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企业网站要更新文章吗,自己有服务器如何架设网站,外贸网站外贸网站建设行吗,目前网站开发有什么缺点Mastra是一个基于TypeScript的框架#xff0c;用于快速构建AI应用程序。它提供了工作流、Agent、RAG、集成和评估等基元集#xff0c;支持在本地或无服务器云上运行。 Mastra支持多种LLM模型#xff0c;提供Agent系统、工具、工作流、RAG和集成等功能。提供快速开始指南用于快速构建AI应用程序。它提供了工作流、Agent、RAG、集成和评估等基元集支持在本地或无服务器云上运行。Mastra支持多种LLM模型提供Agent系统、工具、工作流、RAG和集成等功能。提供快速开始指南包括先决条件、创建新项目和运行脚本等步骤并鼓励社区贡献和支持。用户可以在本地运行Mastra也可以部署到无服务器云。主要功能如下LLM模型Mastra使用Vercel AI SDK进行模型路由提供统一的接口来与任何LLM提供商包括OpenAI、Anthropic和Google Gemini进行交互。您可以选择特定的模型和提供程序并决定是否流式传输响应。AgentAgent是语言模型选择一系列操作的系统。在Mastra中Agent为LLM模型提供工具、工作流和同步数据。Agent可以调用您自己的函数或第三方集成的API并访问您构建的知识库。工具工具是可由Agent或工作流执行的类型化函数具有内置的集成访问和参数验证。每个工具都有一个定义其输入的架构、一个实现其逻辑的执行程序函数以及对已配置集成的访问。工作流工作流是基于图形的持久状态机。它们具有循环、分支、等待人工输入、嵌入其他工作流、执行错误处理、重试、解析等。它们可以在代码中构建也可以使用可视化编辑器构建。工作流中的每个步骤都有内置的OpenTelemetry跟踪。RAG检索增强生成RAG允许您为Agent构建知识库。RAG是一个ETL管道具有特定的查询技术包括分块、嵌入和向量搜索。集成在Mastra中集成是为第三方服务自动生成的、类型安全的API客户端可用作工作流中Agent或步骤的工具。评估评估是自动化测试使用模型分级、基于规则的统计方法评估LLM输出。每个eval都会返回一个介于0-1之间的标准化分数该分数可以记录和比较。Evals可以使用您自己的提示和评分函数进行自定义。快速开始先决条件Node.jsv20.0获取LLM提供程序API密钥。创建新项目使用CLI工具创建Mastra应用程序运行脚本以打开Mastra游乐场。贡献和支持欢迎社区贡献包括编码、测试和功能规范。提供Discord社区支持鼓励为项目留星号。Mastra受到了开发者社区的高度评价被认为是构建AIAgent的最简单和最开发人员友好的SDK之一。许多开发者表示它易于使用具有出色的云部署能力和干净、美观的开发体验。github链接https://github.com/mastra-ai/mastra?tabreadme-ov-file官网链接https://mastra.ai/全文完看到这里了如果觉得不错随手点个赞、在看、转发三连吧也可以给个星标你的支持就是我的动力。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】