<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[知识海洋]]></title><description><![CDATA[互联网行业]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; dreambeibei]]></copyright><item><title><![CDATA[PPT Master Lite — 浏览器端 AI 驱动的 PPT 生成器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/167812021</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/167812021</guid><author>dreambeibei</author><pubDate>Tue, 13 Oct 2026 19:36:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[丢进一份 PDF、Word、网页链接或一段文字，AI 自动生成**可在 PowerPoint 中直接编辑**的精美演示文稿。全程在浏览器中运行，无需安装，无需服务器，数据不出本地。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[多图叠加比对]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/167703156</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/167703156</guid><author>dreambeibei</author><pubDate>Mon, 12 Oct 2026 21:44:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[多图叠加对比 · 实时差异热力图 · 批注整改标注OverlayDiff 是一个基于浏览器的多图叠加对比工具，支持图层叠加、实时差异热力图、批注标注与焦点查看。无需安装，打开即用，适合工程图纸、设计稿、版本迭代等场景下的快速差异比对与整改标注。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何高质量分块]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/164867493</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/164867493</guid><author>dreambeibei</author><pubDate>Thu, 10 Sep 2026 17:35:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[obsidian：在排除LLM的强大，Prompt的精心调整，检索算法和Embedding优化后仍然答案不准确。如果你把一句话从中间给切断了，那模型就很难去理解他的真正要表达的含义，所以理想的分块标准应该要在这两个目标之间去找到一个平衡。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[RAG商业化落地实战痛点]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/164629754</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/164629754</guid><author>dreambeibei</author><pubDate>Tue, 08 Sep 2026 18:41:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[真正的壁垒在于工程细节，能够独立解决这些“脏活累活”，才是商业落地的核心价值所在。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[从零构建deepseek-harness的换肤插件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/164140377</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/164140377</guid><author>dreambeibei</author><pubDate>Fri, 28 Aug 2026 10:30:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[obsidian1、创建项目与配置创建一个新的插件项目目录，并初始化。关键在于dsh。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何增加Agent Preset模式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/164138164</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/164138164</guid><author>dreambeibei</author><pubDate>Fri, 28 Aug 2026 09:50:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[你可以把 Agent Preset 理解为一套“工具 + 人设 + 提示词”的组合配置标准模式 (Standard)：全功能模式，适合日常开发。PTC 模式 (PTC)：程序化工具调用模式。极简模式 (Minimal)：仅保留基础工具，用于测试。创造模式 (Cordis/Creation)：用于创建和调试自定义预设的模式。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[cordis.yml中的window路径问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/164114703</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/164114703</guid><author>dreambeibei</author><pubDate>Thu, 27 Aug 2026 11:38:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[obsidianwindow环境下在cordis.yml需要使用绝对路径，如下：]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[开发一个harness插件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/164089558</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/164089558</guid><author>dreambeibei</author><pubDate>Wed, 26 Aug 2026 15:33:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[插件本质上是一个接收context的函数，它声明自己依赖哪些服务，在context上注册新的能力，并在卸载时让框架统一清理。模型、会话、工具、web界面都可以沿着这条扩展边界接进harness。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[lora微调训练]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/145877655</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/145877655</guid><author>dreambeibei</author><pubDate>Wed, 26 Feb 2025 20:50:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[主流大模型已经是做了预训练的，预训练的基本原则它是有一个数据集，这就导致我们的大模型存在一个问题，它的数据是静止的，最新出的一个大模型它的数据集会有一个截止时间。