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摘要：本项目开发了一个基于PaddleOCR-VL和大语言模型的智能文档转换系统，可将学术论文PDF自动转换为标准LaTeX格式。系统通过OCR识别文档中的文本、表格、公式等多模态内容，经Markdown中间格式处理后，利用大模型完成LaTeX格式转换。该系统支持109种语言文档处理，显著提升学术文档准备效率，适用于期刊投稿、会议论文等多种场景。关键技术包括轻量高效的PaddleOCR-VL(0.9B参数)文档解析、智能分段处理和大模型驱动的格式转换，实现从PDF到LaTeX的端到端自动化流程。

ChatOffice是一个基于百度AIStudio生态的多模态RAG（检索增强生成）系统，支持处理PPT、PDF、Word、Excel、图片、文本等7种文档格式。系统核心技术包括：1）PaddleOCR-VL实现本地文档解析；2）ERNIE-4.5-VL-28B-A3B视觉大模型进行多模态理解；3）LlamaIndex框架构建RAG流程。系统通过文档类型检测、内容转换、OCR解析、向量嵌入等多步骤处理，实现了智能文档问答、多文档对比分析等功能，可应用于企业知识库、研究报告分析等场景。

今天主要带大家了解了如何完成一个 Dify 与数据库查询整合的案例，实现从 Dify 对本地数据库进行数据查询并显示查询结果的功能。介绍了数据库的重要性及随着数据量增加飞书表格记录信息可能出现的问题。详细展示了数据库查询图表工作流的制作过程，包括定义开始节点，接入大语言模型（选择书生浦语 internlm3 - 8b - instruct 模型）将用户输入信息转换成规定参数，根据判断结果进行条件分支判断，以及接口调用（包含 3 个 http 请求）。

今天主要带大家了解并实现了基于 Dify 知识库与 AI Agent 的 Text2SQL 工作流方案。借助 Dify 提供的功能，我们首先创建了知识库，上传创建表的 SQL 语句文本，完成文本向量的创建。接着制作工作流，添加开始、知识检索、Agent 和直接回复等节点，对每个节点进行细致配置，尤其在 Agent 节点配置中选择合适的工具、模型和策略，完成工作流 AI Agent 的搭建。之后，我们又创建了 AI Agent，配置系统提示词、工具及模型等。

微调（Fine-tuning）是指在已经预训练好的大规模模型基础上，通过进一步训练来适应特定任务或数据集的过程。这一过程体现了迁移学习的思想，即利用预训练模型在通用数据上学习到的知识，通过微调使其更好地服务于特定的应用场景.今天我们就带大家dify新功能dify案例分享-微调（Fine-tuning）语料构工作流，来感受一下dify的强大。感兴趣的小伙伴可以持续关注我的文章，今天的分享就到这里，我们下个文章见。

在AI生成的文字中，我们经常会遇到机械化、生硬和模板化的问题。本文将探讨如何通过一系列策略，从90%降至0%，有效去除AI写作的机械味，使文章更加自然和贴近人类的阅读习惯。

下面是一份CT描述：“”将他输入到kimi，kimi能准确的识别是CT扫描报告，但给出的解读不是用户想要的，具体对话如下：当你对结果不满足时，可以考虑对模型进行微调训练，看看这就是微调后的效果：你看懂了吗？

通过训练一个强大的信息抽取模型，我们可以让它像一位拥有超能力的信息猎人一样，迅速从文本中捕捉到那些隐藏的宝藏。请将从以下内容中抽取姓名、身份证号、地址、电话、人数、日期，“我知道2021年4月29号在联民东路326号偷电瓶的人，叫任某00000019840503115，电话13800138000经常在城北城东活动，我能帮你们找到他。想象一下，你正在处理一堆混乱的文本，其中包含了各种复杂的信息，如姓名、身份证号、地址等。这样，你就可以轻松地对提取到的信息进行进一步的处理和分析，从而更好地满足你的需求。

现在，你只需将这段文字：“市民李先生拨打12345市民热线，反映其所居住的小区附近道路经常积水，特别是在雨天，积水严重影响居民出行，且存在安全隐患。但如果你觉得解释是多余的，就像你只想看到魔法的结果，不想知道背后的原理，那么只需简单加上一句咒语：“请直接给出分类标签即可，不要解释。没错，这就是AI技术的魅力所在！上期我们深入探讨了12345热线事件类型分类的传统做法，但今天，我要给大家带来的，绝对是一个颠覆性的新方法！只需一个咒语，你就能像魔法师一样，轻松将复杂的文本分类问题化为简单直观的结果！

