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RSS订阅原创 职场人该如何学习使用AI大模型
首先，课程应该从AI大模型的基础介绍开始，帮助学员建立对大模型的直观和基础理解。这一点在腾讯云发布的课程大纲中得到了体现，强调了原理、实践和认知三个方面[15]。通过这样的基础介绍，学员能够对AI大模型有一个初步的了解，为后续深入学习打下坚实的基础。2.
2025-05-15 21:49:35
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原创 浙江大学强势出品！《大模型基础》教材已开源！附PDF文档
《大模型基础》是一本由浙江大学出版的入门书籍，全面介绍了大模型的核心技术与应用。本书共分为六部分，涵盖语言模型基础、大语言模型架构演化、Prompt工程、参数高效微调、模型编辑和检索增强生成等内容。通过九章的深入探讨，书中不仅解析了大模型的工作原理，还展示了提示工程在电子商务、创意营销、内容创作等领域的实际应用。每章以动物为背景，生动形象地解释技术细节，适合技术专业人士和对新兴技术感兴趣的读者。此外，书中还提供了丰富的学习资料，帮助读者从零基础系统性地掌握大模型技术。
2025-05-15 16:58:35
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原创 思考大模型如何为企业赋能，并提升竞争力！！
大模型作为深度学习领域的重要技术，具有大规模参数和复杂结构，能够显著提升学习能力和表达能力。其智能化得益于参数量增加、表示能力增强、数据量扩大、计算能力提升及预训练和迁移学习等因素。大模型在医疗、零售、金融、交通、农业等多个垂直领域具有广泛应用价值，能够提供更精准的解决方案。未来，大模型将向更大规模、多模态融合、迁移学习、高效推理和数据隐私保护等方向发展。企业应用大模型时，需考虑成本、收益及具体应用场景，避免盲目跟进或躺平观望。通过构建垂直领域大模型平台，结合历史数据进行微调，企业可以提升技术水平和市场竞争
2025-05-15 15:41:47
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原创 从零到专家：一步步教你训练自己的大型模型——完整教程
本文详细介绍了大语言模型（LLM）的训练流程，包括预训练、Tokenizer训练和指令微调等关键环节。预训练阶段，模型在大量通用语料上学习，但针对特定语言（如中文）或专业领域（如金融、法律）时，需进行二次预训练或加入领域数据以提升效果。Tokenizer训练中，文章对比了WordPiece和BPE两种切词方法，并指出中文模型常需进行词表扩充，以降低训练难度。指令微调则是在预训练基础上，通过特定任务数据进一步优化模型。文末还提供了大模型AGI-优快云的独家资料包，供读者深入学习。
2025-05-13 15:47:25
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原创 常见本地大模型个人知识库工具部署、微调及对比选型，非常详细！
本文介绍了当前热门的本地大模型知识库工具，分为知识库侧和大模型侧两类。知识库侧工具包括AnythingLLM、MaxKB、RAGFlow、FastGPT、Dify和Open WebUI，这些工具支持文档处理、向量化、检索增强生成（RAG）等功能，适用于企业级应用。大模型侧工具包括Ollama、LM Studio和Xinference，帮助用户快速部署和管理本地大模型。这些工具通过开源、易用性和高效性，为用户提供了强大的本地大模型应用解决方案。
2025-05-13 15:22:06
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原创 金融与大模型：引领行业未来的创新融合
随着数字化浪潮的推进，金融行业与大模型的结合已成为行业创新的重要驱动力。大模型凭借其强大的数据处理、深度学习和预测分析能力，在风险管理、投资决策和客户服务等方面为金融行业带来了显著变革。其优势包括数据驱动、高效性、准确性和创新性，能够帮助金融机构提升效率、降低风险并推动业务创新。为推广金融大模型的应用，应通过强调其优势、打造成功案例、建立合作关系和创新服务模式等方式，推动其在行业中的广泛应用。此外，文章还提供了大模型学习资料，帮助读者从零基础系统性地掌握大模型技术，助力金融行业的数字化转型与创新发展。
2025-05-13 14:59:53
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原创 阿里qwen2.5大模型微调实战：手把手教学！
