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原创 《向量数据库指南》——2023年7月国产向量数据库排行榜Top3：Milvus，Milvus Cloud，Tencent Cloud VectorDB
根据VectorDBBench数据，2023年7月的国产向量数据库排行榜中，排名前十的向量数据库分别是Milvus、Milvus Cloud、Tencent Cloud VectorDB、Zilliz Cloud、TensorDB、cVector、Om-iBASE、Vearch、Transwarp Hippo和Proxima。它提供了云端向量数据库服务，可以快速搭建云端向量数据库平台，支持多种数据源接入和多种查询语言，同时还提供了可视化界面和API接口，方便用户进行数据管理和查询。
2023-08-01 14:33:59
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原创 LCHub：2023年无代码、低代码8大技术趋势
根据Gartner预测，到2025年，70%的应用程序将由低代码和无代码开发平台构建，其中 80%的应用程序由非IT工作者开发而成。没有编程背景的业务人员通过低代码、无代码可视化拖拽开发平台，也能创建安全、稳定、扩展性强的应用程序，对于组织的发展、运营来说至关重要，这将极大提升部门之间的协同效率、客户服务体验等。数据显示，26%的高管将“无代码、低代码开发平台”列为他们最重要的自动化投资，自 COVID-19 以来，这一投资增加了一倍多（从10%到26%）。低代码增强了应用程序生命周期的协作和迭代效率。
2023-01-22 09:00:00
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原创 什么是 deepagents
通用框架无法满足所有垂直领域的特定需求可以通过定制能力，deepagents 通过提供完整的可扩展机制，允许开发者根据业务场景定制 agent。开发者可以：集成专有工具和 API、定义领域特定的工作流程、控制 agent 行为符合业务规则、实现跨会话的知识积累和记忆管理。子 agent 在隔离的上下文窗口中执行，拥有独立的工具集和系统提示。自定义 system prompt 会附加到中间件注入的默认指令之后，用于定义领域特定的工作流程和约束。具体示例：“将相似的文献检索任务合并到一个待办事项”
2025-12-21 17:41:09
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原创 【无标题】
Milvus 的计算存储分离架构能很好地支持 Agent 的高并发读写，可水平扩展至十亿级向量规模，同时支持高并发查询和流式数据实时更新，适合生产环境的 agent 记忆存储场景。但是deepagents默认的 StateBackend 只支持单次会话存储,而持久化 backend 能够解决跨会话数据保留问题。Agent 需要跨会话能力用于保存用户偏好配置、从多次对话中积累领域知识、记录反馈用于行为调整、维护跨会话的长期研究任务进度。)路由到持久化存储,实现跨会话记忆的具体配置代码请见下文的快速开始部分。
2025-12-21 17:24:51
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原创 人才困局难解：钧瓷产业叶公好龙+画饼PUA该休矣
钧瓷企业只有完善薪酬和晋升制度，按时足额缴纳五险一金，建立新时代“平等、少人情世故和内耗”的企业文化以及“共赢、守信、有契约精神”的行业环境，甚至结合企业情况进行股份制改造（比如大宋官窑在这一点就做得比较好），否则，即便吸引到了优秀人才，也很难留下。他在采访中提到：“缺乏人才，特别是企业也做了几十年了，但是感觉这些年很困难，也很费劲，就是人才，还是人才。即便一些初出茅庐、对钧瓷行业不了解的人闯进来，也会在几个月，最长半年内，发现被忽悠甚至拿钱上班后，离开这个市场。【2025年12月18日】
2025-12-18 09:36:16
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原创 Milvus 2.6.1 CAGRA：GPU建索引+CPU查，成本腰斩性能不减
