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RSS订阅原创 从零开始构建基于ChatGPT的嵌入式(Embedding)本地医疗客服问答机器人模型（看完就会，看到最后有惊喜）
代码全部开源,GitHub地址为:前端完全也能搭建， 前端完全也能搭建， 前端完全也能搭建， 本文中我使用的是后端语言golang,来调用的所有外部接口，但它们均是restful api,所以如果你使用的是其他语言，那么是完全可以替换的，包括nodejs或者直接使用前端请求都是可以实现我的功能的。后面有机会会使用vue3来添加一个页面，现在主要通过postman或者apifox来调试接口，主要为了验证逻辑想法。接下来首先来看看embeddings到底是什么吧可以被应用于以下几种情况。
2025-03-31 22:17:31
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原创 基于LangChain-Chatchat实现的本地知识库的问答应用-快速上手（检索增强生成(RAG)大模型）
一种利用langchain思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。受的项目和创建的启发，建立了全流程可使用开源模型实现的本地知识库问答应用。本项目的最新版本中通过使用FastChat接入 Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala, RWKV 等模型，依托于langchain框架支持通过基于FastAPI提供的 API 用服务，或使用基于Streamlit的 WebUI 进行操作。
2025-03-31 22:14:27
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原创 给大家推荐一本get新技能的书籍，人人都可动手做AI Agent基础入门！！！
代理”这个词在AI出现之前就有了，哲学家们研究过它。像亚里士多德和大卫·休谟这样的大思想家都讨论过代理的概念，他们认为只要能自己做决定，不管是人、动物还是别的东西，都能称作代理。到了20世纪80年代，AI的研究者也开始关注这个概念了。目前，我们倾向于把所有能够感知环境、做出决策并采取行动的实体或系统视为人工智能领域的代理。而AI Agent，即人工智能代理，被定义为一个能够自主执行任务、做出决策并与环境交互的系统。
2025-03-28 16:20:44
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原创 让大模型给服务器打工：我用LangChain+GLM4搞了个AI运维工具
最近公司实在是太忙，项目复杂度也不断提升。然而，在我们的团队中，越来越多的时间和精力被分散到了繁琐的运维工作中。无论是服务器配置、环境部署，还是日常监控和问题排查，这些任务往往占据了开发人员大量宝贵的时间。随着人工智能技术的飞速发展，我们看到了一个全新的可能性——利用AI来辅助甚至接管部分运维工作。事实上，市面上已经有许多优秀的AI工具，如Cursor、Cline、windsurf等，它们不仅能够帮助开发者生成代码，还能提供智能化的解决方案，提升工作效率。
2025-03-28 16:19:24
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原创 一书掌握Transformer！《从零到精通：手把手教你构建最先进的NLP模型》（附PDF下载）
国内第1本Transformer——变形金刚红书如果一定要说未来谁能引领人工智能世界，是Transformer而非chatGPT！编辑推荐★★★★★ChatGPT红得发紫，强得让人类心悸。但在它的背后，还隐藏着一位真正的大佬。它的名字叫做——Transformer！
2025-03-26 17:51:56
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原创 通义千问2.5-Max + Roo Code Cline 插件：实现 AI Agents 自动编程。基准测试超过 DeepSeek v3。
首先得出结论：除了 Cursor 工具，我们还有许多其他选择。例如，今天提到的 Roo Code 作为一个 AI Agents 自动编码的工具，是一个 VSCode 插件，并在千问大模型 qwen-max-2025-01-25 发布时使用。目前，猫哥的主流选择仍然是：Cursor 进行代码生成，配合 GitHub Copilot 提供代码提示。同时，我们也在研究使用 Roo Code、Cline 以及各大模型平台。
2025-03-26 17:40:08
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原创 别太天真！RAG若只是文档灌Dify，那要工程师做什么？
RAG技术为AI的回答能力打开了新世界的大门，而分块策略则是这扇门上的钥匙。选择合适的“钥匙”，AI就能更聪明、更准确地为你服务。但正如我们前面提到的，RAG绝不是“部署就完事”的简单技术。从信息存储到分块策略，再到检索和生成，每一步都可能成为业务落地的绊脚石。希望这篇文章能帮你更好地理解RAG的本质和分块策略的奥秘，让你在探索AI的道路上少走弯路。所以，下次有人跟你说“RAG很简单，随手一搞就行”时，不妨问问他们：你试过在杂乱的文档中找到精准答案有多难吗？真正的挑战，往往藏在细节里。
