使用Azure Open AI编程大型语言模型：与LLM的对话式编程和提示工程
A

使用Azure Open AI编程大型语言模型：与LLM的对话式编程和提示工程

Azure
Azure OpenAI large language models prompt engineering LangChain Semantic Kernel retrieval augmented generation responsible AI
作者
Francesco Esposito
出版社
Pearson Education, Inc. (Microsoft Press)
年份
2024
语言
英语
59
评价本书

阅读本书 登录 / 注册

下载代码
预览片段

相似书籍

使用LangChain构建生成式AI：基于Python、ChatGPT及其他大语言模型的应用开发

使用LangChain构建生成式AI：基于Python、ChatGPT及其他大语言模型的应用开发

Ben Auffarth

面向开发者的大型语言模型：基于提示的探索

面向开发者的大型语言模型：基于提示的探索

Oswald Campesato

变革对话式人工智能：探索大型语言模型在交互式对话代理中的力量

变革对话式人工智能：探索大型语言模型在交互式对话代理中的力量

Michael McTear, Marina Ashurkina

使用开源库构建生成式AI应用：大型语言模型实践指南

使用开源库构建生成式AI应用：大型语言模型实践指南

Srikannan Balakrishnan

Microsoft Azure上的生成式AI：从大型语言模型到高级多智能体系统

Microsoft Azure上的生成式AI：从大型语言模型到高级多智能体系统

Adrián González Sánchez, Jaime De Mora, Jorge García Ximénez

精通Python大型语言模型：利用Python与大型语言模型（LLMs）释放高级自然语言处理能力，驱动企业创新与效率提升

精通Python大型语言模型：利用Python与大型语言模型（LLMs）释放高级自然语言处理能力，驱动企业创新与效率提升

Raj Arun R

Kubernetes上的生成式AI：大型语言模型的生产化部署

Kubernetes上的生成式AI：大型语言模型的生产化部署

Roland Huß, Daniele Zonca

LLM提示工程：构建基于大语言模型应用的艺术与科学

LLM提示工程：构建基于大语言模型应用的艺术与科学

John Berryman, Albert Ziegler

大型语言模型的可观测性：大规模AI的站点可靠性和混沌工程

大型语言模型的可观测性：大规模AI的站点可靠性和混沌工程

Ankush Sharma

大型语言模型实用指南：使用Hugging Face Transformers的动手AI应用

大型语言模型实用指南：使用Hugging Face Transformers的动手AI应用

Ivan Gridin