文心智能体平台

百宝箱Tbox是什么百宝箱Tbox（原芝士饼）是蚂蚁集团（支付宝）推出的一站式 AI 原生应用开发平台，无需任何代码基础，只需通过自然语言，简单几步即可完成应用的创建与发布。百宝箱Tbox集成了多种主流大模型，如通义千问、月之暗面等。百宝箱Tbox不仅可以帮你轻松创建各类智能体（Agent），支持一键发布到支付宝小程序，还能发布到其他平台，释放无限可能！百宝箱Tbox的主要功能0代码开发：用户无需编写代码即可快速搭建AI应用，目前支持对话型、文本型、文生图、图生图和工作流应用。提供配置/编辑应用的能力，可以设置新建 AI 应用时使用的模型、对应的提示词和应用配置参数等信息。主流大模型集成：百宝箱Tbox提供了包括通义千问、月之暗面等在内的一系列主流AI大模型，供用户选择和使用，支持各种AI应用的开发。应用广场：百宝箱Tbox应用广场可以体验各类推荐应用，同时还能克隆这些应用，定制专属于自己的 AI 应用。应用分发：AI应用支持发布到支付宝小程序、百宝箱Tbox应用广场、Web 应用，允许外部用户访问。知识库：提供了一种直观且用户友好的方式来管理和存储数据，AI 应用能用你自己专属的数据，让机器人使用上传的数据，来回答用户的查询。模型训练：支持图像大模型，训练自己的专属模型。上传训练数据集，预置训练参数，AI 自动打标，支持模型效果测试，进行优化调整。个性化定制：用户可以根据需要定制AI应用的性格特点、语言风格等，打造具有个性化特征的AI产品。百宝箱Tbox可以构建哪些应用对话型应用：对话型应用采用一问一答的模式与用户持续对话。对话型应用可以用在客户服务、在线教育、医疗保健、金融服务等领域，帮助组织提高工作效率、减少人工成本和提供更好的用户体验。文本型应用：文本型应用是指根据用户提供的信息自动生成高质量文本，例如文章摘要、翻译、新闻媒体、广告、SEO、市场营销等，为行业提供高效、快速的文本生成服务。文生图型应用：文生图型应用可以根据你输入或选择的文字信息，应用可以自动生成相关图片。文生图型应用提供专业的图像模型生成能力，可以帮你轻松构建应用，如 AI 卡通头像、 AI 营销海报等。图生图型应用：图生图型应用是指构建的 AI 应用支持用户输入文字的同时，也输入图片，以此综合生成图片。工作流应用：工作流是指通过可视化的方式，对文本大模型、知识库等功能进行组合，从而实现复杂、稳定的业务流程编排，例如旅行规划、报告分析等。如何使用百宝箱Tbox产品官网：访问百宝箱Tbox官网 tbox.alipay.com ，注册登录。选择模板：登录后，可以浏览平台提供的各种AI应用模板。根据需求选择合适的模板作为起点。定制智能体：选择模板后，可以定制智能体的人设、语言风格、性格特点等，符合品牌或产品定位。使用AI大模型：百宝箱Tbox提供多种主流AI大模型供选择。可以根据应用需求选择合适的模型来增强智能体功能。0代码搭建：利用平台的0代码特性，通过图形界面拖拽组件、设置参数等方式，快速搭建AI应用。测试和调整：在搭建过程中，可以不断测试智能体的表现，并根据测试结果进行调整，优化用户体验。发布应用：完成搭建和测试后，可以一键将AI应用发布到支付宝小程序或其他平台，供用户使用。百宝箱Tbox的应用场景支付宝小程序开发：用户可以用百宝箱Tbox快速开发支付宝小程序，涵盖电商、服务、娱乐等多个领域。智能客服：创建智能客服系统，提供24*7小时的自动化客户支持，处理常见问题和用户咨询。内容创作辅助：辅助用户进行内容创作，如自动生成文章、设计图像或音乐等创意作品。教育和培训：开发智能教育应用，提供个性化学习体验，包括语言学习、技能培训等。健康管理：构建健康咨询和管理应用，提供饮食建议、运动计划和健康监测。企业自动化：为企业提供自动化解决方案，如自动化报告生成、数据分析和业务流程优化。