针对这些痛点，开源向量数据库Milvus在2.6.1版本中，通过adapt_for_cpu参数，为GPU索引CAGRA推出灵活部署选项，实现GPU构建高质量图索引+CPU查询（一般用 HNSW ）的混合模式，在保证索引质量的同时大幅降低部署成本。需要注意的是，该机制支持CAGRA格式向HNSW格式的单向转换（因CAGRA的图结构包含HNSW所需的全部近邻信息），但HNSW格式无法反向转换为CAGRA格式，因此构建阶段的参数设置需结合长期业务需求规划。资源利用率低（查询请求零散，GPU大量时间空闲）
2025-12-15 16:29:29
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原创 CAGRA：面向GPU优化的高精度图索引技术核心解析
其中，NN-Descent（Nearest Neighbor Descent）的核心是：如果节点u是节点v的近邻，且节点w是节点u的近邻，那么w有极高概率也是v的近邻，通过这种传递性可高效挖掘节点间的近邻关系。这种剪枝机制的优势在于，每条边的冗余判断仅依赖于其两端节点与共同邻居的距离计算，无跨边的数据依赖关系，可通过GPU批量并行执行，在不损失检索精度的前提下，将图的存储开销降低40%-50%，同时提升查询导航速度。连接更新：若发现更优的邻居，则替换当前较远的连接，逐步优化图的整体结构。
2025-12-15 16:25:35
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原创 AiSAQ：3200倍DRAM降幅！磁盘级向量检索的成本革命
通常来说，顺序访问的磁盘读取效率远高于随机访问，且能更好地适配CPU缓存机制，使后续的距离计算过程更高效，从而抵消了PQ编码从DRAM迁移至磁盘的性能损耗。AiSAQ继承了DiskANN的PQ压缩、邻近存储和BeamSearch等核心优化策略，其主要创新在于将PQ数据从Memory下沉到磁盘，同时兼顾图向量检索的算法特征，将Neighbor list邻居的PQ数据与Full Vector及Neighbor list邻近存储。PQ编码下沉至磁盘后，最核心的问题是避免增加IO请求次数。）AiSAQ磁盘优化。
2025-12-07 12:31:27
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原创 DiskANN：十亿级向量检索的磁盘优化革命——从IO瓶颈到毫秒级响应
同时，由于邻接表和向量数据的访问行为完全相同，DiskANN将这两部分数据邻近存储在一起，保证在一次IO请求中可以同时获取neighbors list和full vector，进一步降低了IO开销。如果每次迭代仅选择一个候选点，则每次迭代仅访问一次磁盘，这会造成SSD并行读写资源的严重浪费。DiskANN采用BeamSearch优化这一过程，即每次从candidates list中选择多个候选点，同时向磁盘发起多个候选点的数据请求，使SSD的IO带宽得到充分利用，可以大幅降低迭代次数，提升磁盘利用率。
2025-12-07 12:19:27
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原创 许昌的“钧瓷宪法”：三权分立如何让千年窑火不熄？
市场化平台公司（“降将派”的资本运营权）：资源整合者与市场开拓者，可采用混合所有制（禹州、许昌财政股权投资，钧瓷企业和社会资本等组建），负责品牌推广、渠道建设、投融资、文创IP开发。最终，良好的制衡机制能让政府、协会和组织、龙头企业、中小业者、匠人、技术、资本等各方，形成“相依共生、相竞共进”的良性格局，这才是钧瓷产业转型升级和长盛不衰的根本保障。具体做法：将财政资金、荣誉和市场机会优先倾斜给支持产业转型、补足设计、营销、渠道、资本、技术等薄弱环节的企业和个人，避免强者恒强、产业失链、政府失税和生态失衡。
2025-11-28 19:14:25
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原创 deepagents 的定制能力
过程中，Agent 对话内容和重要工具结果会自动转换为 embedding 存储到 Milvus,每次任务执行时通过语义检索找回相关历史记忆。Milvus 的计算存储分离架构能很好地支持 Agent 的高并发读写，可水平扩展至十亿级向量规模，同时支持高并发查询和流式数据实时更新，适合生产环境的 agent 记忆存储场景。"messages": [{"role": "user", "content": "研究 Milvus 向量数据库的技术特点"}]以下示例展示如何为 deepagents 添加持久化记忆。
2025-11-27 17:51:12