大模型微调（Fine-tuning）是指在预训练好的大型语言模型基础上，使用特定数据集进行进一步训练，以使其适应特定任务或领域。虽然预训练模型可以完成多种任务，但在处理专业领域或特定组织的信息时，仍需微调以提升性能。微调的原因包括提升任务特定性能、增强领域适应性、应对数据稀缺性、防止过拟合以及提高成本效益。常见的微调方法有SFT（有监督微调）、Adapter Tuning、LoRA、QLoRA等。SFT流程包括数据准备、执行微调、迭代调整和模型更新。通过微调，模型能够更好地适应特定任务，提升其在专业领域的表
2025-05-13 14:37:17
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原创 2025年AIGC行业深度研究：多模态大模型与商业应用全解析！
2024年2月，OpenAI发布其首款视频生成模型Sora，用户仅需输入一段文字即可生成长达一分钟场景切换流畅、细节呈现清晰、情感表达准确的高清视频，与一年前的AI生成视频相比，在各维度均实现了质的提升。这一突破再次将AIGC推向大众视野。AIGC即通过大量数据训练而成的人工智能系统，可根据用户的个性化指令生成文本、音频、图像、代码等内容。自2022年频频出圈的ChatGPT推出以来，生成式AI在游戏、影视、出版、金融、数字人等多个应用场景中展现出巨大潜力和价值。
2025-05-12 15:51:25
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原创 大模型应用：探索AI大模型的50个应用场景：让科技改变生活
随着人工智能技术的快速发展，AI大模型在多个领域的应用日益广泛。百度创始人李彦宏在2024年世界人工智能大会上指出，AI技术已从辨别式转向生成式，并呼吁关注应用而非模型本身。本文盘点了AI大模型的50个应用场景，涵盖自然语言处理、推荐系统、图像处理、自动驾驶、医疗诊断、金融分析、客户服务、教育、内容创作、工业自动化、游戏、农业、能源、环境保护、法律、物流、建筑、安全、旅游、文化、体育、交通、社会治理、广告、心理健康、零售、通信、音乐、写作、新闻、时尚、饮食、房地产、社会科学、人力资源、企业管理、供应链、区块
2025-05-12 15:01:26
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原创 大模型面经之Agent介绍，一文搞懂agent老大难问题
本文介绍了大型语言模型（LLM）Agent的概念及其应用。LLM Agent是一种能够执行复杂任务的AI系统，结合了LLM、规划、记忆和工具，实现任务自动化和自主行动。
2025-05-12 14:35:57
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原创 大模型基础：基本概念、Prompt、RAG、Agent及多模态
本文介绍了大模型（LLM）的基础知识及其应用领域，涵盖LLM的基本概念、发展历史、参数数量等重要内容。LLM作为一种基于深度学习的自然语言处理工具，通过大量语料库训练，能够理解和生成文本，广泛应用于翻译、写作、对话等任务。文章还探讨了Prompt Engineering的关键概念，包括如何通过设计提示词引导模型生成符合用户意图的输出，并介绍了RAG、Agent和多模态模型的应用场景。最后，文末提供了大模型AGI-优快云独家资料包，供读者进一步学习参考。
2025-05-10 22:32:34
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原创 一文彻底搞懂大模型Agent（智能体）：Agent、Agent + RAG
电影《钢铁侠》中的智能助手J.A.R.V.I.S.展示了未来AI Agent的潜力，如今基于大型语言模型（LLM）的AI Agent正逐步从银幕走进现实。LLM Agent具备环境感知、自主理解、决策制定及执行行动的能力，其核心架构包括规划、记忆、工具与行动四大模块。通过RAG（检索增强生成）技术，LLM Agent能够查询外部知识库，增强其知识广度和深度。以财报分析Agent为例，结合LLM、RAG和自动化工具，能够自动完成数据收集、分析与报告生成，提升效率与准确性。AI Agent正成为生活与工作中不可
2025-05-10 21:42:42
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原创 RAG+大模型在电商客服领域-商品推荐的应用
本文由技术负责人史蒂夫-彭撰写，重点探讨了基于大型模型的商品推荐技术及其在电商客服领域的应用。文章指出，检索增强生成（RAG）技术在客服管理中具有巨大潜力，尤其是在处理非结构化知识库和提升客服效率方面。传统检索系统面临知识库混乱、查询复杂等问题，而RAG技术通过大模型的自然语言处理能力，能够直接生成答案，降低客服培训成本。然而，商品推荐仍面临挑战，如商品ID重复率高、参数复杂等。文章提出结合工程手段和灵活检索系统的解决方案，并通过实例展示了该方案的有效性。最后，文章强调了RAG技术在电商客服中的广泛应用前景
