技术宅男改变世界

分析： 在 Docker 中运行的环境中遇到 ModuleNotFoundError: No module named ‘mysql’ 错误，通常是因为 Docker 容器中缺少所需的 Python 库。如果您使用 Dockerfile 构建镜像，请确保在 Dockerfile 中安装了 mysql-connector-python 库。实测postgresql和sqlite是ok的， mysql报错，其他几个未测试。3. 添加“执行”节点，命名为“执行查询”， 定义入参、处理函数、输出变量。

Model Context Protocol (MCP) 是一个开放协议，它使 LLM 应用与外部数据源和工具之间的无缝集成成为可能。无论你是构建 AI 驱动的 IDE、改善 chat 交互，还是构建自定义的 AI 工作流，MCP 提供了一种标准化的方式，将 LLM 与它们所需的上下文连接起来。目前，MCP 已经积累了足够的临界规模和动能，因此它被视为 2023-2025 年“代理开放标准”之争的潜在赢家。寻找国内Claude Desktop平替， 实现mcp强大的ai扩展能力。

本文将带你深入了解 Transformers、vLLM、Llama.cpp、SGLang、MLX 和 Ollama 这些引擎，帮助你找到最适合的工具，释放大语言模型的全部潜力！特点：本地化部署工具，支持一键运行多种模型（如Llama、DeepSeek），集成Web界面。特点：基于C++的CPU推理引擎，专为资源受限环境设计，支持量化（4-bit/8-bit）。优势：吞吐量比vLLM高5倍，支持结构化输出（如JSON）和复杂控制流，适合企业级复杂任务。局限性：推理速度较慢，仅支持CPU，无法利用GPU加速。

引用：2月25日晚间，阿里云旗下视觉生成基座模型万相2.1（Wan）正式开源，此次开源采用最宽松的Apache2.0协议，14B和1.3B两个参数规格的全部推理代码和权重全部开源，同时支持文生视频和图生视频任务。

头部数字人公司硅基智能宣布开源其核心产品「HeyGem.ai」，提供本地化部署的完整数字人解决方案。用户仅需1秒视频或照片，即可30秒生成高精度数字分身，支持无限克隆与离线使用，彻底打破行业技术壁垒。【开源推荐】Heygem AI: 开源的Heygen替代品(硅基智能)Github 地址：Heygem是一款专为Windows系统设计的全离线视频合成工具，它能够精确克隆您的外貌和声音，让您的形象数字化。您可以通过文字和语音驱动虚拟形象，进行视频制作。无需联网，保护隐私的同时，也能享受到便捷和高效的数字体验。

今天使用traeAi帮我生成一个AI学习计划，不敢相信它居然强大如斯 以下是大纲， 博主会将9大详细学习计划分享给大家。

Flowith是一款创新的画布式 AI 平台，旨在提升效率和创意。它通过独特的画布交互、Oracle AI 系统、知识花园和丰富的模型选择，为用户提供全新的 AI 体验。画布交互打破线性思维，Oracle AI 帮助任务拆解与执行，知识花园构建知识图谱，多种 AI 模型满足不同需求。Flowith.io 适用于内容创作、学术研究、团队协作等多种场景。新手可享受免费试用和T-2模型免费使用。Flowith.io 代表了 AI 交互的新方向，值得探索。

Dify是一个开源的 LLM 应用开发平台。提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力，轻松构建和运营生成式 AI 原生应用。比 LangChain 更易用。官网 https://dify.ai/zh。

腾讯的IMA知识库（全称ima.copilot）是腾讯推出的以知识库为核心的AI智能工作台，集“搜、读、写”功能于一体，旨在提升用户学习与工作效率，并支持知识的长期沉淀与共享。ima.copilot 的 slogan 是“智慧因你而生”，其产品定位为“个人知识助理和效率工具”。从中可以看出，这款产品不仅仅是一个简单的内容存储工具，而是一个能够帮助用户在日常工作和学习中提升效率、结构化管理知识的智能助手。其背后采用腾讯的 混元大模型，依托丰富的数据源和用户个性化信息，实现了知识与洞察的深度结合。

Manus是2025年3月由中国武汉（创始人华中科技大学毕业）团队Monica.im推出的全球首款通用型AI智能体（AGI Agent），其核心理念为“手脑并用”（Mens et Manus），旨在通过自主规划与执行任务，将用户需求转化为实际成果，而非仅提供建议。话说杭州、武汉，还有喊话的南京、抢人热火朝天的深圳。科技站从中美的国与国之间，到国内一线二线城市之间，战火又烧到啦教育界，凡人紧紧抓住飞速移动的列车，一不小心就甩出去。

QwQ-32B。朋友圈刚炸，凌晨工作群接着敲本着工作是老板的，粉丝是自己的第一性原则，先给大家分享下体验感受这个模型凭借其“娇小的身材”——32B 参数，即320亿，及其媲美大参数模型的性能——比如满血版，迅速走红。截至写这篇文章，Qwen 的官宣帖阅读数已超过170万。

