OpenClaw在Windows中的安全部署
想要进行Skill的开发,尤其是在主力机上的安装,必须做好沙盒机制,这里推荐进行容器化隔离。
]]>Openclaw官网的安装教程描述有一定误导,这里给出优化后的安装方式。
在使用LLM开源模型的过程中,仅仅对 Prompt Engineer 即 提示词工程 上面做功夫必然不能够满足工业领域较为复杂的应用场景。
对于本地开源LLM和本地开源RAG建立向量知识库,本文选择了2024年04月开源的RagFlow。
]]>在使用LLM开源模型的过程中,提示词Prompt固然重要,但在工作流WorkFlow的开发中需要对运行时(推理时)相关超参数进行一定地经验调整。
本文对LLM推理过程中常见的超参数进行通俗解释,其中不乏由于个人对LLM基础知识不牢所带来的理解错误,您可以在评论中指出。
]]>本文对$Latex$公式常用语法进行了总结。
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