2025-03-26 17:34:54
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原创 《用Coze开发智能体》详解Coze工作流：搭建DeepSeek R1思维导图智能体
在上一次课程，我们设计了一个工作流，调用DeepSeek R1生成思维导图。我们对工作流的常用插件，进行了详细介绍。在本次课程中，我们创建一个智能体，调用思维导图工作流，生成思维导图。
2025-03-24 15:46:09
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原创 AI大模型 | 2024年AI生成式营销产业研究蓝皮书，附PDF免费下载
为我们提供了一个全新的视角，以理解AI如何推动营销产业的变革。随着技术的不断进步，AI在营销领域的应用将越来越广泛，其潜力不容忽视。对于企业和营销专业人士来说，现在是时候开始探索和应用生成式营销策略，以把握未来的市场机遇。生成式AI正在开启营销的新纪元，它通过赋能生产工具，全面提升营销业务流程中的生产力，并重构营销组织生产关系。这一变革不仅限于传统广告和社交媒体营销，还扩展到了电商运营、客户运营和产品创新等新兴领域。AI能够分析消费者行为数据，预测市场趋势，为营销决策提供支持。
2025-03-21 15:21:13
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原创 大模型训练、推理、微调、大模型从原理到技术细节
1⃣LoRA4⃣P-TuningLoRA是一种适用于大模型微调的低秩逼近方法。它通过在预训练模型的层间添加低秩矩阵来引入新参数，这些矩阵可以捕捉任务相关的信息而不会对原始模型参数造成显著影响。LoRA方法的优势在于其能够有效地减少微调过程中所需的额外计算资源和存储需求，同时保持模型的性能。Adapter是一种微调技术，它通过在预训练模型中添加小型的、可学习的模块来适配特定任务。这些模块可以插入到现有层中，允许模型在学习新任务时保留大部分原有参数，从而减少额外的计算成本和内存占用。
2025-03-21 15:17:51
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原创 RAG系统中，知识库PDF文档中有很多表格内容，应该如何处理？提升召回的准确性
PDF文档格式在目前大部分格式文档中，属于比较**“脏”以人的视觉非常复杂**的事情。现在企业里，很多文件都是由生成而来，其中很多章节里，内容中包含表格是再的事情。如果我们不对这些表格进行特殊处理，当做普通的文件进行读取、向量化，那么极大可能会丢失这些。很好理解，因为表格的里面的都是有它的的。如果将其粗暴的转成，你让大模型如何理解这些数据指标究竟是什么意义呢？对于这个问题，目前的。首先，使用用专门的PDF阅读组件，将PDF中的带有表格页转换为图片格式。再使用具有的模型，如等，对转换后的图片。
2025-03-21 15:14:01
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原创 手把手实战：用 DeepSeek R1 + Ollama 搭建高效 RAG 系统！
构建一个强大的 RAG（检索增强生成）系统，能够极大提升 AI 在知识问答、信息检索和内容创作中的能力。DeepSeek R1 和 Ollama 作为当前领先的 AI 工具，为 RAG 系统的开发提供了强大支持，让开发者能够更加高效地构建智能 AI 解决方案。本指南将详细介绍如何利用这些技术进行 RAG 系统的搭建，涵盖环境设置、核心流程、优化策略和最佳实践。DeepSeek R1 是一款高性能的开源大模型，具备强大的理解和推理能力，适用于多种 AI 任务。
2025-03-20 16:17:43
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原创 掌握DeepSeekR1大模型：手把手教你构建本地知识库，轻松成为专家
无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。： 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。想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。
2025-03-20 16:15:51
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原创 【AI落地应用实战】篡改检测技术前沿探索——从基于检测分割到大模型
在数字化洪流席卷全球的当下，视觉内容已成为信息交流与传播的核心媒介，然而，。本文将探讨篡改检测技术的现实挑战，分享篡改检测技术前沿和最新应用成果。在篡改检测的专业领域中，视觉内容安全技术构成了确保信息真实性与完整性的核心防御机制。视觉内容安全技术主要分为主动鉴别技术和被动鉴别技术两大类：主动鉴别和被动鉴别。，广泛应用于版权保护，伪造检测和溯源方面，验证真伪和追踪流通路径，通过在图像创作或分发之初就嵌入特定的标识信息（如数字水印），为后续可能的篡改检测提供直接证据。