2025-05-10 17:51:17
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原创 使用LangChain4j构建本地RAG系统
RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心思想是：将传统的信息检索（IR）技术与现代的生成式大模型（如chatGPT）结合起来。具体来说，RAG模型在生成答案之前，会首先从一个大型的文档库或知识库中检索到若干条相关的文档片段。再将这些检索到的片段作为额外的上下文信息，输入到生成模型中，从而生成更为准确和信息丰富的文本。RAG的工作原理可以分为以下几个步骤：1.接收请求：首先，系统接收到用户的请求（例如提出一个问题）。
2025-05-08 15:31:23
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原创 手把手教你轻松创建个人AI知识库，非常详细收藏我这一篇就够了
虽然对于大多数人来讲，由于我们的电脑配置等原因，部署本地大模型并且达到很好的效果是很奢侈的一件事情。但是这并不妨碍我们对其中的流程和原理进行详细的了解读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！
2025-05-08 15:04:08
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原创 本地RAG知识库，如何进行数据结构化和清洗？
高效的数据结构化处理对于推动信息技术在医疗和问答领域的应用具有重要意义。如何使用Python程序对Excel格式的肿瘤问答数据进行结构化处理，旨在提高问答系统的准确性和可靠性。未来的工作还可以探索更多关于AI技术的应用，比如深度学习在实体识别上的进步，以及如何更好地整合多源异构数据等。三。
2025-05-08 14:32:05
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原创 本地私有化RAG知识库搭建：基于Ollama+AnythingLLM的详细指南
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种结合了信息检索和语言模型的技术，它通过从大规模的知识库中检索相关信息，并利用这些信息来指导语言模型生成更准确和深入的答案。这种方法在2020年由Meta AI研究人员提出，旨在解决大型语言模型（LLM）在信息滞后、模型幻觉、私有数据匮乏和内容不可追溯等问题。前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！即：RAG 就是可以开卷回复的 LLM。
2025-05-08 14:15:09
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原创 本地大模型部署和基于RAG方案的私有知识库搭建
以上就是本地大模型部署和基于RAG方案的私有知识库搭建的基本操作。除此之外，还有更多丰富有趣的功能等待探索。如今大模型遍布各行各业、各个领域，基于RAG方案的私有知识库技术也逐渐发展，成为提升个人工作效率与创造潜能的新风尚。本地部署模型意味着用户能在自己的设备上享受即时响应的智能辅助，无需依赖云端，既保护了个人数据隐私，又确保了操作的低延迟与高可靠性。结合RAG方案的私有知识库，则让每位用户能够构建专属自己的知识宇宙。
2025-05-07 17:00:53
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原创 【实用教程】手把手教你高效搭建个人知识库，非常详细收藏我这一篇就够了
Word2Vec是一种用于处理自然语言处理的模型，它是在2013年由Google的研究员Mikolov等人首次提出的。Word2Vec通过训练海量的文本数据，能够将每个单词转换为一个具有一定维度的向量。这个向量就可以代表这个单词的语义。因为这个向量是在大量语境中学到的，所以这个向量能很好的表达这个单词的语义。Word2Vec包括Skip-Gram和CBOW两种模型，主要是通过优化模型计算词与词之间的关系，从而获得词的向量表示。Skip-Gram模型是通过一个词预测其上下文。
2025-05-07 15:42:24
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原创 【AI大模型】一文带你速通RAG、知识库和LLM！
