại sau đã diễn ra: "Anh đã sử dụng mô hình embedding nào?" "Mistral-nemo" "Vậy mô hình embedding thì sa ...

ContentInjector là thành phần cốt lõi của RetrievalAugmentor trong LangChain4j, có nhiệm vụ đưa nội dung được truy xuất (contents) và siêu dữ liệu (metadata) vào prompt của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Thành phần này định dạng kết quả truy vấn để phù hợp với yêu cầu đầu vào của LLM, đồng thời cho phép kiểm soát linh hoạt nội dung và siêu dữ liệu ...