2025-03-18 16:52:44
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原创 Embedding、向量模型怎么选？知识库准不准还得看它
1.Embedding（嵌入模型）文本Embedding：将句子映射为1536维向量，使语义相似的句子向量距离更近；图像Embedding：将图片转换为向量，支持跨模态检索。2. 向量模型（Vector Model）分类模型：基于向量训练分类器（如SVM、神经网络）完成情感分析；检索模型：通过向量相似度计算实现语义搜索（如Gemini Embedding的文档检索功能）向量模型是属于应用优化型Embedding模型的子集，强调性能与场景适配性的增强数据截至2025年3月份。
2025-03-18 16:51:12
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原创 提升油气行业大模型RAG性能的关键技术
数据、算法和算力是人工智能技术的关键要素，数据即是基础性资源，也是战略性资源。中国石油天然气集团有限公司（简称中国石油） 经过数十年的勘探开发，积累了海量的业务数据与成果报告。在这些数据资源中，80% 以上为非结构化数据，质量参差不齐、处理难度大、隐藏在数据中的信息与知识尚未得到有效挖掘和利用，数据利用率低、知识共享程度低。虽然部分企业建立了知识库系统，提供文档查询和全文检索功能，但是无法将分散在各个文档中的知识点进行关联与整合，智能化程度低。
2025-03-17 16:32:33
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原创 推荐一本get新技能的书籍，人人都可动手做AI Agent基础入门！！！
代理”这个词在AI出现之前就有了，哲学家们研究过它。像亚里士多德和大卫·休谟这样的大思想家都讨论过代理的概念，他们认为只要能自己做决定，不管是人、动物还是别的东西，都能称作代理。到了20世纪80年代，AI的研究者也开始关注这个概念了。目前，我们倾向于把所有能够感知环境、做出决策并采取行动的实体或系统视为人工智能领域的代理。而AI Agent，即人工智能代理，被定义为一个能够自主执行任务、做出决策并与环境交互的系统。
2025-03-12 14:09:36
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原创 动手学大模型应用开发笔记--用dash开发一个大模型知识库
动手学，把自己学到的东西动手自己做出来并输出，是最好的学习方式。最近一直在关注和使用各种ai工具，也在学一些ai开发的知识，看到datawhale的开源学习教程，动手学大模型开发()这个教程比较全面，正好可以结合自己常用的数据平台开发工具dash来开发一个web界面，做个简单的demo用起来，可以本地调用各种大模型api来和自己的文本知识库来对话。本来准备报名进群一起学习的，看到的时候报名时间刚好过了半天，就自己来自学一下了。先来看一下做出来的结果吧：代码开源在这里：# 新建虚拟环境# 进入环境。
2025-03-12 14:04:46
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原创 RAG、LangChain、Agent 到底有啥关系？
RAG、LangChain、Agent三者的关系图然后用一句话来概括这张图:你可以在LangChain框架中使用RAG技术来创建一个Agent，扮演特定的角色专门解决用户的特定需求。接下来我们按顺序介绍这三个名词。，是一种使大语言模型在生成回答时能够读取外部信息的技术，该技术可以简单理解为在生成内容前，先从外部数据库中检索出相关信息作为参考。打一个比方，你读完全日制高中的课程，咱可以说你已经完成了，已经具备了一个通用大模型的基础能力。
2025-03-10 15:36:43
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原创 Manus使用手册，普通人一看就会（大白话版）
💡 一句话定义Manus是由中国团队Monica.im研发的全球首款通用型AI智能体，能像人类一样独立规划+执行任务+交付成果，堪称“会干活的AI实习生”！👉 举个栗子🌰：扔给它10份简历压缩包→自动解压+筛选+生成Excel排名表📊输入“分析英伟达股价”→抓数据+画趋势图+输出PDF报告📈🚀 五大核心优势1️⃣ 全自动闭环：从“动嘴”到“动手”，直接给成果！（传统AI只会说“建议你这样做”，Manus直接甩你一个PPT🤯）
2025-03-08 16:09:30
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原创 大模型RAG入门到实战基础教程（非常详细），大模型RAG入门到精通，收藏这一篇就够了！
大模型（Large Language Model，LLM）的浪潮已经席卷了几乎各行业，但当涉及到专业场景或行业细分域时，通用大模型就会面临专业知识不足的问题。相对于成本昂贵的“Post Train”或“SFT”，基于RAG的技术方案往成为一种更优选择。本文从RAG架构入手，详细介绍相关技术细节，并附上一份实践案例。本文列举了LLM的问题。简单介绍了什么是 RAG ，以及 RAG 的流程。最后使用了一个简单的LangChain代码示例来展示 RAG 的使用。最后对比了 RAG 和微调的区别，方便大家选型。
