人工智能领域非常重要的工具：LangSmith、LangGraph Cloud 和 LangGraph Studio

" 考虑到语言和人工智能的交叉，发展正在以惊人的速度发生。浪链发现自己处于塑造生成式人工智能应用程序开发和管理方式的最前沿。

关于生成人工智能和语言的一些初步观察：

几个月前，人们认为 OpenAI 凭借其高能力的法学硕士占领了市场。
然后，大量的开源模型，尤其是来自 Meta 的模型，颠覆了人们认知的商业模型。
LLM 提供商意识到语言模型将仅仅成为一种实用程序，并开始关注最终用户应用程序和类似 RAG 的功能（称为基础、类似代理的功能和个人助理）。
必须解决幻觉，并且发现LLM不具备突现能力，但LLM在情境学习（ICL）方面表现得异常出色。围绕实施、扩展和管理 ICL 实施而开发的应用程序结构；我们现在称之为 RAG。
RAG（非梯度）开始比微调（梯度）方法更受欢迎，因为它是透明的，而不是像微调那样不透明。使生成式人工智能应用程序变得可观察、可检查且易于修改。
因为除了LLM的知识密集性质之外，我们开始使用LLM的所有方面（NLG、推理、规划、对话状态管理等），所以小语言模型变得非常适用。
这要归功于非常强大的开源 SLM、量化、本地、离线推理、先进的推理能力和思维链训练。
而且，重点正在转移到两个方面……第一个是以数据为中心的方法。可以发现、设计和增强非结构化数据以进行 RAG 和微调。最近的微调并不侧重于增强语言模型的知识密集型性质，而是为语言模型注入特定的行为能力。
这一点从 OpenAI 最近的收购中可以明显看出，该收购旨在更接近数据部分并提供 RAG 解决方案。
第二个方面是需要一个无代码到低代码的人工智能生产力套件，提供对模型、托管、流程工程、微调、提示工作室和护栏的访问。
还有一个值得注意的运动是添加图形数据...图形是一种抽象数据类型...抽象数据类型是数据类型的数学模型，从数据的角度由其行为（语义）定义数据的用户。抽象数据类型与数据结构形成鲜明对比，数据结构是数据的具体表示，并且是实现者而不是用户的观点。这种数据结构不太不透明并且易于解释。 "

作者

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