简介大模型具有生成和理解自然语言的强大能力，但在专属领域中，通用模型往往表现不尽如人意。为了解决这一问题，越来越多的人希望能够使用基于专业或行业领域的大语言模型，以提高回答问题的准确性。从零开始训练一个大模型所需的算力、成本以及数据质量和数量的要求都非常高，因此并不适用于所有人。然而，我们可以选择在已有的大模型（例如GPT系列）上进行微调。微调是指在已经训练好的大模型的基础上，使用专业领域的数据进行进一步训练。通过在原有大模型的基础上添加专业领域的数据，可以对模型进行微调，从而减少大模型出错的概率和降低模型出现幻觉的次数。这种方法不仅能够显著提升模型在特定领域的表现，还能够在一定程度上控制成本...

简介而在前面介绍React 推理提示的时候讲到了，目前的大语言模型本身不具备任何的执行能力，只具备理解自然语言的能力。而如果要打造企业专属的人工智能助理，这个助理除了要具备“听懂人话的能力”，还需要具备执行动作的能力。要不然和问答机器人就没有任何区别了。所以本章节要完成的一个实践示例，就是让大模型具备“听懂人话”+“执行动作”的能力。应用场景智能助理由于具备“听懂人话”+“执行动作”的能力，所以其可拓展性是非常强的。理论上来说，所有的操作都能通过智能助理实现。比如如下几个场景。智能查天气助理。智能提 bug 助理。其他操作场景。只是越复杂的应用场景，中间牵涉到的工具和执行步骤也就越多越复杂。实...

简介在大模型问世之后，其中一个最核心的功能就是问答机器人。但是若直接将问题抛给 ChatGPT，仍然解决不了以下限制：相关的关联数据需要联网。相关的关联数据是 GPT 也不知道的私密数据。而在前面介绍RAG 检索增强生成的时候也同样提到了这一点。应用场景垂直领域内容的问答机器人的应用场景非常多，比如金融、医疗、电商等。如果是针对于互联网相关的从业人员，比如开发、测试、产品等，我们还可以让其帮助我们进行以下多种类型的工作：公司知识库检索。需求分析。用例评审、测试用例生成代码生成。实践演练那么如果要完成一个垂直领域内容的问答机器人，其实也是有多种方式的：openai 官方在 2023 年末做了一次...

简介Assistants API 允许您在自己的应用程序中构建 AI 助手。助手通过指令，利用模型、工具和知识来响应用户查询。Assistants 主要分为几大模块：Name助理的名称。Instructions指示，预制的一些提示词，比如角色设定。Model可以指定任何 GPT-3.5 或 GPT-4 型号。检索工具至少需要 gpt-3.5-turbo-1106（支持较新版本）或 gpt-4-turbo-preview 型号。Tools包含 Code Interpreter、Retrieval检索工具至少需要 gpt-3.5-turbo-1106（支持较新版本）或 gpt-4-turbo-pr...

简介ChatGPT 不仅仅只是具备一个聊天机器人的功能。在其开放了 api 之后，就可以将 GPT 模型强大的能力轻松的通过 API 调用的方式使用。在掌握 ChatGPT api 的基础使用的同时，也可以为后续学习 LangChain 打下重要的基础。官方资料官方文档: https://platform.openai.com/docs/guides/gpt/chat-completions-api官方示例代码: https://github.com/openai/openai-cookbook/环境准备在使用之前，需要准备好以下两个环境：openai 第三方库，openai 提供了一个封装的...

简介在人工智能还未盛行的时候，检测 Bug 通常是通过以下几种方式完成：研发编写单元测试。代码扫描工具，SonarQube、findbugs。测试人员进行集成测试。而现在其中的一部分工作，都可以通过人工智能提升效率，辅助开发与测试发现更多的问题，降低成本和提高软件质量。单元测试Copilot+Codex集成测试通过 ChatGPT 或者辅助工具，例如 AutoGPT 开发脚本、编写测试用例在本章节，可以先了解一下在代码层面，基于人工智能工具，可以帮助我们提升哪些效率。实践演练人工智能可以帮助我们发现各种类型的 bug，包含：代码执行报错。没有实现需求。变量命名不规范。代码执行报错以下代码的逻辑...

简介PO（PageObject）设计模式将某个页面的所有元素对象定位和对元素对象的操作封装成一个 Page 类，并以页面为单位来写测试用例，实现页面对象和测试用例的分离。数据驱动测试（DDT）是一种方法，其中在数据源的帮助下重复执行相同顺序的测试步骤，以便在验证步骤进行时驱动那些步骤的输入值和/或期望值。无论是 PO 设计模式还是数据驱动测试，其实都是目前测试工程师在编写自动化测试框架中的常用技巧与设计模式。而以前复杂的设计模式与框架，可以利用ChatGPT轻松生成，只需要在其基础之上做适当的调优即可。实践演练提示词：请示使用PO设计模式编写一个Web自动化测试脚本，要求使用到pytest测试...