2025-03-08 16:05:28
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原创 Agent设计实战指南：产品经理必须掌握的AI系统构建方法论
某三甲医院线上问诊平台面临日均3000+重复性问诊请求，人工客服响应时间长达15分钟。我们通过业务建模发现：60%咨询为药品用法查询，25%涉及检查报告解读，15%需要分诊建议。
2025-03-08 16:02:43
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原创 AI圈疯传！Hugging Face 核心团队打造 ！Transformer 的 “圣经” 教材！
第8章“让Transformers在生产中高效运行”重点关注模型性能优化，研究意图检测任务（一种序列分类问题），并探索知识蒸馏、量化和剪枝等加速技术。第1章“Hello Transformers”对Transformer进行了介绍，并引入了Hugging Face生态系统，为后续学习奠定基础。第4章“多语言命名实体识别”主要研究如何识别多种语言文本中的实体，属于标记分类问题，并探讨了多语言模型的应用。第5章“文本生成”探究Transformer模型强大的文本生成能力，同时介绍了常用的解码策略和评估指标。
2025-03-05 14:11:23
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原创 牛啊！本地化搭建DeepSeek+RAGFlow，构建个人知识库！
最近DeepSeek异常火爆，我也积极的体验，研究它的API和模型，确实很Nice，搞私活真的很香，搭建个人的知识库也很爽！今天继续给大家带来手把手的教学，本地化搭建DeepSeek+RAGFlow，构建个人知识库！掌握了本文的方法， 你也可以在骚气的搭建个人知识库！首先要说明下为啥要构建个人知识库呢？在线版DeepSeek需要将数据传输到云端服务器处理，存在日志留存的可能，用户需要信任服务商的隐私政策。
2025-03-04 17:49:32
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原创 GitHub 94.2k，李沐大神力荐的算法入门书《Hello算法》果然很绝
🎓作者靳宇栋（@krahets），喜欢在开源社区分享知识，前华为高级算法工程师，上海交通大学硕士，西安交通大学本科，专注于3D重建与渲染、3D生成算法的研究。✔内容全面实用：书中系统介绍了数据结构与算法基础、复杂度分析、数组与链表、栈与队列、哈希表、树、堆、图、搜索、排序、分治、回溯、动态规划和贪心算法等核心知识。这本书上市以来，豆瓣评分8.5，几乎无差评，因其动画图解，内容轻松易懂，广受读者欢迎。💡这本书内容友好，如果说图解算法降低了初学者学习算法的门槛，那么动画图解简直就是算法学习的天花板了。
2025-02-27 18:03:06
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原创 Qwen2.5大模型本地部署及微调教程
作为非科班小白，一开始接触大模型相关知识属于兴趣使然，随着看的论文和报告越来越多，一直想要动手去实践大模型，但又无从下手。相信很多同学与当初的我有相同的境遇，本文将手把手教会您如何部署和微调大模型，踏出实践的第一步。01微调技术介绍微调（Fine-tuning）是指通过特定领域数据对预训练模型进行针对性优化，以提升其在特定任务上的性能。微调的核心原因是赋予大模型更加定制化的功能。通用大模型虽然强大，但在特定领域可能表现不佳。通过微调，可以使模型更好地适应特定领域的需求和特征。
2025-02-26 11:46:23
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原创 阿里大模型面试：搞懂Agent刷掉了80%的人（文末有福利）
关于 Teacher-student 框架，除了传统的多智能体协作外，可以讨论的话题还有知识蒸馏 Knowledge Distillation，用大模型去训练小模型，从而逐渐的减少学生老师间的通信，对齐学生和老师在该任务下的能力（如老师为 GPT-4，学生为 GPT-3.5）。随着大语言模型（LLM）的发展，人们不再偏好局限性的算法，而利用 LLM 的思考，规划能力，并为其赋予可以格式化调用的工具（如 api），进一步的满足人们不同的需求。关于知识检索，与计算机系统的文件系统、数据库检索有一定的相似性。
2025-02-26 11:36:12
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原创 给大家推荐一本get新技能的书籍，人人都可动手做AI Agent基础入门！！！
代理”这个词在AI出现之前就有了，哲学家们研究过它。像亚里士多德和大卫·休谟这样的大思想家都讨论过代理的概念，他们认为只要能自己做决定，不管是人、动物还是别的东西，都能称作代理。到了20世纪80年代，AI的研究者也开始关注这个概念了。目前，我们倾向于把所有能够感知环境、做出决策并采取行动的实体或系统视为人工智能领域的代理。而AI Agent，即人工智能代理，被定义为一个能够自主执行任务、做出决策并与环境交互的系统。