定制知识库是指一系列紧密关联且始终保持更新的知识集合，它构成了 RAG 的核心基础。这个知识库可以表现为一个结构化的数据库形态（比如：MySQL），也可以表现为一套非结构化的文档体系（比如：文件、图图片、音频、视频等），甚至可能是两者兼具的综合形式。
2025-05-07 14:54:36
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原创 一键打造你的个人AI智能知识库：轻松上手，快速实现
你是否也想要拥有一个属于自己的AI助理，可以回答各种问题、协助工作和学习？现在，通过ollama和AnythingLLM，你可以在本地快速部署大型语言模型llama3，并结合个人文档构建专属知识库。不需要复杂配置，就能体验智能对话和高效问答的乐趣。赶快行动起来，拥抱AI时代，享受属于自己的个人助理吧!总之,通过这两款软件,用户可以在本地便捷构建属于自己的AI知识助理,兼顾隐私、个性化和性能,是大模型本地化部署的优秀选择。
2025-05-06 16:45:22
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原创 搭建大模型知识库流程，以及基于langchain实现大模型知识库案例
RAG检索增强生成是为了解决大模型知识不足的问题大模型主要面临三个问题：垂直领域内的知识不足大模型知识有时间限制大模型幻觉问题第一个问题产生的原因是因为，没有经过垂直领域数据训练的大模型普遍表现不好；其次是目前的大模型采用的是预训练模式，也就是说需要先收集训练数据进行训练，但只能收集之前的数据，不能收集当前和以后的数据；最后就是大模型幻觉问题，幻觉问题产生的原因就是知识不足，导致在一些领域问题中一本正经的胡说八道。
2025-05-06 15:58:54
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原创 一文教你如何搭建基于大模型的智能知识库，看到就是赚到！
自从2022年底ChatGPT横空出世引爆了大模型技术浪潮，时至今日已经一年有余，如何从技术侧向商业侧落地转化是一直以来业内普遍关注的问题。前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！从目前企业端观察到的情况来看，基于大模型的知识库是一个比较有潜力和价值的应用场景，能够帮助企业大幅提高知识的整合和应用效率。然而由于通用预训练大模型的训练数据主要来源于公开渠道，缺乏企业专业和私有知识，直接使用将难以支撑企业内部的专业知识问答。
2025-04-28 17:12:36
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原创 利用大模型知识库，发挥智能客服双倍价值
现在大模型技术在不同领域内，都产生了巨大的影响，甚至是颠覆。在知识库的构建和维护中，大模型也有很多结合点。经过长时间的积累，我们在应用场景中总结出了大模型结合知识库的两类用法。第一类是大模型应用知识库。大模型是一种全新的能力，可以很好的运用知识，知识库可以让大模型发挥更大的作用。第二类是大模型帮助知识库构建。结构化的知识库，在使用时的一系列痛点，可以通过大模型来改善。
2025-04-28 17:03:22
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原创 明显感觉到大模型面试的环境已经变了！2025大模型面试，收藏这一篇就够了！
LLM（Large Language Model，大型语言模型）是指基于大规模数据和参数量的语言模型。Transformer架构：大模型LLM常使用Transformer架构，它是一种基于自注意力机制的序列模型。Transformer架构由多个编码器层和解码器层组成，每个层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这种架构可以捕捉长距离的依赖关系和语言结构，适用于处理大规模语言数据。自注意力机制（Self-Attention）：自注意力机制是Transformer架构的核心组件之一。
2025-04-28 16:43:40
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原创 2025年最全AI大模型面试题汇总：存下吧很难找全的！
AI 大模型技术经过2023年的狂飙，2024年必将迎来应用的落地，对 IT 同学来讲，这里蕴含着大量的技术机会，越来越多的企业开始招聘 AI 大模型岗位。本文梳理了 AI 大模型开发技术的面试之道，从 AI 大模型基础面、AI 大模型进阶面、LangChain 开发框架面、向量数据库面等不同知识维度，试图找到一个共同的面试速成模式，希望对 IT 同学有所助益。
2025-04-28 16:08:55
