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RSS订阅原创 LLMOps实战（四）：大模型开发 RAG 工作流中 Embedding 模型选型全解析
LLMOps实战（四）：大模型开发 RAG 工作流中 Embedding 模型选型全解析
2025-03-25 00:46:58
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原创 在微信公众号里「召唤」DeepSeek大模型？手把手教你用腾讯元器玩转AI交互
在微信公众号里「召唤」DeepSeek大模型？手把手教你用腾讯元器玩转AI交互
2025-03-12 01:10:26
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原创 LLMOps实战（二）：揭秘自注意力机制：从原理到高效应用技巧
自注意力机制（Self-Attention）是Transformer模型的核心组件，其本质是让序列中的每个元素（如句子中的单词）能够动态捕捉与其他元素的相关性，了解自注意力机制了原理，在之后的提示词优化，文本向量化调试都会有所帮助。传统RNN需按顺序处理序列，而自注意力可同时计算所有位置的关联，极大提升训练和推理速度，例如：如果用传统 RNN 方式做一个旅行规划，需要按顺序规划每一天（先定昆明，再定大理，最后丽江），而自注意力机制能像“无人机俯瞰地图”一样，假设用户提问“云南有哪些适合冬季看雪的地方？
2025-03-09 23:56:07
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原创 LLMOps实战（一）：DeepSeek+RAG 协同构建企业知识库全流程指南
LLMOps实战（一）：DeepSeek+RAG 协同构建企业知识库全流程指南
2025-03-03 23:56:52
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原创 DeepSeek开源周：这五个项目为何只与两类公司有关？
当DeepSeek宣布连续五天开源五个底层项目时，朋友圈里出现了有趣的分化：一类人疯狂转发技术细节，另一类人则默默关闭了页面。这背后折射出一个残酷的现实——AI基础设施的优化，本质上是一场只有少数玩家能参与的"军备竞赛"。对于绝大多数应用层公司来说，这些开源项目就像高速公路上的收费站：虽然你每天都在使用它们提供的便利，但不需要关心沥青配比或收费系统的算法。云厂商与算力服务商：他们需要将这些技术整合到基础设施中ToB解决方案商：当甲方要求私有部署时，必须有对应的落地能力。
2025-02-28 13:36:58
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原创 手把手教你:Windows与Linux下Dify+DeepSeek实现ragflow构建企业知识库
手把手教你：Windows与Linux下Dify+Ollama+DeepSeek搭建企业知识库教程
2025-02-25 17:35:37
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原创 DeepSeek结合OmniParser V2 使用全攻略：让大模型化身“电脑管家”的正确姿势
2025年2月17日，微软发布了革命性的视觉Agent框架OmniParser V2。这个能把DeepSeek-R1、GPT-4o等大模型变成"计算机使用智能体"的黑科技，让AI终于不再只是"脑补"屏幕内容——它现在能像人类一样精准识别UI元素，甚至能发现你都没注意到的隐藏按钮！不过就像给天才儿童买钢琴，得先学会调音才能弹出完美乐章。今天我们就来手把手教你在Windows系统上安装这个"大模型翻译器"，让你的AI助手从"脑补大师"进化成"屏幕猎人"！
2025-02-18 23:51:15
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原创 官网崩溃卡顿，10分钟教你用Coze搭建联网满血版DeepSeek R1智能体
你是不是也被DeepSeek官网的崩溃、卡顿折磨到抓狂？想用AI工具搞点正经事，结果页面转圈圈转得比人生还迷茫……别急！今天这篇教程就是你的“急救包”不用等官网修好，不用懂代码，甚至不用花一分钱，教你用 Coze（字节跳动旗下AI开发平台）花10分钟自己搭一个“满血联网版”DeepSeek R1智能体！
2025-02-16 00:30:37
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原创 手把手教你：基于 AnythingLLM API 训练并调用本地知识库
基于 AnythingLLM API 训练并调用本地知识库是提升知识利用效率的有效途径。借助 API 可便捷地将本地知识数据注入模型进行针对性训练，使模型熟悉特定领域知识。训练后能快速准确调用知识库信息解答问题，增强交互专业性和精准度，满足多样化知识需求，推动知识深度应用。
2025-02-11 14:27:18
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原创 超详细保姆教程：跟我学，用Ollama + Chatbox/AnythingLLm搭配DeepSeek从零搭建本地知识库
当今公司各部门受繁杂信息困扰，急需专属知识小助手。本文聚焦本地搭建知识库的 AI 教程，核心工具为 Ollama、Chatbox 或 AnythingLLm 及 DeepSeek。Ollama 便捷下载模型，筑牢运行根基；Chatbox 等能精准输出办公知识；DeepSeek 凭检索担 “智慧担当”。这教程利于学生党学习，更是职场人提效利器，依之操作可快速打造 AI 小助手，攻克难题、推动公司发展。
2025-02-07 19:43:06
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空空如也
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