2025-02-25 12:00:45
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原创 DeepSeek+Ollama+Chatbox 三步走构筑你的专属AI助手
可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。这里要说明一下，DeepSeek模型分为R1 和V3两种，R1即网页端的深度思考模式，可以显示其思考过程，并得出更为正确的结果，但同样会消耗更多的思考时间和硬件性能，大家可以按需求安装相应的模型。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。
2025-02-24 14:06:16
1190
原创 胡津铭在知乎上强烈推荐的大模型新书——《大模型基础》简直是挖到宝啦！
内容方面，这本书的第一版涵盖了六个核心主题：传统语言模型、大语言模型架构的演化、Prompt工程、参数高效微调、模型编辑和检索增强生成。而且，为了让这本书更有趣，每章都用一种动物来代表，这样的设计既有趣又便于记忆。作者团队会根据开源社区和专家学者的反馈，每个月更新内容，确保你读到的都是最新的知识。当然，作者也谦虚地表示，如果书中有错误，欢迎大家提出来，他们会不断改进。而且，他们还在计划探索更多大模型的高级话题，比如推理加速和智能体技术，这些内容也会陆续加入到后续的版本中。
2025-02-22 18:00:24
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原创 手把手教你AnythingLLM+Ollama+qwen 部署本地大模型
可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。0.5b是通义千问最小的一个模型，安装在普通笔记本上，反应速度还可以。第七阶段： 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。
2025-02-21 13:51:46
744
原创 一书掌握Transformer！《从零到精通：手把手教你构建最先进的NLP模型》（附PDF下载）
国内第1本Transformer——变形金刚红书如果一定要说未来谁能引领人工智能世界，是Transformer而非chatGPT！编辑推荐★★★★★ChatGPT红得发紫，强得让人类心悸。但在它的背后，还隐藏着一位真正的大佬。它的名字叫做——Transformer！
2025-02-20 11:45:27
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原创 使用AI自动写代码，DeepSeek+CLine+VSCode实战教程，主打一个便宜实惠用得起！
最近DeepSeek火了起来，各个媒体都在宣传，那DeekSeek到底是个啥？从程序员角度来看：DeepSeek一个人工智能助手，可以帮助我们解决代码知识点疑问，以及某个晦涩难懂的知识点问题，处理生活中的一些文本信息问题等。其实这些能力早在数年前ChatGPT也已经具备了，那么为什么最近DeepSeek这么火呢？一个原因就是因为它是国产的，那必须得支持。还有一个原因就是它实惠呀，便宜！目测目前比ChatGPT要便宜了近10倍不止吧~ 咱能用得起了…… 在价格下降的同时，表现的能力也是越来越聪明。
2025-02-19 17:22:46
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原创 万字长文！手把手带你上手基于LangChain及Qwen大模型的开发与应用
下面我们将延续着LangChain的课程，来为大家讲述一下这门在DeepLearning.AI上的经典课程——
2025-02-18 14:09:07
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原创 超实用！用 Ollama + DeepSeek + Dify 搭建本地知识库，提升企业效率
这样，当有人提问的时候，系统就能通过自然语言理解问题，然后在向量数据库中快速、准确地找到相关的资料，从而给出准确的回答。比如，通过Embedding模型，我们可以把“猫”和“狗”这两个词转换成向量后，发现它们在向量空间中的距离比较近，因为它们在语义上是相似的，都是动物。可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。有了它，企业能轻松搭建本地知识库，提升信息管理效率。
2025-02-18 14:03:01
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原创 清华大学出品《DeepSeek从入门到精通第二版》- DeepSeek如何赋能职场应用！（下载）
最近清华大学新闻与传播学院某博士后团队分享的《 DeepSeek。: 从入门到精通》第二版，第二版主要是分享 DeepSeek。: 从入门到精通》在最近的自媒体平台疯狂传播。这不最近又出来了《 DeepSeek。
2025-02-17 14:12:16
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