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原创 为什么deepagents 需要搭配Milvus使用
过程中，Agent 对话内容和重要工具结果会自动转换为 embedding 存储到 Milvus,每次任务执行时通过语义检索找回相关历史记忆。Milvus 的计算存储分离架构能很好地支持 Agent 的高并发读写，可水平扩展至十亿级向量规模，同时支持高并发查询和流式数据实时更新，适合生产环境的 agent 记忆存储场景。"messages": [{"role": "user", "content": "研究 Milvus 向量数据库的技术特点"}]以下示例展示如何为 deepagents 添加持久化记忆。
2025-11-27 17:43:31
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原创 为什么选择DeepAgents？破解长周期任务的核心难题
而PatchToolCallsMiddleware（工具调用修补中间件）则专门应对人机交互中断问题——当任务执行过程中需要人工确认信息、修改参数时，系统会自动保存当前进度和上下文状态，待人机交互完成后，快速恢复任务流程，避免因中断导致的进度丢失或重复执行，确保长周期任务“中途不夭折、恢复不返工”。无论是企业级的复杂流程自动化，还是个人用户的长期项目管理，DeepAgents都能以“高效、低成本、高可靠”的优势，成为处理长周期任务的首选工具，为AI Agent在更多复杂场景的落地提供了强大支撑。
2025-11-26 17:33:59
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原创 DeepAgents：LangChain 生态下的长周期任务智能代理框架
例如，在一个“数据分析+报告生成”的长周期任务中，主 Agent 可将“数据清洗”委托给擅长数据处理的子 Agent，将“可视化图表生成”委托给擅长绘图的子 Agent，将“报告撰写”委托给擅长文字组织的子 Agent，各子 Agent 并行或串行执行任务后，将结果反馈给主 Agent，由主 Agent 汇总整合，形成最终成果。执行过程中，通过 read_todos 工具读取任务列表，按顺序逐步执行，同时实时标记每个子任务的完成状态、进度和遇到的问题，形成“规划-执行-反馈”的闭环。
2025-11-26 17:19:00
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原创 向量检索性能革命：Mlivus Cloud 的Sparse-BM25架构突破与工程实践
MlivusCloud 2.5版本通过Sparse-BM25架构实现了向量检索性能的重大突破。测试显示其QPS达到传统方案的4-7倍，同时保持98%+的召回率。核心技术包括：动态剪枝机制、AVX-512指令集加速、Block-Max优化算法，以及创新的三阶压缩存储方案（字典层83%压缩率）。该架构支持从百万到十亿级数据的高效检索，并提供精度优先、平衡模式、极致性能三种预设参数模板。随着多模态模型发展，稀疏/稠密混合检索将成为基础设施标配，《向量数据库指南》详细解析了相关算法实现和部署方案。
2025-06-27 18:41:43
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原创 RabitQ 量化：既省内存又提性能
摘要：MlivusCloud 2.6采用RaBitQ 1bit量化技术解决高维向量内存瓶颈，通过二进制编码和AVX-512指令优化，将768维向量压缩至3.125%存储空间，同时保持98.2%召回率。结合SQ8/FP16分级精排方案，在1M向量测试中实现3500QPS，较传统索引提升315%。该技术已成功应用于电商、安防等场景，在自动驾驶点云处理中内存占用降至31%时仍保持99.2%召回率。《向量数据库指南》详细记录了64种优化方案及200+配置模板。（149字）
2025-06-27 17:55:14
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原创 《实战AI智能体》AI 自动化邮件发对了，效果都来了
