圆桌问答第2页

【RAG知识库】本地搭建chatgpt知识库

️一种利用langchain思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。

LLM教程·2025-02-08 06:23

【深度解析】DeepSeek-R1的五大隐藏提示词

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战

吴师兄大模型·2025-02-07 20:54

人狗大战 Java新实现，更有趣，Java _Springboot_Spring AI

本例使用springaialibaba+通义千问Qwenapi来构建这个智能问答系统，qwen有100万免费T

ekskef_sef·2025-02-07 17:03

【奇葩谈】让文心一言回答崩溃的nohup

因为nohup而崩溃的文心一言，我也无语了~~~问答链接：查看nohup命令版本问题：查看nohup命令版本回答：要查看nohup命令的版本信息（如果指的是nohup，这实际上可能是一个拼写错误，通常我们使用的是

大道志远·2025-02-07 14:11

为什么UI导入png图会出现白边

Unity后产生的Objects泄露现象3）Unity升级后，加载Framework白屏4）如何优化轮廓线比较细的锯齿现象这是第419篇UWA技术知识分享的推送，精选了UWA社区的热门话题，涵盖了UWA问答

·2025-02-07 13:25

golang 代发邮件支持附件发送，outlook案列，其他邮箱需要替换对应邮箱服务域名

GPT===问答实例importpandasaspdfromopenai.embeddings_utilsimportget_embedding,cosine_similarityimportopenaiimportosimportloggingasloggerfromflask_corsimportCORSimportosopenai.api_key

AuLuo-·2025-02-07 05:39

文武双全！为什么数据分析师需要既懂业务又懂技术

感谢关注天善智能，走好数据之路↑↑↑欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！

R3eE9y2OeFcU40·2025-02-07 04:35

通义灵码：AI 编码的强大助力

通义灵码集成了行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。

简单风·2025-02-07 02:24

DeepSeek R1和V3区别

以下是两者的主要区别：1.模型定位与核心能力DeepSeek-V3定位为通用型大语言模型，专注于自然语言处理（NLP）、知识问答和内容生成等任务。

@Rocky·2025-02-06 23:02

煤矿安全大模型：微调internlm2模型实现针对煤矿事故和煤矿安全知识的智能问答

煤矿安全大模型————矿途智护者使用煤矿历史事故案例，事故处理报告、安全规程规章制度、技术文档、煤矿从业人员入职考试题库等数据，微调internlm2模型实现针对煤矿事故和煤矿安全知识的智能问答。

汀、人工智能·2025-02-06 12:20

在 Python 中生成一个简单的类 GPT 软件?

一、引言近年来，大型语言模型如GPT展现出了强大的自然语言处理能力，在对话、文本生成、知识问答等多个领域有着广泛的应用。在Python中，我们可以借助现有的开源资源和工具，构建一个简单的类GPT软件。

一只小灿灿·2025-02-06 10:37

Effective Modern C++ 条款3：理解decltype

但有时候它得出的结果也会让你挠头半天，最后只能求助网上问答或参考资料寻求启示。我们将从一个简单的情况开始，没有任何令人惊讶的情况。相比模板类型推导和auto类

举个栗子2·2025-02-06 00:50

三分钟看懂RAG在智能问答系统中的应用

什么是RAG？RAG是一种将信息检索与生成模型相结合的混合架构。首先，检索器从外部知识库或文档集中获取与用户查询相关的内容片段；然后，生成器基于这些检索到的内容生成自然语言输出，确保生成的内容既信息丰富，又具备高度的相关性和准确性。RAG模型由两个主要模块构成：检索器（Retriever）与生成器（Generator）。这两个模块相互配合，确保生成的文本既包含外部的相关知识，又具备自然流畅的语言表

