Q2：请总结这篇论文的核心要点， 尽量以中学生能读懂的非技术语言和风格。我们一条条慢慢展开，尽量站在科普和面向非专业人士的立场。

Q2：请总结这篇论文的核心要点， 尽量以中学生能读懂的非技术语言和风格。我们一条条慢慢展开，尽量站在科普和面向非专业人士的立场。首先，请你站在非游戏玩家立场上， 简单介绍下Minecraft 这个沙盒游戏？为Voyager这样的自组织学习的智能代理有什么独特的环境属性？ Q3：我的理解是，「迭代提示机制」作为第一个核心要素， 是Voyager 自组织探索的关键。 当VOYAGER 需要完成一个任务时,它会先通过大语言模型生成一段代码；然后根据执行这段代码产生的环境反馈、执行错误和自我验证；不断改进这段代码，直到完成任务要求；得到成功的代码就会加入技能库。 能否针对《我的世界》这款游戏玩家的视角， 给出一些具体的任务和例子， Voyager是如何执行这条机制和系统的呢？ 例子不要3个，可以从简单到复杂， 尽量包含与环境的互动和反馈等关键描述。 注意保持非技术人士的视角。（见图4） Q4：很有趣，以中等难度的「制作铁制工具」任务为例， VOYAGER会如何自组织设计prompts来实现 GPT-4的编码呢？ 具体有哪些环境属性的信息，让 AI 模型能够「看见」和得到反馈信息？（图 5） Q5：看起来这些 prompts 的方式相当开发者级别呢？ 不仅包含了包含环境和实体的属性信息，还让游戏的 API 模拟了游戏操作。 那么，如何解决GPT-4 编写代码出现 bug，病自动修复的问题呢？（图 6） Q6：除了自我修复 bug，还有「自动课程」机制会触发， 提供另外一些新的任务目标。 那么， 请用最朴实、简明的语言，介绍一下「自动课程」的基本原理，并介绍 3 个场景案例，来探讨它是如何给 AI 智能代理提供新任务的流程？（ 图 7） Q7：我举一个更具体玩游戏场景的例子：例如 AI 智能代理，发现自己在沙漠而不是森林中，它会如何调整它当前的任务（制作铁锹的材料在当前环境缺失）？ Q8：Voyager通过将成功的程序存储在一个矢量数据库中，逐步建立起一个技能库。每个程序都可以通过其文件串的嵌入来检索。复杂的技能是由较简单的技能合成的，这使Voyager的能力随着时间的推移而不断增强。 Q9：论文中提到，顶部：添加新技能。每个技能都通过嵌入其描述来索引，可以在将来的类似情况下检索。

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一套完整的基于检索增强生成(RAG)架构的知识图谱建立和查询引擎，利用Pinecone向量数据库技术，能快速构建自定义的RAG模型，随时查询文档库给出相关回答，实现了完整的RAG工作流程：从文档的切分、embedding到会话记录管理、查询优化、上下文检索以及增强生成，可帮助开发者快速构建自己领域的问答系统，也支持迁移现有基于OpenAI API的应用 |

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(Retrieval Augmented Generation)是一种将检索到的信息作为上下文提供给大语言模型来产生回答的技术。它是2022年后最流行的大语言模型系统架构之一，有很多产品都是基于RAG构建的。LangChain和LlamaIndex是两个流行的开源RAG库。 RAG由搜索和大语言模型提示组成，可以看作是搜索+大语言模型的结合。基本流程包括：将文本分块，用Transformer Encoder模型将这些块嵌入为向量，将向量放入索引，构造提示，让大语言模型基于检索到的上下文来回答用户查询。 本文详细介绍和说明了RAG中的各种高级技术和算法，以及对这些技术的参考实现，旨在帮助开发者更深入地了解RAG技术。

: 用 Redis 作为矢量数据库，以简化在 Redis 中存储、检索以及对向量执行复杂语义和混合搜索的过程，对LLM应用提供更

: 用 Redis 作为矢量数据库，以简化在 Redis 中存储、检索以及对向量执行复杂语义和混合搜索的过程，对LLM应用提供更好的支持 RedisVL 具有许多强大的功能，旨在简化矢量数据库操作。 索引管理：RedisVL 允许轻松创建、更新和删除索引。每个索引的模式可以在 yaml 中定义，也可以直接在 python 代码中定义，并在索引的整个生命周期中使用。 嵌入创建：RedisVL 与 OpenAI、HuggingFace 和 GCP VertexAI 集成，以简化矢量化非结构化数据的过程。图像支持即将推出。提交新矢量化器的 PR。 向量搜索：RedisVL 提供强大的搜索功能，使您能够同步和异步查询向量。还支持利用标签、地理、数字和其他过滤器（如全文搜索）的混合查询。 强大的抽象：语义缓存：LLMCache是直接内置于 RedisVL 中的语义缓存接口。它允许缓存 GPT-3 等 LLM 生成的输出。由于语义搜索用于检查缓存，因此可以设置阈值来确定缓存结果是否足够相关以返回。如果没有，则调用模型并缓存结果以供将来使用。这可以提高 QPS 并降低在生产中使用 LLM 模型的成本。

