linjiuxiansheng的博客

本文介绍了基于 Qdrant 的 Python 帮助类 QdrantHelper，旨在简化中文文本向量搜索的实现。Qdrant 是一款高性能的开源向量搜索引擎，支持多种距离度量和高效的大规模向量数据处理。QdrantHelper 类封装了与 Qdrant 交互的常用方法，包括初始化与模型加载、集合管理、向量生成与插入、以及向量搜索。文章还提供了实战示例，展示了如何使用 QdrantHelper 进行基本操作，并提出了最佳实践与性能优化建议。通过 QdrantHelper，开发者可以快速构建高效的向量搜索引擎

本文详细介绍了如何在Docker环境中快速部署Ollama和Open-WebUI，并提供了解决常见问题的指南。首先，通过Docker命令启动Ollama，确保其具备GPU加速功能，并持久化数据存储。接着，部署Open-WebUI，配置端口映射和自动重启功能。文章还展示了如何在Ollama容器中调用模型，并针对忘记密码和模型版本不兼容等常见问题提供了解决方案。最后，建议保持镜像更新、使用持久化数据卷和定期备份，以提高模型部署的稳定性。无论是新手还是有经验的用户，本文都能帮助快速构建稳定的模型服务。

在使用 Dify 时，若遇到“Too many incorrect password attempts”错误，通常是由于多次输入错误密码导致账户被锁定。本文提供了两种快速解决方法：首先，通过 Docker 容器中的命令重置 Dify 用户密码；其次，清除 Redis 缓存以删除错误尝试记录。此外，建议在生产环境中谨慎操作，确保密码复杂度，并定期备份数据，以防止类似问题再次发生。通过这些步骤，用户可以迅速恢复账户并确保系统正常运行。

Qwen3 提供了一种软切换机制（soft switch mechanism），允许用户通过在输入中添加/think或/no_think标签，动态控制模型的推理行为。这种机制特别适用于多轮对话场景，用户可以在不同轮次中切换模型的推理模式，从而在推理速度和输出质量之间取得平衡。/think：启用深度推理模式，模型会进行更全面的思考，输出质量更高，但响应时间可能较长。/no_think：禁用深度推理，模型快速生成响应，适用于对速度要求较高的场景，但输出可能不够精确。在多轮对话中，模型会遵循最近一次的指令。

PagedAttention技术,显著提升推理性能兼容OpenAI API接口支持张量并行等分布式推理动态批处理优化吞吐量支持多种主流大语言模型本文详细介绍了使用vLLM部署Qwen大模型的完整流程。通过合理配置,可以充分发挥硬件性能,实现高效的模型服务。建议读者根据实际硬件条件和性能需求,调整相关参数以获得最佳效果。

文章参考来源:InternVL3，这是一个高级多模态大型语言模型 （MLLM） 系列，展示了卓越的整体性能。与 InternVL 2.5 相比，InternVL3 表现出卓越的多模态感知和推理能力，同时进一步扩展了其多模态功能，包括工具使用、GUI 代理、工业图像分析、3D 视觉感知等。此外，我们将 InternVL3 与 Qwen2.5 Chat 模型进行了比较，其相应的预训练基础模型被用作 InternVL3 中语言组件的初始化。

在AI艺术创作中，语言的精确性决定了作品的完成度。通过专业的提示工程，我们能够引导AI创造出更加精致、更具艺术价值的珠宝展示图像。这不仅需要对珠宝专业知识的深入理解，还需要掌握AI语言的特性，在技术与艺术的交汇处找到完美的平衡点。正如每一件精致的珠宝都是匠人智慧的结晶，每一幅优秀的AI艺术作品也是创作者对语言运用的极致体现。在这个技术与艺术加速融合的时代，掌握精确的语言表达，将成为AI艺术创作者的核心竞争力。关键词：AI艺术创作、提示工程、珠宝展示、奢侈品摄影、深度学习、视觉艺术、数字创作。

VSCode中cline插件的应用

为我们打开了一扇通往 AI 驱动的浏览器自动化的新大门。它将强大的 LLM 能力与成熟的 Playwright 浏览器控制相结合，提供了简单易用且功能丰富的解决方案。无论你是想自动化处理日常的网页任务、构建复杂的工作流，还是探索 AI Agent 的前沿应用，都值得一试！