大模型玩家·2025-02-05 22:04

AI模型调度架构全解析：实现任务与模型的智能匹配

本文将深入剖析基于Ollama的AI大模型问答调度架构，探讨其核心设计、功能亮点，以及在业务场景中的应用优势，帮助您全面了解这一系统如何在复

大模型玩家·2025-02-05 22:03

IT从业人员面试经典必问的70问答

1、请你自我介绍一下你自己？回答提示：一般人回答这个问题过于平常，只说姓名、年龄、爱好、工作经验，这些在简历上都有，其实，企业最希望知道的是求职者能否胜任工作，包括：最强的技能、最深入研究的知识领域、个性中最积极的部分、做过的最成功的事，主要的成就等，这些都可以和学习无关，也可以和学习有关，但要突出积极的个性和做事的能力，说得合情合理企业才会相信。企业很重视一个人的礼貌，求职者要尊重考官，在回答每

小小小妮子~·2025-02-05 21:29

LLM大模型RAG内容安全合规检查

1.了解内容安全合规涉及的范围我们先回顾一下智能答疑机器人的问答流程。问答流程主要包括用户、智能答疑机器人、知识库、大语言模型这四个主体。涉及内容安全的关键阶段主要有：输入阶段：用户发起提问。

MichaelIp·2025-02-05 21:57

DataWhale wow-agent task 2: llama-index搭建电商数据库查询&课本问答agent

创建demoagentllama-index默认调用OpenAI大模型，调用其他模型需要继承CustomLLM类自定义一个类。教程中还实现了一个流式输出的功能，即各大ai聊天平台上的打字机效果。这节课构建的agent暂且不需要记忆对话历史。llama-index库之于openai库的优势方便连接外部数据SQL数据库操作配置对话模型创建数据库对话引擎llama中的NLSQLTableQueryEng

Meteora1024875·2025-02-05 18:07

从 0 到 1 掌握 LangChain Agents：自定义工具 + LLM 打造智能工作流！

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战

吴师兄大模型·2025-02-05 08:53

[Windows] DeepSeek R1 本地部署 web-ui 可以断网

它现在不但比OpenAI开放，也比它有活力它的功能堪称全能，日常写作、翻译、问答轻松拿捏，独特的“深度思考”模式加上联网搜索，在编程、解题、文献解读等复杂任务里也游刃有余

私人珍藏库·2025-02-04 21:35

【大模型应用开发动手做AI Agent】第二轮思考：模型决定计算

这些模型通过学习海量数据，能够完成复杂的任务，如机器翻译、图像识别、问答系统等。然而，大模型在应用开发中面临着计算资源、能耗和效率等方面的挑战。本文将从“模型

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-04 16:30

OpenAI 实战进阶教程 - 第八节: 模型扩展与智能工具开发 - 理解 Embedding 与向量检索原理

适合的读者群体软件开发人员：需要在项目中实现智能检索或问答功能的工程师。数据分析师/科学家：对自然语言处理、文本挖掘等方向感兴趣，希望了解最新向量检索技术。

山海青风·2025-02-04 15:46

利用 OpenAI GPT、LangChain 和 Streamlit 创建自己的 PDF 问答系统

hj_caas·2025-02-04 13:01

【基于langchain + streamlit 完整的与文档对话RAG】

本地部署文档问答webdemo支持pdf支持txt支持doc/docx支持源文档索引你的点赞和收藏是我持续分享优质内容的动力哦~废话不多说直接看效果准备首先创建一个新环境（选择性）condacreate-nchatwithdocspython

放飞自我的Coder·2025-02-04 13:30

LangChain Ask PDF: 构建基于大语言模型的PDF问答应用

LangChainAskPDF:构建基于大语言模型的PDF问答应用在人工智能和自然语言处理技术快速发展的今天,如何有效地处理和利用大量文本信息成为了一个重要课题。

m0_75126181·2025-02-04 12:59

RAG：本地部署Langchain-Ollma(Windows)

相较于微调技术，RAG能够更加短平快的吸纳本地知识并整合大模型进行问答。因此本地部署了一个基于Langchain+Ollma

MurphyStar·2025-02-04 12:26

PDF问答工具（基于openai API和streamlit）

utils.py：fromlangchain_community.document_loadersimportPyPDFLoaderfromlangchain_text_splittersimportRecursiveCharacterTextSplitterfromlangchain_openai.embeddingsimportOpenAIEmbeddingsfromlangchain_com

