两步的上下文丰富或TSCE是一个创新的框架，旨在提高大语言模型（LLMS）和AI代理的准确性和可靠性。这种模型不足的方法可以显着提高性能，指出的改善范围从20个百分点到30个百分点。该框架对于旨在在其AI应用中获得更高准确性的开发人员特别有价值。
TSCE框架通过实施两相过程，该过程丰富了提供给LLM的上下文，从而使它们能够产生更精确的答案。通过运行超过4,000个测试提示，该框架已经证明了其能够始终如一地提高模型性能的能力。对于寻求优化其AI系统而不与特定模型相关的组织，这使其成为一个有吸引力的选择。
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这个开源项目不仅有助于开发可靠的AI解决方案，而且还鼓励社区内的合作。开发人员可以访问框架及其资源，以进一步探索其功能和收益。对于有兴趣增强其AI系统的人，TSCE为提高准确性和可重复性提供了有希望的途径。
您可以访问 tsce demo 。