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原创 本地部署大模型的几种方式，非常详细，收藏这一篇就够了！
开源大模型, 或者说本地化运行一个开源大模型, 现在已经越发的简单与低门槛了. 只要有足够的。
2025-04-28 15:53:22
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原创 国内企业更喜欢私有化部署的 6 大原因
今天在 V 站看到一篇题为《为什么国内企业会更倾向于接受私有部署而不是 SaaS？》的帖子，觉得很有启发，这里把网友的观点稍作整理和总结，分享给大家参考。在技术日益发展的今天，国内企业的软件部署方式似乎呈现出与欧美企业截然不同的偏好和趋势。相较于欧美企业更倾向于无需部署的 SaaS 服务，国内企业更喜欢选择私有化部署。那么，究竟是什么原因导致了这种差异呢？
2025-04-27 15:01:44
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原创 狠狠收藏！关于Deepseek，看这一篇就足够了
最近，AI界黑马DeepSeek爆火。AI圈、科技博主、职场人，甚至连朋友圈的宝妈群都在聊——“DeepSeek太强了！”“国产GPT之光！”“中文能力碾压！但Deepseek这个名词对部分人来说还比较陌生，怎么高效使用也是一个未知数，今天，就让我们一起走进DeepSeek的世界，看看它到底有多厉害！顺便再给你个DeepSeek万能使用模板，让你彻底摆脱提示词焦虑，让AI真正成为你的“最强大脑”！
2025-04-27 14:39:54
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原创 超详细！！！手把手带你一步步搭建RAGFlow（超干货）
本篇给大家介绍一下RAGFlow的本地搭建，以下过程基于Ubuntu24，其它Linux系统的搭建方法也基本相同。先来温补一下，RAGFlow是一个基于对文档深入理解的开源 RAG（检索增强生成）引擎。它的作用是可以让用户创建自有知识库，根据设定的参数对知识库中的文件进行切块处理，用户向大模型提问时，RAGFlow先查找自有知识库中的切块内容，接着把查找到的知识库数据输入到对话大模型中再生成答案输出。它能凭借引用知识库中各种复杂格式的数据为后盾，为用户提供真实可信，少幻觉的答案。
2025-04-27 14:22:59
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原创 AI秘籍：Anything LLM本地知识库搭建教程，让沉睡在硬盘里的资料跑起来吧!
AI本地知识库是指在用户的本地设备上运行的、完全自定义的知识存储与管理系统。相比在线方案，本地知识库将数据完全保存在用户设备中，确保信息安全与隐私，同时提供了高度的控制与灵活性。用户可以将文本、文档、图像等多种数据类型导入其中，并利用AI模型进行高效检索和智能问答。本地知识库特别适合企业内部资料管理、个人学习和项目数据存储，实现更精准的个性化知识管理。
2025-04-27 14:04:26
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原创 什么是微调吗？为什么要微调？以及大模型微调的原理是什么？
学习一门技术不但要知其然，也要知其所以然。想了解为什么要微调，首先要知道什么是微调？我们常说的大模型，指的是具有大量参数的神经网络模型。然后经过大量的训练数据训练出来的模型叫做大模型，也叫做预训练模型。微调指的是微调大模型，是在预训练模型(已经训练好的大模型)基础之上，使用少量数据对大模型的全部或部分参数进行调整，以达到在某个领域更好的效果。举例来说，刚设计好的一个神经网络，就类似于一个从来没上过学的学生，他什么玩意都不懂，只会根据自己的本能去处理问题；
2025-04-26 09:15:00
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原创 大模型应用：一文搞懂Fine-tuning，从理论到实操，非常详细！
我们前面几篇博文中出现的大模型，都是通用的大模型。但在更专业的领域，需要更专业的模型，这就需要用到模型微调的能力。前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！从NLP范式发展的趋势来看，prompt+模型的方式已经成为主流，已经很成熟了，在进行模型微调之前最好确信自己需要这样做。
2025-04-26 09:00:00
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原创 搭建自己的私有大模型：使用ollama搭建自己的私有中文大模型
