NGraphX-优快云博客

原创文生视频产品使用的几点感受，是否真到了写几段话就能创作出宏伟巨片的时代

不管文生图还是文生视频，都要不停的抽卡，看运气，这种不确定性也会让创作变得不可控，可能兴高采烈写完剧本，发觉生成的南辕北辙，是不是很浪费时间。

2024-09-26 10:42:17 1190

原创 10B左右多模态模型，可本地食用，模型真的在越来越小型化

Ovis1.6-Gemma2-9B、Qwen2VL-7B、InternVL2-26B和MiniCPM-V-2.6等主流开源模型对比：查找更多视觉模型

2024-09-20 14:30:52 1079

原创 NGraphX v1.12.0发布，新增任务调度与监控、流程定义缓存、视觉模型适配

MiniCPM-V 2.6 是一款由面壁智能推出的端侧 AI 多模态模型，属于 MiniCPM-V 系列中最新且性能最佳的模型。相较于 MiniCPM-Llama3-V 2.5，MiniCPM-V 2.6 在性能方面有显著提升，并引入了多图和视频理解等新功能。Celery是一个强大的异步任务队列/作业队列，基于分布式消息传递。它专注于实时操作，但同时也支持调度。以Pandas DataFrame 传递数据有助于提高数据处理流程的效率、可维护性和可扩展性，同时确保数据的一致性和准确性。

2024-09-18 10:01:46 1154

原创 NGraphX 中秋节版发布，v1.11.0 新增智能体Copilot前端React脚手架及调色板检索示例

增加Copilot脚手架，调色板RAG检索示例及诸多功能改进

2024-09-14 19:13:03 851

原创 NGraphX v1.10.0 发布，新增“系统默认”模型节点，工具函数增强，流程设计器瘦身

流程设计器优化，Python工具函数节点增强，语言模型新增节点及错误修复。

2024-09-07 18:32:45 371

原创 NGraphX v1.9.0发布新增从Pandas DataFrame中读取文档构建向量索引，并优化向量检索器等功能

1️⃣ 新增Pandas DataFrame读取器：现在支持从Pandas DataFrame中直接加载Llama Index所需的文档。 2️⃣ 优化DuckDB & Neo4J检索器：改进消息传递，支持从上游节点获取消息，便于预处理。 3️⃣ 向量检索器新增Meta信息输出：文档来自数据库表时，检索后可获取表主键等关键信息。 4️⃣ 简化检索器文档输入：去除不必要必填项，简化用户操作。 5️⃣ JSON动作支持自动探测：提升模型生成准确性和减少错误反馈。

2024-09-05 22:51:02 884

原创 Pocketbase鉴权，NGraphX提供智能体，驱动AiEditor实现SaaS化Ai文档编辑

语言模型选用GLM4-9B，由智谱GLM4-Flash、硅基流动GLM4-9B免费模型提供动能。吐真的希望有更多的MaaS产商都提供标准的Open AI协议兼容。

2024-08-31 13:30:33 766

原创 NGraphX v1.8.2发布，Bug修复及增加AiEditor接入示例并托管示例源码到Github

本次更新包括了对启动脚本、认证流程、请求Url处理的优化，以及工作流API的改进。接入示例，让用户体验更直观、互动性更强。并增加AiEditor接入示例，示例源码托管在Github上

2024-08-31 12:13:29 586

原创 NGraphX 智能体创作 v1.8.1 发布，智能体并行、数据序列化及节点编排改进与优化

本次更新包含了多项改进和新增功能，旨在提升用户体验和系统性能。我们将持续致力于产品的优化和创新，为您提供更加稳定、高效的。

2024-08-28 21:24:12 498

原创 NGraphX 智能体创作 v1.8.0 重磅升级！功能优化及大量实用性更新

很高兴地宣布，经过不断努力，迎来了全新升级！本次更新不仅优化了多项功能，还增加了许多实用的新特性。

2024-08-27 15:17:27 889

原创为什么你需要掌握xyflow或x6节点编排前端组件？

除了上述散修，就是宗门级的，比如Coze，百度的AentBuilder，魔搭的ModelScope-Agent，其它的MaaS产商都是走NodeFlow流，顺便吐槽一下魔搭的那个智能体流程编排，看了下源码，大有彼时诸侯动乱，吾皇惊，速命大臣，问敌何方，战之，好像没怎么设计，很乱。最后就是NGraphX了，前面在聊到langflow时有说，也是面向AIGC，RAG，智能体编排，但不仅限于智能体，在规划中的功能，智能体编排仅仅是冰山之一角。在完全插件驱动理念上是一致的，老实说，给了我灵感。

2024-08-23 22:31:36 1260

原创 LLM FunctionCall 是什么

LLM（Large Language Model，大型语言模型）的FunctionCall（函数调用）用途通常指的是在大型语言模型中嵌入特定的函数或API调用，以便执行特定的任务或获取数据。在实际应用中，FunctionCall可以极大地扩展语言模型的功能，使其能够更加有效地处理各种复杂的任务。

2024-08-22 11:49:28 523

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