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RSS订阅原创 创新实训（十）：Cherry Studio的css样式修改
MCP工具的构建完成，我们的创新实训也告一段落，发现没有做CherryStudio的介绍，本文主要介绍这个很好用的多平台AI客户端，并且提供一些前端模板样式。
2025-06-15 18:32:23
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原创 创新实训（九）：基于MCP实现CherryStudio的山大本地化功能开发
在人工智能快速发展的今天，大语言模型（LLM）已经成为许多应用的核心。然而，如何让这些模型更好地与外部世界交互，获取实时信息，执行特定任务，一直是开发者面临的挑战。模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）应运而生，它为LLM提供了一种标准化的方式来访问外部数据和功能。
2025-06-13 22:19:24
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原创 创新实训（八）：基于校内部署的文生图实现
与展鹏老师交流后，基于校内学校算力服务器部署能力，选择校内部署腾讯混元文生图大模型从下表中可以看出，混元文生图模型是目前最好的开源文生图模型语义理解上，腾讯自研了跨模态预训练大模型，不仅让它同时学会建模中英文，而且强化文本和图像细粒度特征的联系，简单来说就是中文、英文、图像三者的“跨模态对齐”。生成构图上，腾讯自研了一种扩散模型和Transformer混合的架构，尤其是将Transformer当前大火的旋转位置编码研究给用上了。
2025-06-11 13:07:55
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原创 创新实训（七）：基于博查接口联网搜索的网页版实现
FastAPI是一个现代、快速（高性能）的python web框架，基于标准的python类型提示，使用python3.6+构建的web框架。FastAPI的架构为RESTful风格，RESTful是一种网络应用程序的设计风格和开发方式，其特点为每一个URI代表一种资源，客户端通过GET、POST、PUT、DELETE等动作，对服务器端资源进行操作。
2025-06-08 21:31:24
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原创 Cherry for SDU创新实训团队周报（六）
FastAPI是一个现代、快速（高性能）的python web框架，基于标准的python类型提示，使用python3.6+构建的web框架。FastAPI的架构为RESTful风格，RESTful是一种网络应用程序的设计风格和开发方式，其特点为每一个URI代表一种资源，客户端通过GET、POST、PUT、DELETE等动作，对服务器端资源进行操作。
2025-06-06 19:43:09
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原创 创新实训（六）：基于博查接口的联网搜索实现
基于上述需求，博查专门设计了一个给AI用的搜索引擎，为AI产业提供世界知识搜索服务，一句话说就是：“Search API for AI”。比如，在AI对话、AI搜索、AI智能体等AI应用的开发过程中，均需要引入搜索API来提供实时信息，增强检索并且降低大模型的幻觉。国内目前只有博查提供专为AI使用的搜索服务。
2025-06-06 19:42:13
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原创 创新实训（五）：基于Hystack的RAG优化
本周的工作重点是文档分块和Prompt模板的优化。通过调整分块策略、引入内容去重机制以及精心设计Prompt模板，系统在检索效率和答案生成质量方面取得了显著进步。下一步，我将继续探索更多优化策略，如引入更先进的分块算法和动态Prompt调整机制，进一步提升系统的性能和用户体验。
2025-05-07 12:03:23
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原创 创新实训（二-2）：初识RAG
检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）是一种创新架构，巧妙地整合了从庞大知识库中检索到的相关信息，以指导大型语言模型生成更为精准的答案。这一方法显著提升了回答的准确性与深度。：LLM 有时会生成与客观事实不符的信息，导致用户接收到不准确的信息。：LLM 基于静态数据集训练，可能导致知识更新滞后，无法及时反映最新信息动态。：LLM 生成的内容往往缺乏明确的信息来源，影响内容的可信度。：LLM 在处理特定领域的专业知识时，效果可能不理想，影响回答质量。
2025-05-07 11:05:52
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原创 Cherry for SDU创新实训团队周报（四）
本周，我们团队致力于构建一个基于 LangChain 的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）管道，旨在实现高效的知识问答系统。通过整合 LangChain 框架、向量嵌入技术以及先进的语言模型，我们成功搭建了一个从 PDF 文档加载到问答生成的完整流程，为后续的应用拓展奠定了坚实基础。
2025-05-07 10:25:54
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原创 创新实训（四）：基于LangChain初步搭建RAG链
LangChain 是一个为各种大型语言模型应用提供通用接口的框架，旨在简化应用程序的开发流程。通过 LangChain，开发者可以轻松构建 RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用。
2025-04-20 23:46:55
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原创 Cherry for SDU创新实训团队周报（三）
find_overlap 函数动态检测实际重叠量（而非固定50字符），通过逆向扫描找到最大匹配子串。，主要用于高效存储、检索和计算高维向量数据（如文本、图像、音频的嵌入向量）。作为大语言模型（LLM）的外部记忆库，存储领域知识，提升生成内容的准确性（如 RAG 架构）。通过向量距离识别重复内容（如重复图片、相似文本）或异常数据（如欺诈行为）。将用户查询转换为向量，快速检索相似文档或答案（如智能客服、知识库检索）。chunk_overlap=50：块间重叠50字符（保持语义连贯）
2025-04-20 22:03:19
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原创 创新实训（三）：openai库调用接口并实现流式输出
为了实现 DeepSeek API 的流式输出功能，开发者可以利用与 OpenAI 兼容的接口特性来设置特定参数并处理响应数据。当启用流模式时，API 将返回一系列部分完成的结果而不是一次性完整的回复。使用openai库调用api我们发现等待时间较长，并且总是返回整段输出，于是我们通过实现流式输出，让结果回答更加人性化且降低等待时间。
2025-04-13 22:50:35
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原创 Cherry for SDU创新实训团队周报（二）
本项目旨在基于Cherry Studio平台，集成山东大学内容中台API，打造“一站式智能搜索”解决方案，以提升校内信息检索的效率和准确性，推动高校数字化转型。项目通过调用山东大学资讯中心接口开放平台的数据，实现本地化人工智能模型推理能力的增强，减少模型在处理校内特定信息时的“幻觉”现象，同时确保数据安全。
2025-04-13 22:35:30
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原创 创新实训（二）：数据预处理——初识embedding
在自然语言处理（NLP）的领域中，词嵌入（Word Embedding）技术扮演着至关重要的角色。它通过将词汇映射到高维空间中的向量，使得计算机能够捕捉和理解词汇的语义和语法特性。随着深度学习技术的发展，词嵌入已经成为构建高效NLP系统的基础。词嵌入技术不仅能够减少模型的复杂度，还能提高模型的泛化能力，使得机器学习模型能够更好地处理和理解自然语言数据。
2025-04-01 13:54:06
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原创 创新实训（一):数据获取
我们使用山东大学资讯中心接口开放平台作为数据来源，并获得了软件学院公众号和所有站点的api授权据统计，总数据量为319.28G。
2025-03-29 22:43:30
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