橙意满满的西瓜大侠·2025-02-04 12:23

基于 LangChain 实现数据库问答机器人

基于LangChain实现数据库问答机器人一、简介二、应用场景三、实战案例1、需求说明2、实现思路3、对应源码一、简介在Retrieval或者ReACT的一些场景中，常常需要数据库与人工智能结合。

敲代码敲到头发茂密·2025-02-04 11:16

OpenAI开源战略反思：中国力量推动AI产业变革

在上周五的Reddit问答会上，OpenAI首席执行官SamAltman罕见承认公司正面临来自中国科技企业的强劲挑战。

·2025-02-04 00:43

机器学习—大语言模型：推动AI新时代的引擎

2.Transformer架构3.模型训练二、大语言模型的应用场景1.文本生成2.问答系统3.编码助手4.多语言翻译三、大语言模型的最新进展1.GPT-42.开源模型四、构建和部署一个简单的大语言模型1

云边有个稻草人·2025-02-03 19:38

matlab导致电脑重启问题，如何解决？？

本文收录于《CSDN问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！

bug菌¹·2025-02-03 17:19

2024年7月手把手教你搭建，企业级AI大模型知识库问答系统

安装Docker下载Docker并安装https://www.docker.com/products/docker-desktop/安装Ollama下载Ollama并安装https://ollama.com/下载Chat模型我使用阿里的通义千问作为演示，根据自己的电脑配置情况，选择合适的模型。总体来说，模型是越大，效果越好，但是对电脑的配置要求也越高4b模型要3GB内存7b模型要8GB内存13b模

Peter高效办公有大招·2025-02-03 16:10

基于python的Kimi AI 聊天应用

项目结构项目由三个主要Python文件组成：1.main_kimi.py主程序入口文件，继承了ChatWindow类并实现了问答逻辑：创建主应用程序窗口初始化聊天逻辑实现提交问题的处理函数2.gui.py

hunter206206·2025-02-03 06:54

【DeepSeek全解析】最全面的问答指南，一文读懂！

DeepSeek在国内大模型创业领域独树一帜。它出身不凡，背后有量化私募巨头幻方支持，曾因储备万张A100芯片引人瞩目，后凭DeepSeekV2开源模型引爆大模型价格战，以超低推理成本震撼行业，让大厂纷纷跟进。其成功源于深度技术创新，MLA架构等大幅降本，打破行业常规，获国际认可。团队极具特色，成员年轻且多为本土清北应届生，从实习生到核心成员都能凭兴趣与能力崭露头角，如代达劢、朱琪豪等学术成果丰硕

程序员辣条·2025-02-02 18:17

柳暗花明又一村：Seq2Seq编码器解码器架构

从机器翻译到文本摘要，从对话系统到问答机器人，Seq2Seq编码器-解码器架构在众多NLP任务中展现出强大的能力。传统的机器翻译方法通常依赖于统计模型和规则引擎，难以捕捉语言的复杂性和语义关系。

AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:29

Python——pyqt5——消息框（QMessageBox）

一、提供的类型QMessageBox.information信息框QMessageBox.question问答框QMessageBox.warning警告QMessageBox.ctitical危险QMessageBox.about

少年痴北城·2025-02-02 07:26

LLM的实时性：迈向毫秒级响应的AI

LargeLanguageModel(LLM),实时性,响应时间,微服务架构,并行处理,知识图谱,优化算法,延迟最小化1.背景介绍大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就，展现出强大的文本生成、翻译、摘要和问答能力

AI大模型应用之禅·2025-02-02 06:47

国外SIM卡有信号无法连接，如何解决？

本文收录于《CSDN问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！

bug菌¹·2025-02-02 04:36

DNS原理介绍

1.递归查询：客户端向dns服务器询问答案，服务器返回最佳

不方便，你要方便吗？·2025-02-02 00:15

2022年SQL经典面试题总结（带解析）

吐血整理了一周SQL面试题，包括了选择题、问答题、实战题。每道题都给大家加了详细的解析。几乎每个知识点都涉及到了。刷完这套题，关于SQL的面试妥妥的。

m0_66557301·2025-02-01 15:04

(25-4-01)基于本地知识库的自动问答系统（LangChain+ChatGLM+ModelScope/Huggingface部署）: 构建和部署对话系统（1）

