パブリッシングルールは、記事トピック（タイトル）の生成を自動化したり、記事生成の段階で文脈の参照を提供したりするために使用されます。ウェブサイトの実際の最適化目標に従ってパブリッシングルールを設定し、トピックを生成するには、やみくもに使用せず、初期段階で小規模にテストして、生成されたトピックが期待に沿うかどうかを観察することをお勧めします。 プラグインの主な操作プロセス：パブリッシングルールを設定する - メイントピックを生成するパブリッシングルールを選択する...
1.First configure the API used to generate articles カスタムAPI設定、プレビルドAPI設定で追加したAPIを使用して、テーマ、記事、記事構成などのテキストコンテンツを生成する。 1.1 OPENAIフォーマットと互換性のあるカスタムAPIの使用をサポートする /v1/chat/completionsセクションを忘れずに記入する...
1.シンプルなルール作りからスタート 素材を用意する前に、テーマ（記事タイトル）を作るためのルール作りが、記事生成プロセス全体の出発点となる。 ここでは、最もシンプルなルールタイプ「ランダムカテゴリー」を使ってルールを生成する。 以下の構成の説明：テーマ（記事タイトル）を生成するために使用される名前と説明の10カテゴリのランダム使用...
1.運用ガイドライン 1.1 多言語選択 図中のチャンネルの多言語選択のみ有効 1.2 中国語キーワードマイニングのヒント GoogleとBaiduのみを選択することをお勧めします 中国語と英語が混在するキーワードの場合、英語を小文字で使用し、複数の単語をスペースで区切ることをお勧めします キーワード拡張のヒント: ベースとなる単語を取得するために大きなモデルを使用する - キーワードツールを使用します。...
0.必要：サイトの分類の完全かつ詳細な設定である必要があります 分類名、エイリアス（英語）、説明、詳細でなければなりません。 AI Content Managerは深く生成されたコンテンツの方向を制御し、自動的に適切な分類を選択するために、分類名と分類の詳細な説明に依存しています。 分類を設定した後、プラグイン内のダッシュボードページにある「Refresh Category Cache」ボタンを一度クリックしてください...
これはAI Content Generation Managerの専用テーマで、このテンプレートを直接使用することはできません。 有効にした後、すべての関連設定は「テーマ設定」にあります。 1.セカンダリドメイン名アクセスを有効にする セカンダリドメイン名アクセスを有効にするケースは何ですか？すでにウェブサイトをお持ちで、メインサイトの比重を高めたい、トラフィックを集めたい、または個々の検索エンジン最適化のため。 開く ...
さて、この時点でマークダウン・ファイルは1000行を超えた。これはほとんどお遊びだ。
もしあなたがhumanlayerの紹介を待ち望んでいたのなら、これがそれだ。もしあなたが要素6「シンプルなAPIを介した開始／一時停止／再開」と要素7「ツールコールを介した人間とのコンタクト」を実践しているなら、この要素を統合する準備はできています。 ユーザーがAPIから開始/一時停止/再開できるようにする。
何でもこなそうとする一枚岩のインテリジェンスを構築するのではなく、一つのことをうまくこなせる、小さく集中したインテリジェンスを構築する方がいい。インテリジェンスは、より大きな、大部分は決定論的なシステムにおける1つの構成要素にすぎない。 ここでの重要な洞察は、大規模な言語モデルの限界にある。タスクが大きく複雑になればなるほど、より多くのステップが必要になり、コンテキストウィンドウが長くなる...。.
これは些細なことだが、言及する価値がある。エージェントの利点の一つは “自己修復 ”である。短いタスクの場合、大規模な言語モデル（LLM）は失敗したツールを呼び出すかもしれない。優れたLLMであれば、エラーメッセージやスタックトレースを読み、その後に何をすべきかを見つけ出すことができる可能性が高い。.
自分のコントロール・フローをコントロールできれば、多くの興味深い機能を実装できる。 特定のユースケースに適合するカスタム制御構造を構築する。具体的には、ある種のツール呼び出しは、ループからジャンプアウトしたり、人間の応答を待ったり、別の長時間実行タスク（トレーニングパイプラインなど）を待ったりする理由になるかもしれない。また、以下の機能のカスタム実装を統合したい場合もあるでしょう： ...
デフォルトでは、ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）APIは、基本的にステークスの高いトークンの選択に依存している：プレーン・テキストのコンテンツを返すのか、それとも構造化データを返すのか？ あなたは最初のトークンの選択に重きを置いていますが、それは東京の天気の場合...
インテリジェンスはプログラムであり、何らかの方法で起動、クエリ、再開、停止できることが期待される。 ユーザー、アプリケーション、パイプライン、その他のインテリジェンスは、シンプルなAPIを通じてインテリジェンスを簡単に開始できるようにする必要があります。 インテリジェンスとそのオーケストレーション決定論的コードは、長時間実行する操作が必要なときにインテリジェンスを一時停止できるようにすべきである。 インテリジェンスは、Webh...
AIの分野以外でも、多くのインフラシステムは「実行状態」と「ビジネスの状態」を分離しようと試みている。AIアプリケーションの場合、これは現在のステップ、次のステップ、待機状態、再試行などの情報を追跡するための複雑な抽象化を伴うことがある。この分離は複雑さをもたらし、価値があるかもしれないが、ユースケースにとっては難しいかもしれない。この分離は複雑さをもたらし、価値があるかもしれないが、あなたのユースケースにとっては些細なことかもしれない...。.
ツールは複雑である必要はない。ツールの核心は、ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）からの構造化された出力が、決定論的なコードをトリガーするために使用されることだ。 例えば、CreateIssueとSearchIssueの2つのツールがあるとします。ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）に「複数のツールのうちの1つを使用する」ように要求することは、実際には...を出力するように要求することです。
大きな言語モデルにコンテキストを伝えるのに、標準化されたメッセージベースのフォーマットを使う必要はない。 どんな瞬間でも、AIインテリジェンスのビッグ・ランゲージ・モデルへの入力は、「これまでに起こったことすべてと、次にすべきことはこれだ」というものだ。 ビッグ・ランゲージ・モデルは、入力を出力に変換するステートレス関数である...
入力プロンプトのエンジニアリングをフレームワークにアウトソーシングしてはいけません。 ちなみに、これは斬新なアドバイスとは言い難い。いくつかのフレームワークは、次のような「ブラックボックス」的なアプローチを提供している：agent = Agent( role="..." , goal="...")ゴール="..."パーソナリティ="..."ツール=...
インテリジェンスを構築する際の最も一般的なパターンの1つは、自然言語を構造化されたツール呼び出しに変換することである。これは、タスクを推論して実行できるインテリジェンスを構築できる強力なパターンです。 このパターンをアトミックに適用すると、フレーズ（例：テリーのために750ドルの支払いを作成できますか？.
詳細版：ここまでの経緯 私の言うことを聞く必要はない インテリジェンス初心者でも、私のような不機嫌なベテランでも、AIインテリジェンスに関する既存の見解のほとんどを捨て、一歩引いて、第一原理から考え直すよう説得しようと思う。 (数週間前のOpenAIを見逃した方は ...
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