【日積月累】 現(xiàn)成的預(yù)訓(xùn)練模型無(wú)法完全滿足使用場(chǎng)景時(shí)，有三種常見(jiàn)解決方案可供選擇：Prompt Engineering（提示工程）、Retrieval-Augmented Generation（檢索增強(qiáng)生成）以及 Fine-tuning（微調(diào)）。 今天，我們將著重探討微調(diào)方法，幫助你快速掌握這一領(lǐng)域的核心技巧。

【日積月累】 在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）中，消息傳遞框架是通過(guò)聚合鄰接節(jié)點(diǎn)的信息來(lái)更新中心節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵概念。這種框架在二相圖中的應(yīng)用尤為重要。二相圖由兩個(gè)不相交的節(jié)點(diǎn)集組成，僅連接不同子集的節(jié)點(diǎn)，從而提高消息傳遞效率。通過(guò)使用二相圖，GNN可以在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中簡(jiǎn)化復(fù)雜結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)計(jì)算效率。`MessagePassing`基類在Pytorch Geometric庫(kù)中為實(shí)現(xiàn)GNN提供了便利，允許用戶自定義消息傳遞邏輯，優(yōu)化節(jié)點(diǎn)信息更新。

【日積月累】 AI Agent框架的出現(xiàn)為企業(yè)構(gòu)建專屬大模型帶來(lái)了新機(jī)遇。LangChain框架因其靈活性和易于集成的特性，適用于設(shè)計(jì)復(fù)雜的AI Agent，廣泛應(yīng)用于對(duì)話式AI助手和自主任務(wù)完成系統(tǒng)。LangGraph框架以支持多角色交互和復(fù)雜系統(tǒng)構(gòu)建為特色，適合交互式敘事引擎和復(fù)雜決策系統(tǒng)。AutoGen框架則簡(jiǎn)化了高級(jí)AI系統(tǒng)的開發(fā)流程，適合高級(jí)對(duì)話系統(tǒng)和自動(dòng)編碼助手。選擇合適的AI Agent框架需根據(jù)具體需求進(jìn)行。