AI自动化邮件批量发送技术显著提升了邮件营销的效率和效果。通过AI智能体，营销人员能够精准触达潜在客户，实现月均10万次有效触达，极大地提高了工作效率。产品经理利用AI智能体筛选用户群体，精准发送新功能推广邮件，并收集用户反馈，优化产品。运营人员则通过AI智能体自动推送课程邮件，提升报名率并节省80%的人力成本。AI自动化不仅解决了传统邮件发送效率低下和易出错的问题，还能实时跟踪邮件效果，优化营销策略。维格云自动化智能体平台提供了批量发送邮件模板，简化了邮件发送流程，并支持实时追踪客户响应，进一步提升了营销
2025-05-12 12:00:00
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原创 《实战AI智能体》AI 自动化邮件要怎么发，用户才买账？
AI自动化技术正在革新邮件营销，解决传统方式中的效率低下和精准度不足问题。通过AI，企业能够实现邮件的批量精准发送，提升营销效果和客户满意度。AI智能体能够自动生成个性化邮件内容，根据客户历史行为定制信息，提高转化率。此外，AI还能批量发送活动邀约邮件，并实时跟踪回复，确保活动筹备的顺利进行。在客户跟进方面，AI根据客户生命周期阶段发送个性化邮件，有效提升客户留存率。总之，AI自动化不仅节省了营销人员的时间，还通过精准营销策略，显著提升了邮件营销的效果。
2025-05-12 09:00:00
251
原创 《实战AI智能体》——AI自动化邮件发送：效率提升80%的秘诀
批量发送邮件的自动化工具极大地提升了工作效率，适用于营销、产品管理和运营等多个领域。通过简单的配置，用户可以自定义邮件内容并自动发送给目标群体。例如，营销人员可以一键发送邮件给潜在客户，并实时监控邮件打开率；产品经理能精准推广新功能并收集用户反馈；运营人员则能根据学生成绩推送定制课程给家长。这种自动化不仅节省了高达80%的人力成本，还显著提高了客户满意度和忠诚度。一个电商企业通过使用此类工具，成功优化了客户关系管理，提升了客服效率。总之，这种自动化工具为各种规模的企业提供了快速、高效的邮件发送解决方案。
2025-05-11 12:00:00
199
原创 打造高效AI批量邮件发送系统
设计企业AI智能体时，首先需要准备必要的模块，如多维数据表和自动化流程。多维数据表用于管理收件人列表，可以通过多种方式添加数据，而自动化流程则负责配置批量发送邮件的工作流程。在多维表格中，至少需要包含收件人名称和邮箱两个基本字段，以便在邮件中实现个性化内容。自动化流程的搭建涉及触发器、执行器和第三方集成三个组件。触发器可以是手动触发，执行器则包括查找记录、循环和发送邮件等步骤。通过集成SMTP邮箱服务，可以实现邮件的自动发送。整个流程的搭建和测试完成后，即可实现批量发送邮件的功能。
2025-05-11 09:00:00
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原创 AI智能体：解决企业邮件营销痛点的利器
企业在邮件营销中面临的主要痛点包括手动发送邮件效率低下、内容缺乏个性化、客户信息管理混乱以及无法有效追踪邮件效果。针对这些问题，设计的企业AI智能体需要具备以下关键功能：1) 高效性，支持快速、大量发送邮件；2) 精准性，根据客户特征进行分组发送；3) 个性化，自动生成定制化的邮件内容；4) 可追踪性，实时监控邮件发送效果并生成分析报告。通过这些功能，AI智能体能够显著提升邮件营销的效率和效果，解决企业在营销活动中的实际问题。
2025-05-10 11:42:00
130
原创 ClackyAI：下一代智能云开发环境的技术革新与实践价值
• 需求到 PR 的无缝衔接：用户仅需输入自然语言需求（如“创建一个用户登录 API”），ClackyAI 即可自动生成符合规范的代码、测试用例及文档，并直接发起 Pull Request。ClackyAI 不仅是工具，更是开发模式的革新。• 开发过程的可回溯性：每次 AI 对代码的修改均生成“快照”，开发者可通过时间轴回溯任意版本，对比差异并一键回滚。• 效率提升：某金融科技公司使用 ClackyAI 后，微服务开发周期从 2 周缩短至 2 天，AI 自动生成 80% 的样板代码，人工仅需聚焦业务逻辑。
2025-05-01 14:00:00
322
原创 Fellou：重新定义浏览器边界的智能行动平台
Fellou标志着浏览器从“信息展示工具”向“认知行动者”的跃迁。Fellou通过Browser（浏览器）、Agent（智能体）和Workflow Automation（工作流自动化）的深度融合，构建了全球首个“行动型浏览器”（Agentic Browser）。• 科研领域：生物学者通过“文献综述Agent”一键整合跨平台论文，自动生成研究趋势图谱，效率提升70%。• 个人效率：用户拖拽电商链接至Fellou，即可触发比价→筛选→购物车添加的全流程，全程无需手动操作。一、技术架构：三位一体的认知闭环。
