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1 年前
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Milvus Cloud——LLM Agent 现阶段出现的问题
LLM Agent 现阶段出现的问题由于一些 LLM（GPT-4）带来了惊人的自然语言理解和生成能力，并且能处理非常复杂的任务，一度让 LLM Agent 成为满足人们对科幻电影所有憧憬的最终答案。但是在实际使用过程中，大家逐渐发现了通往通用人工智能的道路并不是一蹴而就的，目前 Agent 很容易在一些情况下失败：
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Milvus Cloud——Agent 框架工作方式
Agent 框架工作方式我们以 AutoGPT 为例，看看一个 Agent 框架具体是如何工作的：AutoGPT[2] 使用 GPT-4 来生成任务、确定优先级并执行任务，同时使用插件进行互联网浏览和其他访问。AutoGPT 使用外部记忆来跟踪它正在做什么并提供上下文，使其能够评估其情况，生成新任务或自我纠正，并将新任务添加到队列中，然后对其进行优先级排序。
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《向量数据库》——向量数据库Milvus Cloud 和Dify比较
Zilliz Cloud v.s. DifyDify 作为开源的 LLMs App 技术栈，在此前已支持丰富多元的大型语言模型的接入，除了 OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、Hugging face、Replicate 等全球顶尖模型及模型托管平台，也完成了国内主流的各大模型支持（如文心一言、智谱 AI 等）。
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《向量数据库指南》——向量数据库内核面临的技术挑战及应对措施
最近一年，以 ChatGPT、LLaMA 为代表的大语言模型的兴起，将向量数据库的发展推向了新的高度。