2025年梯度提升树回归模型怎么做（梯度提升树回归模型怎么做的）

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 <p id="34FTFVBP">大家好，我是章北海</p><p id="34FTFVBQ">向大家推荐一个超强的构建Agent的大模型框架——Phidata</p><p id="34FTFVBR">Phidata是一个用于构建智能Agent系统的Python框架。</p><p id="34FTFVBS">它让你可以方便地创建具有记忆力、知识、工具使用能力和推理能力的AI助手,并将其作为一个完整的软件应用运行(包括数据库、向量数据库、API等)。</p><p id="34FTFVBT">同时phidata还提供了对Agent系统的监控、评估和优化功能。</p><p id="34FTFVBU">使用phidata,你可以:</p><p><ul><li id="34FTFVCQ"></p><p id="34FTFVBV">构建拥有记忆、知识、工具使用和推理能力的智能Agent。Phidata会管理Agent的状态、记忆和知识,存储在数据库中。</p><p></li><li id="34FTFVCR"></p><p id="34FTFVC0">将这些Agent作为一个完整的软件应用运行,包括数据库、向量数据库和API接口。Phidata会管理所需的基础设施,支持本地和云端(BYOC)。</p><p></li><li id="34FTFVCS"></p><p id="34FTFVC1">监控、评估和优化你的Agent系统。Phidata会记录会话日志,监控关键指标,帮助你洞察和改进系统。</p><p></li></ul></p><p class="f_center">Phidata虽然支持所有语言模型,但官方示例主要使用OpenAI的模型。只要设置好OpenAI的API key,就可以直接使用。<img src="https://nimg.ws.126.net/?url=http%3A%2F%2Fdingyue.ws.126.net%2F2024%2F1027%2F0f18612ej00slzwka0021d200u000ijg00i900b9.jpg&thumbnail=660x&quality=80&type=jpg"/><br/></p><p id="34FTFVC3">下面是一些使用phidata构建Agent的示例:</p><p><strong>网页搜索Agent</strong></p><p id="34FTFVC4">这个Agent可以在网上搜索信息来回答问题。核心代码如下:</p><pre></pre></p><p id="34FTFVC5">通过组合OpenAI的语言模型和DuckDuckGo搜索引擎,就可以创建一个可以在网上查找信息的Agent。当询问它"法国最近发生了什么",它会通过搜索引擎查找相关新闻,再用自然语言回答。</p><p><strong>金融数据Agent</strong></p><p id="34FTFVC6">这个Agent专门用于查询金融数据,核心代码:</p><pre></pre></p><p id="34FTFVC7">它使用yfinance库获取金融数据,当询问"分享NVDA股票的分析师评级"时,它会查询相关数据,并以表格的形式展示分析师的评级信息。</p><p><strong>Agent协作</strong></p><p id="34FTFVC8">Phidata还支持多个Agent协同工作,解决更复杂的问题。比如我们可以让上面的网页搜索Agent和金融数据Agent组成一个团队:</p><pre></pre></p><p id="34FTFVC9">当询问"在网上搜索NVDA公司的信息,并分享分析师的评级",这个Agent团队会先用网页搜索Agent查找NVDA公司的背景信息,再用金融数据Agent获取分析师评级,最后整合成完整的回答。</p><p><strong>基于知识库的Agent</strong></p><p id="34FTFVCA">普通的Agent每次都需要将所有的背景知识放入prompt中,但这样会占用大量token。phidata的RAG(Retrieval Augmented Generation)Agent可以将背景知识存入向量数据库,每次只检索最相关的少量知识,大大节省token用量,还能提高回答质量。</p><p id="34FTFVCB">下面的例子展示了如何从一个菜谱PDF文件创建知识库,构建一个美食问答Agent:</p><pre></pre></p><p id="34FTFVCC">当询问"如何制作椰汁鸡肉汤",Agent会从知识库中检索鸡肉汤的菜谱,再根据菜谱步骤回答问题。这样不仅节省token,回答的质量也更高。</p><p><strong>其他功能</strong></p><p id="34FTFVCD">除了上述核心功能,phidata还提供了:</p><p><ul><li id="34FTFVCT"></p><p id="34FTFVCE">本地和云端的基础设施管理</p><p></li><li id="34FTFVCU"></p><p id="34FTFVCF">会话日志记录和指标监控</p><p></li><li id="34FTFVCV"></p><p id="34FTFVCG">本地调试模式</p><p></li><li id="34FTFVD0"></p><p id="34FTFVCH">结构化输出支持,可以强制Agent以特定格式(比如表格、JSON等)输出</p><p></li><li id="34FTFVD1"></p><p id="34FTFVCI">内置的playground应用,可以方便地与Agent聊天互动</p><p></li></ul></p><p id="34FTFVCJ">Phidata目前仍在快速迭代中,欢迎大家在GitHub上贡献代码,或在Discord社区中交流讨论。</p><p id="34FTFVCK">总之,phidata是一个功能强大,涵盖全流程的智能Agent开发框架。对于想要快速构建和部署聊天机器人、智能助手、问答系统等AI应用的开发者非常友好,值得尝试!</p><p id="34FTFVCN"><strong>⬆️关注：领取Python、机器学习资料包</strong>⬆️</p>
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