他得出的结果只能是：您持有的代码为600234的股票今日交易量为1234.56万股。像我是程序员出身，有数据给我，我可以写SQL语句查数据库，或者通过写代码来分析。但作为普通人，其实你只要说出你想要分析的内容，剩下的可以由AI帮你来完成。今天给大家介绍一个可能跟你切身相关的案例“大模型股票分析“！首先申明这不是教你怎么炒股的方法，而是告诉你可以通过AI协助你去分析股票。AI就会自动帮你实现生成对应的SQL语句，并且执行查询出你要想的结果。再比如：你问它：我持有的代码为600234的股票的交易量如何？

我们是基于放射科历史CT影像报告数据，因为放射科的历史数据已经是比较好的，所以可以减少不少的预处理时间，将处理好的数据再喂给Qwen14B大模型，用单张A6000卡训练了2天，服务器都快冒烟了。经过多次反复训练和测试，最终得到了满意的结果，上线后，客户也给了很高的评价。基于放射科历史CT影像报告数据，运用大模型微调、知识库问答等相关技术，构建适合印象诊断生成、影像所见生成、诊断报告编辑补全、医学知识库问答等业务场景的影像报告辅助编辑模型，提供模型推理服务，提升影像报告生成的效率和客观性。

人为查询判断现有的服务器资源是否满足用户需求，且需结合资产管理系统与Maximo基础资源、性能监控、运维管理等各个系统互不关联，数据分散不能为运维管理提供完整一致的管理数据用户反应某应用系统反应慢时，依赖人工对各组件逐一排查对具体硬件配置可支撑什么样的应用组件并良好运行依靠运维人员经验判断。通过分析模型对当前服务器配置、各服务器所运行的应用 组件和服务器性能表现进行分析，可清晰了解到当前各服务器或应用系统所处的性能等级；当新的应用系统上线时，可根据应用系统的组件及其所要求的性能等级提供硬件配置指导；

利用电力系统中逐步积累下来的海量真实数据，采用数据挖掘技术，分析各类电力数据直接的相互关系、发现事件之间的内部关联，构建反映用户窃漏电规律的评价指标体系、专家样本库和窃漏电评价模型，实现对新采集用户计量数据的窃漏电自动评价。异常告警信息和用电负荷数据能够反映用户的用电情况，同时稽查工作人员也会通过在线稽查系统和现场稽查来查找出窃漏电用户，并录入系统。通过构建窃漏电用户的识别模型，可以帮助快速判断用户是否存在窃漏电行为，为供电局的稽查人员提供重要参考，提高整个稽查效率。”或这篇文章对你有帮助，别忘了给我。

通过构建电能量数据挖掘与智能分析平台，整合计量自动化系统内相关数据，进行电能量数据校验及正确性分析，提升数据质量，并构建计量故障智能诊断模型以及用电异常智能诊断模型，及时有效自动化检测并判断计量故障及用电异常，推进电能计量管理的精益化和智能化。根据用电异常行为算法，深入进行数据挖掘和数据分析工作，从用户海量的电能量数据中找出异常情况，从而进一步锁定疑似用电异常用户，构建重点用电异常嫌疑用户表，并提供判断其用电异常的依据。进行电能量数据校验及正确性分析，识别缺失、不一致、异常数据，并对缺失数据进行补值处理。

我们相信，这款车型识别模型将为智能交通领域的发展注入新的活力。为此，我们采用了迁移学习策略，以yoloV8预训练模型为基础，通过精心微调，构建了一款高效的车型识别模型。这款模型凭借yoloV8强大的特征提取能力和优异的实时性能，能够快速适应各种复杂的交通场景和多样化的车型类型。在模型训练过程中，我们充分利用了yoloV8预训练模型在大量图像数据上学到的知识，通过微调使其更加专注于车型识别的特定任务。这种策略不仅大大缩短了模型的训练时间，还显著提高了其在实际应用中的准确性和泛化能力。

PaddlePaddle内置了多种模型，但对于动作识别，你可能需要选择一个适用于视频分析或图像序列分析的模型，如3D卷积网络（C3D）、长短期记忆网络（LSTM）与卷积神经网络（CNN）的结合，或者基于时序卷积的模型（如TCN）。将训练好的模型导出为可用于推理的格式（如Paddle Inference Model）。在加油站监控系统中集成PaddlePaddle的推理引擎，实时分析摄像头捕捉的画面。使用PaddlePaddle的优化器和损失函数来训练模型。根据评估结果调整模型参数或尝试不同的模型结构。

利用微调后的模型对律师的服务质量进行评价是一种高效且客观的方法。然后，针对律师服务质量的特定需求，我们对模型进行微调，使其能够理解和识别与律师服务质量相关的关键指标和特征。通过这个过程，模型能够学习到与律师服务质量相关的独特特征，并据此对律师的服务进行准确评价。通过输入律师的服务记录、客户反馈等信息，模型能够自动生成一个客观、量化的评分，从而帮助用户或相关机构快速了解律师的服务质量。同时，由于模型是基于大数据进行训练的，因此它能够处理大量的信息，并快速给出评价结果，为律师行业的发展提供有力支持。

