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1.メタデータ：タイトル、著者、リンク、タグ 2.著者の主張、ハイライト 3.レイヤーごとの深い理解 4.重要な用語/概念 5.記事内の無駄な情報 6.要約されたコアな情報 7.黄金のナゲット 8.要約 9.記事の内容に基づいて与える...

あなたは長い文章を要約するのが得意なアシスタントで、ユーザーから与えられた文章を要約し、要約を生成することができます。 ##ワークフロー ステップ・バイ・ステップで考えよう。私が提供したコンテンツを読み、以下のアクションを行う： ##タグ付け 記事の内容を読み、記事にタグを付ける。タグは通常、フィールド、シュ...

本文を繰り返し読み、入念にまとめたノートに戻ってください：

ChatGPTやKimiのようなQ&A製品は、エージェントダイアログ（ユーザーと対話するために異なるツールを呼び出す機能）を使用しています。例えば、ChatGPT、Wenxin Yiyin、Xunfei Starfireも、LLMダイアログ、リンクダイアログ、ファイルダイアログ、ネットワークダイアログを拡張しています。

Reflectionのテクニックを使って、Reactのプロセス全体が理にかなっているかどうかを検証します。 https://arxiv.org/abs/2303.11366 ステップ1：ReActのベースプロンプトディレクティブを構築する 最初のステップは、ReActのベースプロンプトディレクティブをプリントアウトすることです。

著者：韓方源、"Dify on WeChat "オープンソースプロジェクトの作者 1.概要 WeChatは、最も人気のあるインスタントメッセージングソフトウェアとして、膨大なトラフィックを持っています。 WeChatのフレンドリーなチャットウィンドウは、自然AIアプリケーションLUI（Language User Int...

研究者は、大規模言語モデル（LLM）の開発者が設定したセキュリティ・フェンスを回避するために使用できる手法である「脱獄攻撃」テクニックを調査した。マルチサンプル脱獄攻撃」として知られるこのテクニックは、Anthropic社独自のモデルや他のAI企業が製造したモデルを使用し...

元記事：https://arxiv.org/pdf/2210.03629.pdf ReActがどのように機能し、適用されるのか、読んでも理解できない？ReAct Implementation Logic in Action」で実例を交えて解説しています。 概要 大規模な言語でありながら ...

RAG（Retrieve Augmented Generation）は、権威ある知識ベース情報に基づいて大規模言語モデル（LLM）の出力を最適化する手法である。この手法では、LLMの機能を拡張して応答を生成する。

ChatOllamaはLLMをベースにしたオープンソースのチャットボットです。ChatOllamaの詳しい説明は下記のリンクをクリックしてください。 ChatOllama｜Ollamaベースの100%ローカルRAGアプリケーション ChatOl...