所以我们需要对一些大模型做一些知识的喂投，让它去理解我们特定领域知识的一些特性，说白了就是我们要训练出来一个比较匹配我们业务的大模型，就是做行业领域这块的。这里是简单的问答，还有一种方式是多人对话，比如说要做医疗行业的大模型，针对一些心理问诊，那有多人对话，比如说：因为问诊是循序渐进，所有它是由多人会话的。"input":"",（输入）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[RAG架构]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/145856598</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/145856598</guid><author>dreambeibei</author><pubDate>Tue, 25 Feb 2025 17:38:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[它可以高效的帮我们检索这些向量。Embedding：通过一个专门的模型将上传的表格、文本等这种本地文件数据处理成机器能够理解的数字，相似的文本在这个向量空间里会更接近，比如苹果、水果这种词在向量数据库中比较接近，首先它会在一个知识库中找到和问题相关的部分，然后把找到的内容整理成简单易懂的形式，最后用整理好的内容生成一个精准的解析的回答。下一步选择Embedding模型和向量数据库，嵌入模型其实非常重要，它处理的准确性直接决定了基于智库回答的准确度，OpenAI的嵌入模型目前是最强大的，但是需要付费。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[与模型进行交互的客户端(Chatbox)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/145856062</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/145856062</guid><author>dreambeibei</author><pubDate>Tue, 25 Feb 2025 16:32:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[如果想让本地模型具备联网能力，可以通过chrome插件方式（page assist）--本地AI模型的Web UI。通过设置窗口中选择对应大模型提供商，然后输入API域名地址，例如本地：http://127.0.0.1:11434。Chatbox是一个开源的AI客户端，它支持大部分的主流的模型接入，包括本地部署模型以及其他服务商提供的模型，而且还兼容多个平台交互体验。如果你想使用满血版的deepseek-r1大模型，也可以通过平台cloud.silliconflow.cn/上注册账号密钥来在线使用。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[DeepSeek的满血版与蒸馏版]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/145855297</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/145855297</guid><author>dreambeibei</author><pubDate>Tue, 25 Feb 2025 16:07:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[目前市面上主流的成本最低的部署大模型的方法就是通过Ollama本地大模型运行框架，专门为本地机器上运行和部署大模型设计的。蒸馏版：通过技术从满血版提取关键知识，缩小模型体积，降低硬件需求，参数量从1.5B 到70B不等。满血版：参数量大，性能强，但需要极高的硬件配置（如1T内存、双H100 80G显卡）满血版DeepSeek-R1的参数量6710亿参数，对设备配置要求高。参数量（如1.5B)：模型参数数量，越大性能越强，硬件需求越高。Qwen/Llama：表示基于哪个模型蒸馏而来。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[如何利用DeepSeek训练自己的模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/145714275</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/145714275</guid><author>dreambeibei</author><pubDate>Tue, 18 Feb 2025 20:55:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[数据集是训练模型的基础材料，我们可以根据自己的需求收集相关数据，每个行业业务不同，针对具体的业务场景进行收集。数据的清洗与标注是关键。DeepSeek提供了数据预处理工具，可以帮助快速的完成数据整理。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AI大模型学习路线]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/144796097</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/144796097</guid><author>dreambeibei</author><pubDate>Sat, 28 Dec 2024 22:57:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[第十六章 Advanced RAG。5、基于历史对话重新生成Query。6、其他Query优化相关策略。1、经典RAG的几个问题。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[人工智能之路]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/144792621</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/144792621</guid><author>dreambeibei</author><pubDate>Sat, 28 Dec 2024 18:06:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python作为AI领域的通用语言，熟练掌握它将为你的实践之路铺平道路。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[k8s中资源对象有哪些及它们如何协作]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/127664047</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/dreambeibei/article/details/127664047</guid><author>dreambeibei</author><pubDate>Wed, 24 Jan 2024 18:11:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[只要在Service定义中设置了ClusterIp:None，就定义了一个HeadLess Service， 它与普通的Service关键区别在于它没有ClusterIp地址，如果解析HeadLess Service的DNS域名，则会返回该Service对应的全部Pod的EndPoint列表，这就意味着客户端是直接与后端的pod建立了TCP/IP链接进行通信的。一个Label是一个键值对。注解：属于资源对象的元数据，可以被理解为一种特殊的标签，不过更多的是与程序挂钩，通常用于实现资源对象属性的自定义扩展。]]></description><category></category></item></channel></rss>