2025-05-01 09:00:00
781
原创 Flowith：解放思维的AI画布让创意与效率如泉涌
与传统的单线程聊天界面不同，Flowith 提供了一个无限画布，用户可以在画布上自由创建和连接多个节点，每个节点代表一个独立的任务或主题。例如，用户可以在一个节点中生成文章大纲，在另一个节点中整理参考文献，并通过连接节点构建完整的知识网络。例如，一名法律专业人士可以创建合同审查智能体，供其他律师使用，从而实现知识的共享与变现。Flowith 是一款基于 GPT-4 的 AI 生产力工具，它通过创新的节点式交互方式，彻底改变了传统 AI 工具的线性对话模式，为用户提供了更高效、更直观的工作体验。
2025-04-30 17:25:16
596
原创 TEN：开启实时语音交互的下一代AI Agent引擎
随着5G和边缘计算的普及，框架还将新增视频交互和情感计算能力，持续引领实时对话AI的发展方向。现在访问GitHub开源仓库，即可获取完整代码和部署指南，开启你的语音智能开发之旅。传统的文本对话已无法满足用户对自然、高效沟通的需求，而TEN开源框架的出现，为开发者提供了构建超低延迟、可听可说的AI Agent的终极解决方案。TEN采用先进的流式处理架构，实现从语音输入到文本生成再到语音输出的全链路优化。为视障人士开发的语音导航应用，结合实时环境感知，实现"动口不动手"的完整操作闭环。一、TEN的核心优势。
2025-04-30 17:17:32
939
原创 深入解析Mlivus Cloud中的etcd配置：最佳实践与高级调优指南
作为大禹智库的向量数据库高级研究员，我在《向量数据库指南》一书中详细阐述了向量数据库的核心组件及其优化策略。今天，我将基于30余年的实战经验，深入剖析Mlivus Cloud中etcd这一关键依赖的配置细节与优化方法。如需进一步学习向量数据库的架构原理和调优技巧，欢迎参考我的著作《向量数据库指南》，书中包含了大量未公开的实战案例和性能优化秘籍，助您成为真正的向量数据库专家。参数指定了Mlivus Cloud连接etcd集群的访问端点，这是etcd集成中最关键的配置项。
2025-04-26 12:00:00
256
原创 深入解析Mlivus Cloud中的Minio模块配置与最佳实践
今天，我将基于30多年的向量数据库和AI应用实战经验，为大家深入剖析Mlivus Cloud中Minio模块的配置细节与最佳实践。如果您希望获得更全面的向量数据库知识体系，包括高级配置技巧、性能优化策略和行业应用案例，强烈推荐参考《向量数据库指南》一书，其中包含了大量在其他资料中难以获取的实战干货。无论您是刚开始接触Mlivus Cloud，还是希望将其应用到更复杂的生产环境，深入理解Minio模块的配置原理都将为您打下坚实的基础。在Mlivus Cloud架构中，Minio模块扮演着至关重要的角色。
2025-04-26 09:00:00
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原创 消息队列mq在Mlivus Cloud向量数据库中的关键配置与最佳实践
作为《向量数据库指南》的作者和大禹智库高级研究员，我在30多年的向量数据库实战中深刻认识到：消息队列（MQ）作为现代向量数据库架构的"神经系统"，其配置优化直接决定了系统的吞吐量、稳定性和扩展性。本文将基于Mlivus Cloud这一领先的向量数据库平台，深入剖析Pulsar和Kafka两种消息队列的关键配置参数，并分享我在《向量数据库指南》中详细阐述的实战调优经验。本文涉及的技术细节在《向量数据库指南》中有更系统的阐述，书中不仅包含20个真实场景的配置模板，还提供了可复用的性能调优工具包。
2025-04-25 19:08:26
246
原创 深入解析Mlivus Cloud核心架构：rootcoord组件的最佳实践与调优指南
作为大禹智库的向量数据库高级研究员，同时也是《向量数据库指南》的作者，我在过去30年的向量数据库和AI应用实战中见证了这项技术的演进与革新。如果您希望获得更全面的向量数据库知识体系，包括高级配置技巧和实战案例，我强烈推荐您参考《向量数据库指南》，其中包含了我在多个大型项目中积累的宝贵经验。书中不仅有对Mlivus Cloud各组件更详尽的解析，还包含了大量来自真实项目的案例研究、性能调优手册和故障诊断流程图，是向量数据库领域不可多得的实战宝典。这一案例的详细实现可以在《向量数据库指南》的第8章找到。
2025-04-25 19:05:01
1146
