LangChain Memory 类型详细对比分析

1. 概述 LangChain 中的 Memory 系统用于在对话和链式调用中维护状态。Memory 可以存储关于过去执行的信息，并将这些信息注入到未来执行的输入中。这对于构建连贯的对话系统尤其重要。 ...

VLLM 学习之路(一) - 模型服务

VLLM 是当前非常流行的一个 LLM 服务和推理框架，我们将开启一个系列，详细学习 VLLM 框架。这是该系列的第...

逻辑回归 (Logistic Regression, LR) 是一种经典的机器学习模型, 在很多机器学习任务(比如广告推荐, 推荐排序等)中, 都可以作为 baseline 模型使用. 从名字上看, LR 包含 L...

本文是南洋理工大学2021年5月份的对话系统综述文章 Recent Advances in Deep Learning Based Dialog...

对话状态追踪 (Dialogue State Tracking, DST) 是任务型对话系统 (Task-Oriented Dialogue System, TOD) 的核心模块. DST 的目标是提取用户目标 ...

在 ConvLab2 01. Agenda-based...

为了自动评估 ConvLab 对话系统的能力, ConvLab 提供了 User Simulator, 用来模拟用户. User Simulator 中最重要的是 User Policy. User Policy ...

通用概念 gRPC 中, 有部分概念在服务端和客户端由类似的定义, 比如: 拦截器 Interceptor 上下文 Context