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As regras de publicação são usadas para automatizar a geração de tópicos (títulos) de artigos, bem como para fornecer referências contextuais durante a fase de geração de artigos. Para definir as regras de publicação e gerar tópicos de acordo com as metas reais de otimização do site, não as use às cegas, e é recomendável testá-las em pequena escala no estágio inicial para observar se os tópicos gerados atendem às expectativas. O principal processo de operação do plug-in: configurar as regras de publicação - selecionar as regras de publicação para gerar os principais tópicos...

1.Primeiro, configure a API usada para gerar artigos A API adicionada na configuração da API personalizada, a configuração da API pré-criada é usada para gerar conteúdo de texto, como temas, artigos, estrutura de artigos e assim por diante. 1.1 Suporte ao uso de APIs personalizadas compatíveis com o formato OPENAI Lembre-se de completar a seção /v1/chat/completions...

1. da criação de regras simples para iniciar A criação de regras para a criação do tema (título do artigo) antes da preparação dos materiais é o ponto de partida de todo o processo de geração de artigos. Aqui eu uso o tipo de regra mais simples “categoria aleatória” para gerar uma regra. Explicação da seguinte configuração: uso aleatório de 10 categorias de nomes e descrições, usadas para gerar o tema (título do artigo) ...

1.Diretrizes de operação 1.1 Seleção em vários idiomas Válido apenas para a seleção em vários idiomas dos canais na figura 1.2 Dicas de mineração de palavras-chave em chinês Recomenda-se selecionar apenas o Google e o Baidu Para palavras-chave que envolvam uma mistura de chinês e inglês, recomenda-se que o inglês seja usado em letras minúsculas e que várias palavras sejam separadas por espaços Dicas de expansão de palavras-chave: Use um modelo grande para obter a palavra base - Use a ferramenta de palavras-chave ...

0. necessário: deve haver uma configuração completa e detalhada da classificação do site O nome da classificação, o alias (inglês) e a descrição devem ser detalhados. O AI Content Manager depende profundamente do nome da classificação e da descrição detalhada da classificação para controlar a direção do conteúdo gerado e selecionar automaticamente a classificação apropriada. Depois de configurar as categorias, clique uma vez no botão Refresh Category Cache (Atualizar cache de categoria) na página do painel do plug-in...

Este é o tema exclusivo do AI Content Generation Manager, não é possível usar esse modelo diretamente. Após a ativação, todas as configurações relacionadas estarão em “Theme Settings” (Configurações do tema). 1. habilitar o acesso ao nome de domínio secundário Qual é o caso de habilitar o acesso ao nome de domínio secundário? Já tem um site, deseja aumentar o peso do site principal, atrair tráfego ou para otimização individual de mecanismos de pesquisa. Abrir ...

Bem, a esta altura, temos mais de 1.000 linhas em nosso arquivo markdown. Esta é principalmente para diversão.

Se você estava esperando por uma introdução ao humanlayer, então é isso. Se estiver praticando o Elemento 6 - Iniciar/Pausar/Retomar por meio de uma API simples e o Elemento 7 - Entrar em contato com humanos por meio de chamadas de ferramentas, então você está pronto para integrar esse elemento. Permita que o usuário inicie/pause/retome a partir de...

Em vez de criar inteligências monolíticas que tentam fazer tudo, é melhor criar inteligências pequenas e focadas que possam fazer uma coisa bem feita. As inteligências são apenas um bloco de construção em um sistema maior e amplamente determinístico. O principal insight aqui está nas limitações dos grandes modelos de linguagem: quanto maior e mais complexa a tarefa, mais etapas são necessárias, o que significa janelas de contexto mais longas...

Esse é um ponto secundário, mas vale a pena mencionar. Um dos benefícios de um agente é a “autocorreção”: para uma tarefa curta, um modelo de linguagem grande (LLM) pode chamar uma ferramenta com falha. Há uma boa chance de que um bom LLM seja capaz de ler uma mensagem de erro ou um rastreamento de pilha e descobrir o que fazer depois...

Se você tiver o controle do seu próprio fluxo de controle, poderá implementar muitos recursos interessantes. Crie estruturas de controle personalizadas que se ajustem ao seu caso de uso específico. Especificamente, determinados tipos de chamadas de ferramentas podem ser um motivo para sair de um loop, aguardar a resposta de uma pessoa ou esperar por outra tarefa de longa duração (por exemplo, um pipeline de treinamento). Talvez você também queira integrar implementações personalizadas dos seguintes recursos: ...

Por padrão, a API Large Language Model (LLM) depende de uma escolha de token de alto risco: retornamos conteúdo de texto simples ou retornamos dados estruturados? Você está dando muito peso à primeira opção de token, que, no caso do clima em Tóquio...

As inteligências são programas e esperamos poder iniciar, consultar, retomar e interrompê-los de alguma forma. Usuários, aplicativos, pipelines e outras inteligências devem ser capazes de iniciar facilmente uma inteligência por meio de uma API simples. As inteligências e seu código determinístico de orquestração devem ser capazes de pausar a inteligência quando uma operação de longa duração precisar ser executada. Inteligências como webh...

Mesmo fora do espaço de IA, muitos sistemas de infraestrutura tentam separar o “estado da execução” do “estado do negócio”. Para aplicativos de IA, isso pode envolver abstrações complexas para acompanhar informações como etapa atual, próxima etapa, status de espera, novas tentativas etc. Essa separação introduz complexidade e, embora possa valer a pena, pode ser difícil para o seu caso de uso. Essa separação introduz complexidade e, embora possa valer a pena, pode ser trivial para seu caso de uso...

A ferramenta não precisa ser complexa. Em sua essência, elas são simplesmente saídas estruturadas de seu Modelo de Linguagem Grande (LLM) que são usadas para acionar o código determinístico. Por exemplo, digamos que você tenha duas ferramentas CreateIssue e SearchIssues. Pedir a um modelo de linguagem grande (LLM) para "usar uma das várias ferramentas" é, na verdade, pedir que ele produza...

Você não precisa usar um formato padronizado e baseado em mensagens para fornecer contexto ao modelo de linguagem grande. A qualquer momento, sua entrada para o modelo de linguagem grande na inteligência de IA é “Aqui está tudo o que aconteceu até agora, aqui está o que fazer em seguida.” É tudo engenharia contextual. Os grandes modelos de linguagem são funções sem estado que transformam entradas em saídas...

Não terceirize sua engenharia de prompt de entrada para uma estrutura. A propósito, esse conselho está longe de ser novo: algumas estruturas oferecem uma abordagem de "caixa preta" como esta: agent = Agent( role="..." , objetivo="..." , personalidade="..." , tools=...

Um dos padrões mais comuns na criação de inteligências é converter a linguagem natural em chamadas de ferramentas estruturadas. Esse é um padrão poderoso que permite que você crie inteligências que possam raciocinar sobre tarefas e executá-las. Esse padrão, quando aplicado atomicamente, consiste em pegar uma frase (por exemplo, Can you create a $750 payment for Terri...

Versão detalhada: como chegamos até aqui Você não precisa me ouvir Seja você um novato em inteligências ou um veterano mal-humorado como eu, vou tentar convencê-lo a abandonar a maioria de suas opiniões pré-existentes sobre inteligências de IA, dar um passo atrás e repensá-las a partir dos primeiros princípios. (Se você perdeu o OpenAI há algumas semanas ...