AI 新知：当GPT-4 遇上开放世界游戏， 智能代理到底有多强？

AI 新知：当GPT-4 遇上开放世界游戏， 智能代理到底有多强？ 尽管AI 智能代理在一个开放世界的成为超级玩家的内容不再是新闻了，然而在上周英伟达发布一系列重磅发布中， 这个被称为 Voyager 游戏智能代理，还是表现出非常令人惊叹的自主探索和学习能力。 这种智能代理是如何通过 GPT-4 一步步是实现的？ 为了让更多非专业人士，从原理层面感知这类技术（类似 AutoGPT）原理、应用层的可能，我和 Claude 100k 一起为大家尽可能深入浅出的进行解释和案例分析。 （ 对话全部内容， 核心问题只有一个，自主学习、编码、技能树的游戏 AI 是如何工作。 （如果你不熟悉《我的世界》这款游戏的玩家视角，我建议你先在官方网址 ，简单看一下多个GIF 级别的小视频， 有个感性认知。图 1，也可以直接移步官方网址 Voyager 是什么？ - 它是第一个玩Minecraft的终身学习的智能代理。Voyager 可以自己写代码、自我迭代、不断完善技能库中，实现可以终身学习的游戏探索过程（见图 2 ） - 它建立在GPT-4之上，并解锁了一个新的范式：「训练」在这个语境下是执行代码；「训练模型」是Voyager迭代组成的技能代码库，而不是浮点矩阵。 - Voyager 正在成为一个经验丰富的探索者，一个超级玩家。在《我的世界》中，它获得了3.3倍的独特物品，旅行了2.3倍的距离，解锁关键技术树里程碑的速度比之前的方法快15.3倍。 - 它是开源的。 Voyager 有 3 个关键组件：（见图3） 1. 结合游戏反馈、执行错误、验证来完善程序的迭代提示机制；（让 GPT-4 写代码 ） 2. 用于存储和检索复杂行为的技能代码库；（任务的自主完善和迭代） 3. 最大化探索的自动课程。 （开放的任务指导体系） 以下是我和Claude 100k的全文提问内容， 你可以作为「深度对话」和 GPT 们交流。 （如果你不是 Poe 的付费用户，也可以用 ChatPDF 之类的代替） Q1：我们讨论一篇重要的AI行业论文，我把正文输入给你， 当你阅读理解完成后， 请回复 OK。（请注意，复制全文有关对话记录省略了 ）

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SQL-GPT 是一款强大的工具，它能够通过简单的文字描述，自动生成符合要求的 SQL 查询语句。无论你是在快速生成复杂查询还是与数据库进行交互，SQL_GPT 都能够显著提升你的效率和工作流程。 功能列表 自动生成 SQL 查询： 只需简单的文字描述，工具将自动生成符合要求的 SQL 查询语句。 错误修正建议： 在查询存在错误时，工具会提供智能的修正建议，快速解决问题。 数据库连接管理： 轻松配置和管理多个数据库连接，直接在工具内执行生成的 SQL 查询。 多数据库兼容： 工具兼容多种主流数据库系统，适用于不同项目的需求。 代理访问支持： 针对特定场景，可以通过系统代理来访问 GPT 服务。 多 API KEY 轮询：可设置多个备选 API KEY 来访问 GPT，提升稳定性。 SQL语句优化：通过GPT的能力根据数据库的结构进行SQL语句优化。 Java持久层SQL语句生成：结合SQL以及数据库结构信息来自动生成Java持久层语句，如：Mybatis。 多轮对话：通过多轮对话的方式来实现对生成SQL的不断优化。 对文件系统对话：通过引入向量数据库来完成对文件系统信息的整理，完整和文件系统的对话。 增加缓存操作来加速文件对话：通过引入多种的redis结构体来完成对向量数据库的访问加速。平均提高30%的查找速度、 数据自动可视化分析： 在通过数据库操作完数据之后，通过对数据进行分析来展示数据的基础信息。 | #工具