它部署了多個(gè)專業(yè)的 AI 大模型智能體，每一個(gè)智能體對(duì)應(yīng)交易公司的一個(gè)角色。比如有的智能體是基本面分析師、有的是情緒分析師、有的是技術(shù)分析師，還有交易員、風(fēng)險(xiǎn)管理員等等。讓這些角色的AI智能體在一起嘰嘰喳喳討論，最終確定最優(yōu)的策略。給出買入或者賣出的決策。
回答用戶的問題, 如“醉駕能否賠償”時(shí), 首先去條款庫(kù)中匹配是否對(duì)得上的條款, 如有直接返回.
上面如果不中, 則走llm回答.
提取關(guān)鍵字, 用一關(guān)鍵字列表, 逐個(gè)對(duì)照, 如有則返回關(guān)鍵字, 沒有則返回默認(rèn)的車險(xiǎn)關(guān)鍵字
拿著此關(guān)鍵字去知識(shí)圖譜搜索出一堆條款
構(gòu)造大模型輸入的提示詞, 即角色+條款列表+問題+請(qǐng)回答, 輸入到大模型, 讓大模型回答
檢查回答是否合規(guī), 如是否有免責(zé)字樣或沒有條款列表, 如不規(guī)合則直接返回, “請(qǐng)聯(lián)系銷售代表”字樣
如合規(guī), 則提取回答后面的字樣作為答案返回
@import url(/css/cuteeditor.css);
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
sudo vi /etc/apt/sources.list.d/debian.sources
添加如下內(nèi)容:
Types: deb
URIs: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian/
Suites: bookworm bookworm-updates bookworm-backports
Components: main contrib non-free non-free-firmware
Signed-By: /usr/share/keyrings/debian-archive-keyring.gpg
Types: deb
URIs: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian-security/
Suites: bookworm-security
Components: main contrib non-free non-free-firmware
Signed-By: /usr/share/keyrings/debian-archive-keyring.gpg
更新所有包
安裝python
sudo apt-get install python3
sudo apt-get install python3-pip
命令支持短寫
sudo apt install python-is-python3
安裝miniconda
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py310_25.3.1-1-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-py310_25.3.1-1-Linux-x86_64.sh
conda config --set show_channel_urls yes
cat > ~/.condarc <<EOF
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
EOF
清除緩存
conda clean -i
conda --version
conda info # 查看渠道是否顯示為清華源
sudo useradd -m paul # 創(chuàng)建用戶并自動(dòng)建立家目錄
sudo passwd paul # 設(shè)置用戶密碼（需輸入兩次確認(rèn)）
sudo usermod -aG wheel paul # CentOS/RHEL
[root@dev69 ~]$ groupadd docker
[root@dev69 ~]$ usermod -aG docker $USER
[root@dev69 ~]$ reboot
[paul@dev69 ~]$ docker run hello-world
AI 數(shù)據(jù)集生成和模型微調(diào)框架 Distilabel 入門指南：基本概念、安裝與快速開始
蘑菇書EasyRL
李宏毅老師的《深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)》是強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)典的中文視頻之一。李老師幽默風(fēng)趣的上課風(fēng)格讓晦澀難懂的強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論變得輕松易懂，他會(huì)通過很多有趣的例子來(lái)講解強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論。比如老師經(jīng)常會(huì)用玩 Atari 游戲的例子來(lái)講解強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。此外，為了教程的完整性，我們整理了周博磊老師的《強(qiáng)化學(xué)習(xí)綱要》、李科澆老師的《世界冠軍帶你從零實(shí)踐強(qiáng)化學(xué)習(xí)》以及多個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的經(jīng)典資料作為補(bǔ)充。對(duì)于想入門強(qiáng)化學(xué)習(xí)又想看中文講解的人來(lái)說(shuō)絕對(duì)是非常推薦的。
本教程也稱為“蘑菇書”，寓意是希望此書能夠?yàn)樽x者注入活力，讓讀者“吃”下這本蘑菇之后，能夠饒有興致地探索強(qiáng)化學(xué)習(xí)，像馬里奧那樣愈加強(qiáng)大，繼而在人工智能領(lǐng)域覓得意外的收獲。