我们需要创建一个工具，它可以接收文本描述，并返回 AI 生成的图像 URL。

通过本文的介绍，我们实现了一个基于OpenAI API解析PDF使用 PyMuPDF 解析 PDF 文本构造 AI 提示词，让大模型精准提取发票信息调用 OpenAI API 并解析返回 JSON 结果这一方案可以广泛应用于财务报销、企业票据管理等场景，极大提高工作效率。如果你有更复杂的需求，可以尝试调整prompt或使用更强大的LLM模型。

在日常开发中，我们常常需要对现有代码进行修改、纠错、注释和优化。通过提示库中的“代码改写”功能，用户可以轻松地实现这些任务。AI可以帮助我们快速发现代码中的潜在问题，并提供修复建议，甚至可以自动优化代码结构，提升代码的可读性和性能。代码解释”功能能够帮助用户深入理解复杂的代码。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中获得清晰易懂的代码解释。这对于学习新技术或解读别人编写的代码非常有帮助。代码生成”功能允许用户根据自己的需求，生成特定功能的代码。你只需要提供功能描述，AI便会自动为你生成对应的代码块。

大型语言模型是由大量参数组成的神经网络，这些参数通过在大规模的文本数据上进行训练而得来。模型通过捕捉语言中的模式和结构，能够生成与理解上下文相关的自然语言文本。机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能的一个分支，涉及开发算法和统计模型，使计算机系统能够从数据中自动学习和改进。深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子领域，基于多层神经网络模型进行学习和预测。它通过多个非线性变换和表示层次来提取数据的特征。

通过开发这个项目，理解 FastAPI 和 React 技术栈的应用，在实际项目中应用自然语言处理和实时通信技术，尤其是在处理 PDF 文档和实现智能问答方面。提升技术能力，也为未来进一步探索人工智能和 Web 开发领域打下坚实的基础。

ComfyUI 是一款非常有潜力的数据分析和可视化工具。通过简洁的用户界面和强大的功能，它能够极大地方便数据分析工作。尽管在某些方面还有改进空间，但作为一款开源工具，它的表现已经非常出色了。期待未来的更新和更多功能的加入。

生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks，简称GAN) 是一种强大的深度学习模型，用于生成具有逼真感的图像、音频和文本等内容。GAN 的核心理念是通过训练两个神经网络，生成器 (Generator) 和判别器 (Discriminator)，它们相互对抗、相互学习，以提高生成器生成数据的质量。本文将介绍GAN的基本原理、工作流程以及应用场景，旨在为新手小白提供一个简单易懂的入门指南。

在本文中，我们将介绍如何使用 LSTM（长短期记忆）神经网络来预测水位数据。我们将使用 Python 中的一些流行库，如 NumPy、Pandas 和 Keras。首先，我们将加载数据，然后预处理它以进行适当的训练。接着，我们将构建 LSTM 模型，并对其进行训练。最后，我们将使用训练好的模型进行预测，并将结果可视化。

定义生成器函数初始化Ollama模型设置查询引擎迭代生成响应。

StableDiffusion是一个非常强大的模型，它可以根据我们的描述生成各种各样的图片。在今天的文章中，我们将学习如何使用StableDiffusion这个强大的模型来生成可爱的熊猫图片。StableDiffusion是一个基于深度学习的图像生成模型，它能够根据我们提供的文字描述生成相应的图片。接下来，我们将从Hugging Face的模型库中加载预训练的StableDiffusion模型。如果你的计算机有NVIDIA的GPU，并且安装了CUDA，那么你可以将模型转移到GPU上以加速计算。

随着人工智能技术的发展，Agent（代理）的概念在这个领域中变得愈发重要。在人工智能的应用中，Agent可以是一个系统、软件或机器人，能够执行特定的任务，理解上下文，并做出相应的决策。一个引人注目的例子是面向法律领域的虚拟助手。让我们深入了解一下，通过一个简单示例展示法律虚拟助手的工作原理。