复杂问题知识库问答

llama.cpp 和 LLM（大语言模型）

它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。
这个懒人·2025-03-18 14:12

白话设计模式之（95）：状态模式——优化代码状态管理的利器

设计模式作为编程领域的重要工具，为我们解决各种复杂问题提供了有效的方案。今天，咱们深入探讨状态模式，它是一种优化代码状态管理的利器，能帮助我们处理对象在不同状态下的复杂行为。
一杯年华@编程空间·2025-03-18 03:30

如何让ai问答机器人通人性？

领域专用的问答机器人，数据是灵魂。通用模型的问题在于，它们虽然知识广博，但对特定领域的深度理解不足。解决这个问题的第一步，就是构建一个高质量的领域知识库。
半只小闲鱼·2025-03-18 02:28

DeepSeek使用教程

教程亮点：登录DeepSeek官网，进入“问答系统”模块，输入学科问题即可获取答案。上传学生作
rider189·2025-03-18 02:24

当你简历有一个agent项目如何准备问答

博主现在即将参加xx大学计算机学院研究生复试，现在梳理一下项目中的细节。以下是我的简历上的项目描述：核心技术与创新点为什么需要Agent？大模型的“幻觉”问题很难在模型本身上彻底解决，需要引入外部知识确保答案的准确性，Agent具有与其所属环境交互以指导action的能力，能够满足这样的需求。大模型的参数无法实时更新，本身也无法与真实世界产生实时连接，在多数场景下难以满足实际需求。部分场景需要私有
喂喂喂喂位·2025-03-18 02:51

HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与实用工具类 AI 问答 APP 开发

本文将详细介绍如何搭建HarmonyOSNEXT的开发环境，并通过一个实用工具类AI问答APP的开发示例，帮助开发者快速上手鸿蒙原生应用的开发。
·2025-03-18 00:05

测试工程师指南：基于需求文档构建本地安全知识库的完整实战

需求文档是测试工程师日常工作的核心工具，如何快速检索需求文档中的关键信息（文本、表格、图片等），并将其转化为可供AI查询的知识库，是提升工作效率的重要手段。
Python测试之道·2025-03-17 22:56

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

大模型RAG实战｜混合检索：BM25检索+向量检索的LlamaIndex实现

ThinkRAG大模型RAG实战系列文章，带你深入探索使用LlamaIndex框架，构建本地大模型知识库问答系统。
AIGC大模型 吱屋猪·2025-03-17 21:45

基于多向量检索器的多模态RAG实现：用于表格、文本和图像

原文地址：Multi-VectorRetrieverforRAGontables,text,andimages2023年10月20日概括跨不同数据类型（图像、文本、表格）的无缝问答是RAG追求的目标之一
lichunericli·2025-03-17 21:44

HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与实用工具类 AI 问答 APP 开发

本文将详细介绍如何搭建HarmonyOSNEXT的开发环境，并通过一个实用工具类AI问答APP的开发示例，帮助开发者快速上手鸿蒙原生应用的开发。
·2025-03-17 20:27

大模型联网搜索组件 SearXNG 部署和使用

2022年11月OpenAI发布ChatGPT后，大模型和知识库开始火爆，联网搜索成为弥补大模型知识陈旧的重要工具。
「已注销」·2025-03-17 16:40

探索大模型应用：构建基于检索的RAG实战指南

为了克服这些限制，本文将带你深入了解如何利用检索增强生成模型（RAG）来扩展大模型的能力，并通过一个实战案例，展示如何构建一个基于RAG的AI知识库。
李逍遥猿·2025-03-17 14:23

ChatGPT、DeepSeek、Grok 三者对比：AI 语言模型的博弈与未来

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能技术的飞速发展，AI语言模型已经成为人机交互、内容创作、代码生成、智能问答等领域的重要工具。
一ge科研小菜菜·2025-03-17 13:47

从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装

LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
AI天才研究院·2025-03-17 06:55

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

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·2025-03-16 16:16

大规模语言模型从理论到实践 开源指令数据集

诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色，从文本生成到翻译，再到问答系统，几乎无所不能。这些模型的成功离不开庞大的训练数据集和复杂的算法架构。
AI天才研究院·2025-03-16 13:17

万人在单一世界互动问答集(2)---公开数据多少玩家能进行多少即时互动？

在先前的测试数据，每个逻辑伺服器能处理约80万个任务/秒，每个任务影响3-5个物件。若我们假设10个逻辑伺服器，每秒可处理800万个互动，而这是在24,000名玩家的情境下（每个代理服务处理2,400名玩家，假设10个代理）。测试数据显示，每个代理服务处理2,400名玩家时，流量为220MiB/s。若我们同样线性推算，则60,000名玩家将产生约5.5GiB/s（约5500MiB/s）的网路流量，
微网兔子·2025-03-16 10:56

黑板架构风格

一、定义黑板架构（BlackboardArchitecture）是一种用于解决复杂问题的系统架构模式，其中多个独立的组件（通常称为知识源）共同工作，通过共享一个共同的“黑板”（通常是一个全局的共享数据结构
BGM不迷路·2025-03-16 05:55

大语言模型原理与工程实践：大语言模型强化对齐

这些模型在问答、翻译、文本生成等方面展现出惊人的能力，但同时也引发了
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-16 05:52

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来.