以腾讯会议转录生成的会议记录为研究对象，借助大模型强大的语义理解和文本生成等能力，利用指令和文本向量搜索实现摘要总结、要点提取、行动项目提取、会议纪要生成等过程，完成会议纪要的自动总结和生成，降低人工记录和整理时间成本，提升办公效率。更多资讯请关注“TipDM人工智能应用”公众号。

本技能核心使用大模型生成搜索关键词+纯ES搜索+ES严格匹配策略控制的方式大大提高召回知识库段落的可控性。在企业级场景中，对回复可控的要求非常高：宁可回答不知道也不要乱回答。体验路径：https://eb.tipdm.org:10078。更多资讯请关注“TipDM人工智能应用”公众号。

案例描述近年来疾病早期诊断越来越受到医学专家的重视，从而产生了各种疾病诊断的新方法。乳癌最早的表现是患乳出现单发的、无痛性并呈进行性生长的小肿块。肿块位于外上象限最多见，其次是乳头、乳晕区和内上象限。因多无自觉症状，肿块常是病人在无意中（如洗澡、更衣）发现的。少数病人可有不同程度的触痛或刺激和乳头溢液。肿块的生长速度较快，侵及周围组织可引起乳房外形的改变，出现一系列体征。如：肿瘤表面皮肤凹陷；

随着科学技术的不断发展，互联网技术得以快速的发展和普及，并已在各行各业得到了广泛的应用，从中致使了网络上的信息呈现出爆炸式的增长状态，达到了“足不出户，万事皆知”的境况，充分体现了互联网新闻给生活带来的时效性与便利性 新闻作为社会中获取信息的重要方式，仅一个新闻网站中的一个栏目，如人民网下的国际栏目每天即可产生上百条新闻，而整个人民网网站每天可以产生成千上万条的新闻数据，庞大的数据量，加上形式的多样性，对于从事相关新闻归类处理的工作者来说，无疑是一个巨大的挑战。

某供应链平台在2019年就遍布了中国320个城市，为2600多家企业提供超40万个品类的供应链服务。它是通过直供城市终端销售门店，甚至是消费者，最大限度保证品牌和终端的销售利益。但是平台交易市值较大、涉及的行业较多，而且打破了传统分销商的局限，平台假若需可持续发展，避免销量增长乏力的情况，应密切跟踪经营数据。因此对经营数据的内在信息进行分析是平台可持续发展的研究方式之一。体验路径：https://eb.tipdm.org:10078。更多资讯请关注“TipDM人工智能应用”公众号。

随着道路交通的发展，运输行业车辆在数量增长的同时，交通事故也越发的频繁。道路运输行业的监管问题，如对驾驶人员的各类不良驾驶行为(超速、疲劳驾驶等)进行监督等已逐渐成为行业面临的一大难题，随着互联网和大数据技术的兴起，通过车联网采集运输车辆在行驶过程中的各类数据，采用实时或非实时的分析，可以实现对车辆静态和动态的监管，也逐渐成为了有关部门进行安全管理提高运输效率水平的有效手段。体验路径：https://eb.tipdm.org:10078。更多资讯请关注“TipDM人工智能应用”公众号。

在预测未来七天的警情时，我们必须综合考虑多种因素，尤其是那些已知的对社会稳定具有潜在影响的警情类型，如交通事故、打架斗殴、赌博案件、盗窃案件以及矛盾纠纷。例如，在夏季，由于天气炎热，人们更容易产生冲动和暴躁情绪，从而增加打架斗殴的风险。首先，天气状况对交通事故的警情有着直接的影响。在恶劣天气下，如雨雪、大雾等，路面条件变差，驾驶员的视线和车辆操控都会受到限制，从而增加交通事故的风险。综上所述，为了准确预测未来七天的警情，我们需要综合考虑天气、季节和节假日等多种因素，并结合历史警情数据进行深入分析。

在台风预测领域，科学家们致力于通过综合考量台风环境场因子、持续性因子以及台风强度等关键参数，持续提升预测精准度。这11个核心自变量因子，包括风速、气压、湿度、海洋温度等，它们在台风生成和演进的复杂过程中扮演着至关重要的角色。借助先进的数学模型和算法，科学家们深入剖析这些因子与台风强度之间的微妙关系，以揭示其背后的科学规律。这种精细化的预测方法不仅使我们能更准确地把握台风的发展趋势，还能为相关部门和公众提供及时有效的预警信息。体验路径：https://eb.tipdm.org:10078。