大语言模型（LLM）正在成为一种变革性技术，使开发人员能够构建以前无法构建的应用程序。但是，单独使用这些LLM通常不足以创建一个真正强大的应用程序——当你可以将它们与其他计算或知识来源相结合时，便可能实现其真正的能力。LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架，允许开发人员将语言模型连接到其他数据源并与其环境相交互。LangChain旨在帮助开发者在以下六个主要领域，按照复杂性递增的顺序：📃 LLMs and Prompts: 这包括提示管理、提示优化、适用于所有 LLM 的通用界面以及用于处理 LLM 的通用实用程序。🔗 Chains: 链不仅仅是单个 LLM 调用，而是调用序列（无论是对 LLM 还是对不同的实用程序）。 LangChain 为链提供标准接口、与其他工具的大量集成以及用于常见应用程序的端到端链。📚 Data Augmented Generation: 数据增强生成涉及特定类型的链，这些链首先与外部数据源交互以获取数据以用于生成步骤。 这方面的例子包括对长文本的总结和对特定数据源的问答。🤖 Agents: 代理涉及 LLM 做出关于采取哪些行动的决定，采取该行动，看到一个观察，并重复直到完成。LangChain 为代理提供了一个标准接口，可供选择的代理选择，以及端到端代理的示例。🧠 Memory: 内存是链/代理调用之间持久状态的概念。 LangChain 提供了内存的标准接口、内存实现的集合以及使用内存的链/代理的示例。🧐 Evaluation: [BETA] 众所周知，生成模型很难用传统指标进行评估。 评估它们的一种新方法是使用语言模型本身进行评估，LangChain 提供了一些提示/链来协助这一点。

文心智能体平台，领先的AI智能体解决方案提供商，赋能行业智能化升级。

BigModel是什么BigModel是智谱AI专为开发者设计的大模型开发平台，BigModel通过提供模型能力、开发资源、知识库与应用体验中心等工具，帮助开发者充分应用GLM大模型的技术能力打造多种应用。近百万开发者的大模型调用选择！BigModel的主要功能标准API服务：提供场景示例、使用指南和接口文档等，帮助开发者快速接入和使用不同的大模型，例如：CogVideoX（AI视频生成模型）CogView-3-Plus（AI文生图模型）GLM-4V-Plus（多模态视觉模型）GLM-4-long（200万字长文本模型）GLM-4-Plus（旗舰大模型）GLM-4-Flash（首个免费API）知识库与应用构建：支持开发者注入专业领域知识，创建适合特定场景的定制化解决方案，将大型模型转化为业务专家。体验中心：提供直接体验模型功能及其应用效果的平台。基础服务：包括API密钥管理和财务管理工具，确保开发过程的便捷和安全。云端私有化服务：支持独立算力部署模型及模型微调服务。如何使用BigModel注册账户：访问BigModel平台 bigmodel.cn 注册账户。了解平台：熟悉平台提供的服务和功能，包括API服务、知识库、体验中心等。获取API密钥：在平台上创建API密钥，用于调用API服务。阅读文档：阅读API文档和使用指南，了解如何集成和使用不同的大模型。开发应用：基于提供的API和资源开发您的应用，例如聊天机器人、AI视频生成器或其他AI应用。构建知识库：特定领域的知识，可以将其输入到模型中，以创建更专业的解决方案。体验和测试：使用体验中心测试应用，确保功能效果符合预期。BigModel的应用场景BigModel开放了智谱AI目前最强的AI大模型，可以用BigModel构建属于你自己的AI应用，例如：智能客服：自动化回答用户咨询，减少人工客服压力，提高响应速度。内容创作：自动生成新闻、博客、故事等内容，还可以用CogVideoX生产AI视频。语言翻译：提供多语言翻译服务，帮助跨语言沟通和内容本地化。情感分析：分析用户评论和反馈，了解客户满意度和市场情绪。医疗咨询：辅助医疗专业人员进行病例分析，提供诊断建议。法律咨询：提供法律信息查询和案件分析，辅助法律服务。

Python版本的TensorFlow深度学习API

通义灵码，阿里云推出的AI编程工具，助力开发者高效构建智能应用，加速AI创新。

Leap 提供简单易用的API和SDK，帮助开发人员在几分钟内将人工智能添加到自己的应用程序中，如生成图像、编辑图像、微调模型、检索文本上下文等。Leap 可以在不编写/少量编写代码的情况下与5000多个应用程序集成。该工具提供Javascript、Python和cURL的API，用户可以通过注册免费试用帐户来试用Leap的功能。Leap的特色功能多合一AI功能的API。一个平台的API，用于图像、文本、视频等AI功能实现，无需在单个API之间切换。内置测试和试玩工作台。在浏览器中使用Leap提供的人工智能模型，然后再将其集成到自己的应用程序中。与任何应用程序集成。通过提供的Zapier集成，无需编程，便可以将Leap连接到3000多个应用程序。微调训练自定义模型。使用其Dreambooth微调仪表板和API，可训练自定义的模型，无论是人、宠物、对象或自定义风格。Leap的产品价格Leap 的产品定价很简单，提供免费的基础套餐和付费套餐允许用户访问其他高级功能、无限制使用和访问高级队列。免费套餐图像生成：在标准队列中生成 100 张图像。付费套餐图像生成：每张图像支付 0.005 美元（高级队列）。模型微调：为每个经过训练的模型版本支付 2 美元（高级队列）混合图像：每张图片支付 0.01 美元（高级队列）

Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）(快速特征嵌入的卷积架构)是一个开源的深度学习框架，最初由加州大学伯克利分校的Yangqing Jia开发。2017年4月，Facebook发布了Caffe2，其中包含了递归神经网络（RNN）等新功能。2018年3月底，Caffe2被并入PyTorch。