Ollama，一个开创性的开源框架，为本地驾驭庞然大物——大型语言模型（LLM）而生，它赋予用户前所未有的自由，无需云端牵绊，即可在个人设备上自如驾驭Llama 3、Mistral、Dolphin Phi等一众语言巨擘。这不仅仅是对技术边界的勇敢跨越，更是对自主计算时代的深情呼唤。跨平台兼容性是其另一大亮点，无论是苹果优雅的macOS、Windows的广阔天地、Linux的深邃森林，还是Docker的灵动容器，Ollama均游刃有余，实现全系统覆盖，让技术之光普照每一个角落。
2025-04-25 15:54:02
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原创 手把手部署一个属于你的私有大模型，非常详细收藏这一篇就行了！
看了那么多chatGPT的文章，作为一名不精通算法的开发，也对大模型心痒痒。但想要部署自己的大模型，且不说没有算法相关的经验了，光是大模型占用的算力资源，手头的个人电脑其实也很难独立部署。就算使用算法压缩后的大模型，部署在个人电脑上，还要忍受极端缓慢的计算速度以及与chatGPT相差甚远的模型效果。前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！有什么办法能够部署属于我们自己的大模型呢？有编程基础：作为一个合格的程序员，这应该是必备素质。
2025-04-25 15:28:25
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原创 部署私有化大模型ollama，造一个私人小秘书
windows 的安装默认不支持修改程序安装目录， 默认安装后的目录：C:\Users\username\AppData\Local\Programs\Ollama 默认安装的模型目录：C:\Users\username\ .ollama 默认的配置文件目录：C:\Users\username\AppData\Local\Ollama。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。
2025-04-25 15:08:51
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原创 2025最新保姆级教程：零基础掌握大模型RAG技术，收藏这一篇就够了！
立即扫码领取资料包，开启你的“知识增强”之旅！大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
2025-04-25 14:48:10
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原创 大模型面经之Agent介绍，一文搞懂agent老大难问题
Agent（智能体）概念最早由人工智能领域的研究者提出，旨在模拟人类的智能行为。最初的Agent系统主要集中在解决特定问题或领域，如专家系统、规则引擎等。20世纪80年代末和90年代初，随着计算机和网络技术的发展，Agent开始融入到各种应用中，如搜索引擎、个人助理等。强化学习等技术的兴起（2014年起，深度强化学习出现）使得Agent能够通过与环境的交互来学习和优化其行为。
2025-04-24 16:21:25
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原创 超全AI大模型微调产品经理面试题，收藏这一篇就够了！
这两天跟很多做程序员的朋友聊天，怎么看全网火爆的大模型。让我挺意外的是，大家的反馈普遍都很焦虑。前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！在AI大模型微调领域的产品经理面试中，总会遇到一系列与技术细节、项目经验、市场趋势以及职业规划相关的问题。面试题1：请简述你对AI大模型微调的理解，并举例说明其在实际产品中的应用。回答AI大模型微调是一种在预先训练的模型基础上，针对特定任务或数据集进行的有监督训练策略。通过微调，可以显著提高模型在特定任务上的性能，并降低推理成本。
2025-04-24 15:54:55
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原创 2025年AI大模型常问的问题以及答案，附最新的AI大模型面试大厂题
在2024年AI大模型的面试中，常问的问题以及答案可能会涵盖多个方面，包括AI大模型的基础知识、训练过程、应用、挑战和前沿趋势等。由于我无法直接附上174题的完整面试题库及其答案，我将基于提供的信息和当前AI大模型领域的热点，给出一些常见的问题和答案示例。前排提示，文末有大模型AGI-优快云独家资料包哦！
2025-04-24 15:39:37
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