原创 钧瓷产业原始创新的许昌共识：技术破壁·产业再造·生态重构（一）
第 9期〔总第463期〕2025-4-23钧瓷产业许昌共识：技术破壁·产业再造·生态重构（一）——基于钧瓷产业一体化与数字化原始创新的双轮驱动实践在当今快速发展的科技领域，创新已成为推动进步的核心动力，企业生存和发展的关键。在众多创新类型中，原始创新因其独特性和突破性而备受关注。原始创新不仅能够带来技术上的重大突破，还能为企业创造持久的竞争优势。原始创新在钧瓷和许昌企业的成长历程中扮演着至关重要的角色，其影响力贯穿于企业发展的多个层面，是推动企业持续进步与行业革新的核心动力。
2025-04-23 19:43:20
573
原创 DeepSeek-R1猫腻三：落地不等于大模型+硬件
单机版本的优势是简单上手快，短板也很明显，没有高可用能力，数据量增长到千万级，QPS 增长到几百以上，性能就会遇到瓶颈。而高可用和可扩展性，是 Milvus 集群版的天然能力，但是集群版依赖的 K8s环境，一体机几乎很难提供，很多套壳公司也不具备这个能力，所以，现实是，大部分一体机厂商仅仅满足于Docker单机版，不做容灾，只能“祈祷”机房不出故障、数据不暴涨。最过分的，是给客户甲的产品，改个名字，换个logo（是的，毕竟是私有部署，所以连UI都不用换）就卖给客户乙，美其名曰定制化，然后额外收费几十万。
2025-04-23 09:00:00
270
原创 DeepSeek-R1猫腻二：单设备的一体机搞MoE，算不过来的成本账
这不是瞎编的，而是来自字节跳动与北大联合发表的论文《MegaScale: Scaling Large Language Model Training to More Than 10,000 GPUs》，论文里表示，在12288个GPU上训练大模型时，MegaScale实现了55.2%的模型FLOPs利用率（MFU）。比如Milvus的单机版和 k8s集群版，都做语义检索，但其实从索引算法到基础的架构，都会有区别，基于此实现的功能必然也大不相同。毕竟，拿A100来说，显卡的显存，还是挺贵的。
2025-04-21 15:00:00
202
原创 《实战AI智能体》DeepSeek-R1满血是个筐啥都往里装
其中，量化版会有性能损失不必说，而转译版的转译过程可能出现多少损耗，如何损耗，这就是个玄学，要看具体选择的芯片型号，还有部署水平了。我们的历史文章中，有做过DeepSeek私有化部署的教程，使用的就是7B版，然后作者就被后台吐槽效果翻车的读者排队问候了一遍。（在此鞠躬道歉，但再次声明，蒸馏版并非一无是处，而是看具体需求，虽然需要满血的还是占多数）Qwen-7B（70亿参数）：轻巧灵活，适合简单问答、日常文本生成，跑得快但跑得轻。宣传说的天花乱坠，但实际部署之后，谁用谁知道，花了不少成本，结果幻觉多到崩溃。
2025-04-21 09:00:00
895
原创 90%的DeepSeek一体机都是“智商税”（一）
是近年来在大模型训练和推理中逐渐兴起的一种结构设计思路。你可以把一个普通的大模型想象成一个“万能工匠”，每次任务都靠它一个人完成，什么都得会、什么都得做。而 MoE 更像一个“专家团队”，团队里有很多成员，每个成员擅长不同的领域。但神奇的地方在于，MoE。
2025-04-20 14:00:00
273
原创 《实战AI智能体》AI 增值税发票信息识别FAQ
本模板支持识别中国增值税发票的识别，包括对增值税普票、专票、全电发票（新版全国统一电子发票，专票/普票）。包括发票基本信息、销售方及购买方信息、商品信息、价税信息等，其中五要素字段的识别准确率超过 99.9%；
2025-04-20 09:00:00
143
原创 为什么使用 AI 增值税发票（中国）信息识别？
本模板利用百度智能云的财务识别OCR自动提取发票中的关键信息，并支持发票验真。帮助企业或个人减少手动录入，提高财务数据管理效率。优化工作流程，减少人为错误，提高数据准确性。
2025-04-19 14:00:00
140
原创 《实战AI智能体》——邮件转工单AI自动化的配置过程
将会打开 IMAP 集成的配置页面 IMAP 邮件集成的配置项包括：IMAP 服务器地址（如 imap.gmail.com）、端口号（通常为 993）、邮箱用户名、邮箱密码或专用密码，具体信息请在自己的邮箱设置中查找，填写完成后请保存（如果你使用的是邮件组，使用邮件组内任意一个邮箱即可）配置完成后，当 IMAP 收到邮件时，系统将在“帮助工单”节点中自动创建一条新工单，并轮流分配一个跟进人，同时为该跟进人创建一条任务。前往“自动检索用户邮件并分配跟进人员”节点，点击新建记录的执行器，进入配置页。
