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AntSK功能介绍 基于.Net8+AntBlazor+SemanticKernel 打造的AI知识库/智能体 核心功能 语义内核 (Semantic Kernel)：采用领先的自然语言处理技术，准确理解、处理和响应复杂的语义查询，为用户提供精确的信息检索和推荐服务。 内存内核 (Kernel Memory)：具备持续学习和存储知识点的能力，AntSK 拥有长期记忆功能，累积经验，提供更个性化的交互体验。 知识库：通过文档（Word、PDF、Excel、Txt、Markdown、Json、PPT）等形式导入知识库，可以进行知识库问答。 GPTs 生成：此平台支持创建个性化的GPT模型，尝试构建您自己的GPT模型。 API接口发布：将内部功能以API的形式对外提供，便于开发者将AntSK 集成进其他应用，增强应用智慧。 API插件系统：开放式API插件系统，允许第三方开发者或服务商轻松将其服务集成到AntSK，不断增强应用功能。 .Net插件系统：开放式dll插件系统，允许第三方开发者或服务商轻松将其业务功能通过标准格式的代码生成dll后集成到AntSK，不断增强应用功能。

LangChain技术是一种基于大语言模型开发AI应用的框架，提供了丰富的工具和生态，使得AI应用的开发变得更加高效。本书《LangChain技术解密：构建大模型应用的全景指南》由王浩帆编著，全面介绍了LangChain的开发环境搭建、模型、提示、数据连接、链、记忆、代理、回调及周边生态等核心内容。 书中特别强调了模型的输入与输出（Model I/O）、检索增强生成（RAG）技术、代理（Agent）技术等关键知识点。并且，为了使读者能够更好地理解和运用LangChain技术，作者还设计了三个实践案例：基于Streamlit实现聊天机器人、基于Chainlit实现PDF问答机器人以及零代码AI应用构建平台Flowise。这些案例可以帮助读者将理论知识应用于实践，从而提升解决实际问题的能力。 本书不仅适用于刚入门的AI技术从业者、产品经理、计算机相关专业的学生，还包括AI爱好者和自学者。它旨在帮助读者提升技术素养，深入理解LangChain技术的原理，并通过详尽的开发指南和基础知识讲解，使读者不仅能理解技术的表象，更能洞察其背后的深层逻辑。 本书分为10个章节，涵盖了从LangChain的基础知识到应用开发的完整流程。其中，第1章介绍了大语言模型的发展趋势以及LangChain的全面解读；第2章则详细讲解了进行LangChain开发前的准备工作，如安装库、获取API Key等；第3章和第4章分别对模型的输入输出进行了深入分析；而第5到第7章则着重讲解了LangChain的核心技术点。整本书的结构旨在引导读者逐步深入，由浅入深地掌握LangChain技术。 另外，本书内容包括了对大语言模型技术的全面介绍，强调了其在各种应用场景中的重要作用，例如在AI绘图领域的Stable Diffusion与Midjourney等。这些技术正迅速成为技术发展和应用的焦点，而LangChain作为基于大语言模型的框架，为AI应用开发提供了新的可能。 本书是AI编程领域的一份宝贵资料，不仅为读者提供了丰富的知识，也为AI应用开发提供了一套完整的方法论。通过学习和实践本书内容，读者将能够更好地理解并运用LangChain技术，进而在AI行业的浪潮中乘风破浪。

内容概要：本文详细介绍了清华大学双聘教授张家铖关于DeepSeek及其AI幻觉的研究成果，涵盖了AI幻觉的概念与成因，如何评估和缓解幻觉的风险，以及幻觉的潜在创造性应用。具体而言，文中首先解释了什么是AI幻觉，探讨了它为何发生，特别是模型训练中的数据偏差、泛化困难等问题。其次，对DeepSeek和类似模型在多种情境下进行幻觉评测，并给出了详细的幻觉率统计数据。接着讨论了幻觉在金融、医疗等领域造成的问题，并提出了减轻这些负面影响的方法，比如联网搜索、双AI验证、提示词工程等。最后强调了幻觉在艺术创造和技术突破方面的积极意义。 适合人群：对于希望深入了解人工智能技术尤其是大型语言模型行为特征的专业人士来说是非常有价值的参考资料；对于关注AI发展和社会影响的一般公众也能提供重要见解。 使用场景及目标：该研究不仅揭示了现有AI系统的潜在风险，还鼓励开发者采用更好的方法来评估和改进他们的系统；同时也展示了幻觉在创造性领域的潜力，如艺术创作和技术革新等方面的应用前景。 其他说明：文档中提供了若干具体的应用案例，比如金融机构利用DeepSeek提升服务质量的例子，还有关于如何有效防范AI产生幻觉的实践经验分享。此外，还提及了一些新兴的应用趋势，例如通过幻觉促进科学研究的新模式。