简介在程序员编程的过程中，产生Bug是一件稀松平常的事情，以前在编码的过程中提前找出Bug，需要通过单元测试、CodeReview等各种方式。当今，人工智能技术的发展给软件开发和测试带来了许多机会。利用人工智能技术，可以开发出自动化的 bug 检测工具，从而提高软件质量和可靠性。除了Bug 检测，人工智能甚至还能根据需求说明，自动编写代码，这都是目前基于大语言模型的编程工具能做到的事情。但是在使用这些工具的过程中需要注意以下几点：安全性不足，会上传相关本地代码。基于开源仓库训练，仍然不够智能。应用场景与适用对象通过文本生成需求 发现Bug开发人员 编程爱好者ChatGPT将需求（英语）翻译成代...

简介使用大语言模型最困难的事情是让它们做你希望它们做的事情。在一篇知名的 ReACT 研究论文《SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS》中，作者提出了以下的观点：在人类从事一项需要多个步骤的任务时，而步骤和步骤之间，或者说动作和动作之间，往往会有一个推理过程。我们以开车为例，在开车之前，我们会检查汽车的邮箱或者电池情况，以便汽车后续不会因为没有油而导致无法使用。当然，这个“检查的动作”是我们下意识的心理状态。有时候并不会直接讲出来。而此篇论文的作者提出一个方法：让 LLM 把心理状态说出来，然后再根据心理状态做相应的动作，来提高 ...

简介现有的 ChatGPT 的大语言模型中，虽然它本身的功能已经非常强悍了，但是它依然存在一些致命的问题：偏见：大语言模型没有分辨好坏的能力，所以在回答问题的时候，如果不做任何调整，可能会返回一些不好的内容，比如性别歧视，种族歧视。幻觉：大语言模型有时候并不那么靠谱，返回的内容会让人觉得驴唇不对马嘴。包括信息也无法完全可信。信息过时：因为没有联网能力，那么代表着从 2023 年 x 月 x 日之后所有的信息，它都是不了解的。那么大模型 LLM 如何解决这些问题，使其生成的内容质量更高，就成了一个难题。而 RAG（Retrieval-Augmented Generation），通过将检索模型和生...

简介以下是两道数学题：第一题：1+1 等于几？第二题：已知函数f（x）=2x^2+3x +1，求f（2）的值以上两个题目，我们发现第一道题目我们可以立刻给出答案，但是大部分人面对第二道题目的时候，还需要做一个推导的过程。其实这是一个正常的现象。在刚开始学习数学的过程中，大部分人可以通过口算、心算的方式完成一些简单的运算。但是一旦题目变的复杂，比如初中之后的大部分数学题，都是很难直接通过口算、心算完成的。而是需要一个推理的过程，帮助我们更好的得到答案。大模型在处理复杂问题的时候也是同理，如果在向大模型提问过程中，我们如果能够给大模型提供一个推理的过程，那么大模型的表现会更加优秀。应用场景很难直接...

简介性能测试是软件测试的一种类型，旨在评估系统、应用程序或服务在特定负载条件下的性能表现。它涉及模拟真实世界中的用户行为、请求和负载，以便测量系统在不同条件下的响应时间、吞吐量、并发用户数和资源利用率等性能指标。性能测试相关概念并发：并发是指虚拟并发用户数，从业务角度，也可以理解为同时在线的用户数。响应时间（Response Time，RT）：响应时间是系统处理用户请求的时间。吞吐量（Throughput）：系统在单位时间内处理的请求数量，通常以每秒请求数（Requests Per Second，RPS）或每分钟请求数（Requests Per Minute，RPM）来衡量。每秒事务数（Tra...

在编写测试用例的过程中，测试工程师会通过需求文档，研发的概要设计等信息编写测试用例，测试用例的输出格式常常为思维导图或者excel等数据信息。在以上的流程中，一个测试工程师可以根据比较详细的需求文档以及研发的概要设计输出对应的测试点，以及测试用例。而如果和人工智能进行结合的话，人工智能代替的工作就是测试工程师目前的位置。实践演练需求说明接下来，则通过一个小实战练习完成整个流程，以下为某个产品的需求文档（需要右键另存为）。实战要完成具体的操作为，根据对应的需求文档，生成一个思维导图。实现思路完整代码 from langchain_community.document_loaders impor...

简介性能测试场景设计是指定义和创建用于评估系统性能的模拟场景的过程。这些场景通常包括模拟用户行为、负载模式和使用情况，以便在实际环境下测量系统的性能表现。性能测试场景设计的目标是模拟真实世界中的使用情况，以便评估系统在不同条件下的性能、稳定性和可靠性。性能测试的常用方法负载测试负载测试通过模拟用户实际使用系统的场景，对系统的性能进行测试。这种方法可以模拟并发用户数、访问数量和请求频率等实际使用情况，以评估系统在不同负载下的性能表现。其中的关键是确保负载测试的设置与实际使用情况相匹配。压力测试压力测试是通过加大系统资源负载，超过系统设计能力的限制来检测系统的稳定性和弹性。通过应用程序的高负载和高...