2025-04-19 09:00:00
815
原创 《实战AI智能体》——邮件转工单的AI自动化
当这些飞船抵达时，我们的自动化系统就像是一位高效的宇宙调度员，迅速将每艘飞船（邮件）转化为一艘艘探索号（工单），并为它们分配勇敢的宇航员（跟进人员）来确保任务的成功。对于企业而言，选择「邮件转工单（AI自动化）」模板，就像是为客服团队装备了一套先进的工具，不仅能够提升客户服务的专业度和效率，还能确保客户获得卓越的服务体验。通俗来讲，「邮件转工单（AI自动化）」模板是一种自动化解决方案，用于实时监测用户支持邮箱中的客户邮件并将其转换为工单任务，同时自动轮流分配跟进人。该模板包含两个数据表和一个自动化节点。
2025-04-18 18:36:01
271
低代码指南100方案：27企业员工的“入转调离”，如何实现流程化闭环管理？.pdf
2022-07-10
低代码指南100方案：25数字化行政管理怎么做？三招轻松搞定！.pdf
2022-07-10
低代码指南100方案：22企业如何做好客户关系管理，提升客户转化率？.pdf
2022-07-10
低代码指南100方案：24还在用Excel做固定资产管理？这套系统帮你轻松搞定固定资产申购、管理、盘点 (1).pdf
2022-07-10
低代码指南100方案：23控制行政预算和行政成本，聪明的行政管理者都在这样做.pdf
2022-07-10
低代码指南100解决方案：20生产型企业如何做好EHS管理？
2022-06-09
低代码解决方案： 做好企业设备巡检管理，就是最好的降本增效
2022-05-31
低代码解决方案：18 设备巡检的重要性、实施难点及管理方案
2022-05-31
如何用低代码做好模具全生命周期管理的解决方案
2022-05-30
世界五百强企业是如何用低代码平台有效落地精益生产的？
2022-05-29
低代码平台开发制造业企业生产管理系统解决方案
2022-05-29
MRP物料需求计划低代码解决方案
2022-05-30
设备管理这么做，低代码平台成功打通信息墙，实现设备、售后双提效
2022-05-29
疫情防控常态化之下，如何做好访客管理的低代码解决方案
2022-05-28
疫情余波不断，企业、学校、社区如何做好常态化疫情防控的低代码解决方案
2022-05-28
低代码指南100解决方案：9售后管理这么做，客户满意度可达95%
2022-05-28
低代码指南100解决方案：8拒绝无效加班！财务用一天搭建管理应用，有效减少80%重复工作
2022-05-28
低代码指南100方案：6供应商不配合，管理成本高？降本增效的供应商管理该如何实现？.pdf
2022-05-28
低代码指南100方案：4全球物流大塞车，运费上涨近10倍？企业又该如何应对？.pdf
2022-05-28
低代码指南100方案：3薄利多销模式下，批发零售行业如何获取最大收益？.pdf
2022-05-27
《向量数据库》-向量数据库 Milvus 是什么.pdf
2023-07-08
低代码指南100方案：52用低代码管理学生宿舍，让学生住得安心让宿管阿姨放心.pdf
2022-12-28
低代码指南100方案：51用更高效的售后服务提高客户满意度.pdf
2022-07-14
低代码指南100方案：46用好合理化建议系统，让企业集体智慧发挥到极致！.pdf
2022-07-12
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2022-07-12
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2022-07-12
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2022-07-10
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2022-07-10
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2022-07-10
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2022-07-10
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2022-11-21
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