使用 Nodejs + NestJs 服务端渲染技术, 支持高并发（万级甚至千万级用户同时请求使用）；提供更高的可用性和稳定性。系统平台支持：支持 电脑PC端+手机端H5+微信公众号对接（支持H5打包其他平台支持）支持宝塔常规部署和Decker一键部署方式，所有对接配置均可在后台界面上完成。支持OpenAI官方API + One API 等中转对接使用（即支持OpenAI全模型、三方大模型、国内全模型）；

要实现的功能就是：用中文语言同数据库交流，而数据库给出的结果也是自然语言。

KTransformers作为一个开源框架，专门为优化大规模语言模型的推理过程而设计。它支持GPU/CPU异构计算，并针对MoE架构的稀疏性进行了特别优化，可以有效降低硬件要求，允许用户在有限的资源下运行像DeepSeek-R1这样庞大的模型。KTransformers实现了强大的CPU+DDR5+24GB显存环境下本地运行DeepSeek-R1满血版的能力，大大降低了部署成本和技术门槛。

前言最近国产AI大模型Deepseek的爆火让大家都想尝试用一下来看看它到底有多好用，但是随着使用的人越来越多，大家也经常会发现提问时会得到服务器繁忙，请稍后再试的回复。其实我们完全可以在自己的Windows电脑上本地部署Deepseek大模型，并在浏览器中添加一个Page Assist插件来快速使用Web UI页面来与模型聊天，与之前介绍过的Open Web UI或Anything LLM相比，使用这款插件的使用门槛更低，新手也能立刻上手。

deepseek资源大全

官网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。RAGFlow的技术原理涵盖了文档理解、检索增强、生成模型、注意力机制等，特别强调了深度文档理解技术，能够从复杂格式的非结构化数据中提取关键信息。

DeepSeek 真的强，中美科技争霸赛终于杀到AI的针尖对麦芒阶段

官网LlamaIndex是一个数据框架，它主要用于连接大型语言模型（LLMs）与外部数据源，例如API、PDF文档、SQL数据库等。这个框架的设计目的是为了增强LLM的能力，使其能够理解和生成更准确、更有上下文关联的文本，尤其是在涉及私人数据或特定领域知识的情况下。LlamaIndex通过创建索引结构来组织和访问数据，这样可以更高效地检索相关信息并将其提供给LLM。这些索引可以是列表索引、向量索引、树索引或关键词索引等，具体取决于数据类型和需求。

DeepSeek 是专注通用人工智能的中国科技公司，其开源的 DeepSeek - R1 推理模型性能出色，擅长处理复杂任务且可免费商用，在数学、代码、自然语言推理等方面与 OpenAI - o1 正式版相当，可应用于智能对话、文本生成等多种场景，并支持联网搜索与文件上传等功能。DeepSeek是中国一家专注于通用人工智能（AGI）研发的科技公司，其核心产品基于自主研发的大模型技术（如推理模型DeepSeek-R1和通用模型），在数学推理、代码生成、逻辑分析等复杂任务上性能比肩OpenAI顶级模型。

DeepSeek是中国一家专注通用人工智能（AGI）研发的科技公司，基于自主研发的大模型核心技术，提供智能对话助手（如深度求索）、开放平台API接口及企业级解决方案，涵盖智能客服、数据分析、内容生成等场景应用。性能对齐OpenAI-o1正式版DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI o1正式版。

MaxKb是一款基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统。它允许用户构建自己的私人ChatGPT。与依赖云服务的AI工具不同，MaxKb支持本地开源和商用闭源的大语言模型（LLM），用户可以根据自己的需求和预算选择合适的模型。RAG检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，）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。本文主要是对基于MaxKB的知识库问答系统二次开发前的部署过程记录。

检索增强生成（RAG）已成为增强大型语言模型能力的一项强大技术。RAG框架结合了基于检索系统的优点与生成模型的优势，能够提供更准确、更具上下文感知能力以及更及时的响应。随着对复杂AI解决方案的需求增长，许多开源的RAG框架在GitHub上涌现，每个框架都提供了独特的功能和能力。RAG框架的作用是什么？检索增强生成（RAG）是一种人工智能框架，通过整合外部知识源来增强大型语言模型（LLM）的能力。

官网https://anythingllm.com/AnythingLLM是一个AI聊天系统，它允许用户构建自己的私人ChatGPT。与依赖云服务的AI工具不同，AnythingLLM支持本地开源和商用闭源的大语言模型（LLM），用户可以根据自己的需求和预算选择合适的模型。和之前的大模型部署和应用过程相比，基于 AnythingLLM 的 RAG 实现整个部署过程比较繁琐，包括环境准备、Docker 安装和配置、AnythingLLM 配置等。

引言在4月19日刚刚发布，官方的对比结果中在开源模型中堪称世界第一，整好周六日有时间，在魔搭社区上测试一下。