内容概要：本文详细介绍了一款名为DeepSeek的人工智能工具及其广泛应用场景，旨在帮助普通大众在日常工作、学习和生活中更好地利用AI来提高效率和解决问题。DeepSeek是一款由中国科技公司推出的通用人工智能平台，尤其擅长推理分析、多语言理解和多模态处理等高级功能。它不仅能帮助企业快速生成所需文档，还能为用户提供从学习辅导、职业规划到人际关系等方方面面的支持，通过强大的语义理解和对话系统让用户轻松应对各种挑战。文中列举了多个实际应用场景，展示了DeepSeek是如何帮助人们解决具体困难，比如快速编写长篇文章、处理职场沟通障碍或是应急处置突发的家庭危机。 适合人群：广大上班族、学生群体及其他希望通过先进技术改善自身生活质量的所有人士，尤其是那些处于快节奏生活方式之下，渴望获得更多时间管理灵活性和个人成长机会的朋友。 使用场景及目标：①帮助用户在极短的时间内起草或优化重要文档；②助力新入职员工快速掌握所在行业和技术领域的关键信息，加速岗位融入；③协助客服团队迅速回应客户咨询，提高服务质量；④指导用户解决学业上遇到的知识盲点或程序编写障碍；⑤支援个人解决生活中遇到的实际困境，包括但不限于社交互动难题以及应急事件的处置。 其他说明：文章中强调了提示词策略的重要性，对于充分发挥DeepSeek的作用至关重要。有效的提示可以激发模型深层次的推理能力，从而生成更为精准的答案。此外，面对来自AI的结果，还需要使用者拥有良好的评判能力和逻辑思维能力，这样才能选出最适合实际情况的最佳方案，真正做到让技术服务于人。同时，随着DeepSeek不断更新迭代，更多实用功能将会解锁，持续为人们的日常带来惊喜变革。

NeoSCA是另一种书面英语样本的句法复杂性分析器。NeoSCA 是 Xiaofei Lu 的 L2 Syntactic Complexity Analyzer (L2SCA) 的重写版本，添加了对 Windows 的支持和更多的命令行选项。NeoSCA 对英文语料统计以下内容：9 种句法结构的频次。14 种句法复杂度指标的值

OpenAI发布了他们的ChatGPT新机器学习模型GPT-4。GPT-4是GPT-3的一大进步，GPT-3是当前ChatGPT免费版本(GPT 3.5 Turbo)所运行的模型的基础，今天我们也来凑个热点，研究一下它们的定价 GPT-4新的功能 GPT-4可以在对话中使用图像，并可以回答有关图像的问题。前还没有官方确认除了用户输入之外，聊天机器人是否可以输出图像。 使用GPT-4可以抓取网站链接：发送一个链接，他就可以自动抓取内容，并不需要复制粘贴来发送网站的内容。 GPT-3每个请求的字数限制在3000字左右。GPT-4将这一限制大幅提高到2.5万字。这样，语言模型将能够在更好的上下文环境下进行更长的对话，这将提高它在特定上下文中回答的准确性和精确性。 测试指标明显提高：GPT-4训练的数据量比GPT-3大得多，所以GPT-4有更多的知识是有道理的，所以他在各种测试中得到更好的指标也是理所当然。 以上这些就是一些GPT-4新的功能，这个大家应该都看过好几遍了，下面我们来进行另外一个视角的对比 GPT-4 API定价分析 GPT-4 API的模型被命名为GPT-4 - 0314。要通

当时得了省奖。这里重新对代码进行了整理。问题三过程较为简单，这里没有展示。里面新增了LSI 和VSM模型

# 人工智能简介 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学领域的一个分支，致力于开发能够模拟人类智能行为的计算机系统和算法。人工智能的目标是使计算机具备学习、推理、解决问题、感知环境和理解自然语言等智能能力，以便能够执行各种任务，甚至超越人类的智能水平。 以下是人工智能的一些关键概念和应用领域： 1. **机器学习：** 机器学习是人工智能的一个子领域，它涉及构建能够从数据中学习和改进的算法。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法，用于各种任务，如图像识别、自然语言处理、预测和决策制定。 2. **深度学习：** 深度学习是机器学习的一个分支，它使用深度神经网络来模拟人脑的神经结构。深度学习在图像和语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。 3. **自然语言处理（NLP）：** NLP是AI的一个领域，致力于使计算机能够理解、分析和生成自然语言文本。NLP用于机器翻译、文本分析、情感分析等应用。 4. **计算机视觉：** 计算机视觉是研究如何使计算机理解和解释图像和视频的领域。它在图像识别、人脸识别、物体检测等方面有广

这一讲里，我们重新回到 Completion 接口。而且这一讲里，我们还会快速搭建出一个 有界面的聊天机器人来给你用。在这个过程里，你也会第一次使用 HuggingFace 这个平台。 HuggingFace 是现在最流行的深度模型的社区，你可以在里面下载到最新开源的模型，以及 看到别人提供的示例代码。 ChatGPT 来了，更快的速度更低的价格 我在第 03 讲里，已经给你看了如何通过 Completion 的接口，实现一个聊天机器人的功 能。在那个时候，我们采用的是自己将整个对话拼接起来，将整个上下文都发送给 OpenAI 的 Completion API 的方式。不过，在 3 月 2 日，因为 ChatGPT 的火热，OpenAI 放出了一个直接可以进行对话聊天的接口。这个接口叫做 ChatCompletion，对应的模型叫做 gpt- 3.5-turbo，不但用起来更容易了，速度还快，而且价格也是我们之前使用的 text-davinci- 003 的十分之一，可谓是物美价廉了。  复制代码 1 import openai 2 openai 这一讲里，我们重新回到 Compl