13.3.4构建和部署对话系统文件jina_serving.py定义了一个名为KnowledgeBasedChatLLM的类，用于初始化模型配置、加载文件、检索问题答案等操作。其中，LangChain是文件jina_serving.py中的一个重要组件，它通过将自然语言处理技术与信息检索技术相结合，实现了以下功能：模型管理与加载：通过init_model和reinit_model函数，实现了模型的

码农三叔·2025-02-01 15:02

Llama大型语言模型原理详解

Llama大型语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它在文本生成、问答、摘要等多种NLP任务中展现出强大的性能。

摆烂大大王·2025-01-31 11:40

【LangChain编程：从入门到实践】数据库问答场景

【LangChain编程：从入门到实践】数据库问答场景作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在现代信息社会中，数据的爆炸性增长使得如何高效地从海量数据中提取有用信息成为一个重要课题

AI天才研究院·2025-01-31 05:15

如何寻找好用的GPTs模型？

问答系统：快速解答科研问题、技术问题等。翻译和润色：翻译论文、改进文章语言质量等。数据分析和图表生成

小宝哥Code·2025-01-31 02:53

知识图谱与大语言模型：构建智能问答系统

在这个背景下，知识图谱和大语言模型应运而生，它们通过对数据的深度挖掘和智能处理，为构建智能问答系统提供了可能。2.核心概念与联系2.1知识图谱知识图谱是一种新型的数据结构，它以图的形式表示实体之间

AGI大模型与大数据研究院·2025-01-30 13:32

GraphRAG、Naive RAG框架总结主流框架推荐(共23个)：LightRAG、nano-GraphRAG、Fast-GraphRAG、Dify、RAGflow等

设想你正致力于构建一个智能问答系统，该系统旨在从庞大的知识库中迅速而精确地提取关键信息，并据此生成自然流畅的回答。

汀、人工智能·2025-01-30 10:42

LLM系列(0)：行业大模型落地服务在全业务场景的应用与探索【大模型智能问答、NL2SQL、文档智能分析智能生成、AI智能体决策等】

行业大模型落地服务：在全业务场景的应用与探索1.行业大模型落地挑战及应对1.1.挑战一：有限的算力资源在政企客户场景中落地行业大模型方案，可能首先面临的一个挑战是客户的算力资源有限。算力资源作为大模型落地的前提条件，是很多客户关注的重点，也是业务团队前期与客户沟通交流的一个重点。行业大模型场景落地是否一定需要大量的GPU算力，以及需要多少的算力才能满足落地需求？GPU算力主要消耗在两个地方，一是大

汀、人工智能·2025-01-30 10:41

大模型问答机器人的智能化程度

大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来，人工智能技术取得了飞速发展，特别是深度学习的兴起，为自然语言处理（NLP

AI大模型应用之禅·2025-01-30 09:35

计算机基础知识经典问答题,计算机基础知识问答题及答案一

计算机基础知识试题及答案(一)一、选择题(1)第四代计算机的主要逻辑元件采用的是A)晶体管B)小规模集成电路C)电子管D)大规模和超大规模集成电路(2)下列叙述中，错误的是A)把数据从内存传输到硬盘叫写盘B)把源程序转换为目标程序的过程叫编译C)应用软件对操作系统没有任何要求D)计算机内部对数据的传输、存储和处理都使用二进制(3)计算机硬件的五大基本构件包括：运算器、存储器、输入设备、输出设备和A

剑胆书心·2025-01-29 22:12

Flutter开发者必备面试问题与答案03

youtu.be/rDrn2S6UWnkhttps://www.bilibili.com/video/BV1TeyBYgE3V/前言原文Flutter完整面试问题及答案03本文是flutter面试问题的第三讲，高频问答

独立开发者_猫哥·2025-01-29 10:43

Qwen-VL论文解读

除了传统的图像描述和问答，我们还通过图像-标题-框元组的对齐实现

dream_home8407·2025-01-29 09:10

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