中金|大模型系列(3):主动投研LLM应用手册
随着互联网和新媒体的发展,信息以前所未有的速度和规模增长,主动投资者面临着“信息过载”的挑战。传统投研方法在处理海量、复杂、非结构化且真伪难辨的金融信息时,容易存在效率低下的情况。大语言模型(LLM)凭借其强大的自然语言理解、模式识别及信息抽取能力,为应对这一
随着互联网和新媒体的发展,信息以前所未有的速度和规模增长,主动投资者面临着“信息过载”的挑战。传统投研方法在处理海量、复杂、非结构化且真伪难辨的金融信息时,容易存在效率低下的情况。大语言模型(LLM)凭借其强大的自然语言理解、模式识别及信息抽取能力,为应对这一
生产环境 ML 模型面临可观测性挑战!定制工具成主流,仅7%关注ML安全。企业纷纷试水 GenAI 和 LLM,预测分析、计算机视觉应用激增。MLOps、LLMOps、GenAIOps 崛起,LLM 可观测性至关重要!OpenAI、AzureAI、Amazon
FlowiseAI 是一款开源的低代码或无代码工具,通过拖拽可视化组件,用户可以快速构建自定义的 LLM 应用程序。它提供了一套易于使用的工具和组件,无需或仅需少量编码,用户能够快速创建、部署和维护各种应用程序。
毕昇 BISHENG 是一个开源的大模型应用开发平台,专门面向企业场景,具备高精度文档解析 ETL4LLM 能力。自去年 8 月份开源以来, GitHub 上的 Star 数已经超过 9k 了。
比如,光定制代码就能把你搞到没脾气。大家也许不知道,LLM 应用要访问外部数据,开发者就得写一堆定制的代码,又麻烦又重复,简直是噩梦!每个新的数据源都需要自定义的实现,这使得构建真正互联的AI系统难以扩展。