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API Calls
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新的 LLM 解码方法提高了准确性和效率
两篇新的研究论文提出了改进大型语言模型 (LLM) 解码效率和准确性的新方法。第一种方法，Draft-Conditioned Constrained Decoding (DCCD)，通过将语义规划与结构强制执行分离来解决生成 JSON 或 API 调用等结构化输出的挑战，从而在严格的结构化准确性方面取得了显著改进。第二种方法，Depth Exploration Decoding (DEX)，通过并行探索多个中间层深度来优化自回归解码过…
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开发者在 RAG 方面偏爱 LlamaIndex，在分类方面偏爱原始 API 调用
一位开发者在构建 LLM 应用时比较了 LangChain、LlamaIndex 和直接 API 调用，发现 LlamaIndex 因其可组合的节点管道在检索增强生成 (RAG) 任务方面更胜一筹。对于安全警报分类项目，使用 `instructor` 库的直接 API 调用比使用 LangChain 的结构化输出解析更有效率且更易于维护。