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天，企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。
·2025-03-16 04:20

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天，企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。
·2025-03-16 00:16

Crawl4AI 与 BrowserUseTool 的详细对比

Crawl4AIBrowserUseTool类型专为AI优化的网络爬虫框架浏览器自动化工具（模拟人类操作浏览器）核心目标高效获取结构化数据供AI训练/推理处理需要浏览器交互的动态网页任务典型应用大规模数据抓取、知识库构建登录受限网站
燃灯工作室·2025-03-15 23:42

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来！

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天，企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。
·2025-03-15 23:44

AI人工智能对前端的冲击？

自动化代码生成工具可以显著减少开发者编写重复性代码的时间，使他们能够专注于创新和解决复杂问题‌。‌跨平台开发支持‌：AI可以帮助生成适用于不同平台的代码，简化跨平台开
理想不理想v·2025-03-15 22:32

Python初学者第一天

目录一、问答题（1）什么是硬件？什么是软件？（2）比特是什么？字节是什么？（3）内存和存储设备最主要的区别是什么？（4）解释语言和编译语言之间的区别是什么？（5）操作系统的主要任务是什么？
小熊h·2025-03-15 20:48

模型的秘密武器：利用注意力改善长上下文推理能力

【导语】在大语言模型（LLM）不断刷新各项任务记录的今天，很多模型宣称能处理超长上下文内容，但在实际推理过程中，复杂问题往往因隐性事实的遗漏而败下阵来。
步子哥·2025-03-15 16:51

（chat-gpt问答）

1、梯度是对损失函数求导吗？是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小，需要
湫怿·2025-03-15 16:19

2025年开源大模型全景：语言、多模态与开发工具的前沿探索

它支持文本生成、问答、翻译等多种任务，尤其在处理长篇文本时表现出色，支持高达128K的上下文长度。
软件职业规划·2025-03-15 15:08

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来!

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天，企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。
·2025-03-15 14:30

长文本、知识库、微调对比

长文本、知识库和微调是三种不同的技术手段，用于增强大模型的能力。1.长文本处理•核心目标：理解和生成长篇内容。•优点：•连贯性强，适合处理需要深入理解背景信息的任务。
司南锤·2025-03-15 13:56

【颠覆认知】大模型开发终极实战：30分钟用LangChain打造「超级AI客服」系统（附全代码+黑科技调参技巧）

://img-blog.csdnimg.cn/direct/8a7d3f8c2c7f4e5e8d3c4d0a6e5d8e7a.png)传统AI客服系统开发面临：1.对话记忆金鱼症（7轮对话必失忆）2.知识库更新堪比器官移植
煜bart·2025-03-15 12:13

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[5]-高阶实战微调

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[5]-高阶实战微调1.推荐的模型组合在默认的配置文件中，我们提供了以下模型组合LLM:Chatglm2-6bEmbeddingModels
汀、人工智能·2025-03-15 11:40

人工智能_大模型091_大模型工作流001_使用工作流的原因_处理复杂问题_多轮自我反思优化ReAct_COT思维链---人工智能工作笔记0236

#清理环境信息，与上课内容无关importosos.environ["LANGCHAIN_PROJECT"]=""os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"]=""os.environ["LANGCHAIN_ENDPOINT"]=""os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"]=""#安装所需要使用的包!pipinstallopenailanggraphA
添柴程序猿·2025-03-15 11:08

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天，企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。
·2025-03-15 10:26

Python 科学计算与机器学习入门：NumPy + Scikit-Learn 实战指南

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·2025-03-15 09:25

认知科学：解决复杂问题的5个关键策略

在本文中，我们将探讨5个关键策略，这些策略可以帮助我们解决复杂问题。
AI天才研究院·2025-03-15 06:25

如何优化AI模型的Prompt：深度指南

随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI模型在文本生成、翻译、问答等领域的应用越来越广泛。在使用这些模型时，**Prompt（提示）**的质量直接影响输出结果的好坏。
Earth explosion·2025-03-15 06:23

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

目的：适应具体的任务需求，比如法律文书写作、医疗问答、金融分析等，使得模型能更好地理解和生成符合领域要求的内容。
AI Echoes·2025-03-15 05:38

RAG技术的PDF智能问答系统

关键要点系统基于RAG（检索增强生成）技术，允许用户上传PDF并进行智能问答。使用Ollama的deepseek-r1模型和FAISS向量数据库，支持普通对话和基于PDF的问答模式。
AI Echoes·2025-03-15 05:38

知识库全链路交互逻辑

阶段顺序URL输入→网络连接→前端请求→后端处理→数据库交互→数据返回→前端渲染→连接关闭阶段1：用户输入URL用户行为：在浏览器地址栏输入`https://knowledge.com/search?keyword=金融趋势`浏览器动作：“浏览器解析URL：​协议补全：若用户省略协议，浏览器自动添加https://（若网站支持HTTPS）​字符转义：对中文、空格等特殊字符编码（如金融趋势→%E9%
賢843·2025-03-15 03:20

白话设计模式之（53）：迭代器模式——数据遍历的“百变魔方”

设计模式作为编程领域的关键知识，为我们解决各种复杂问题提供了有力的工具。
一杯年华@编程空间·2025-03-15 01:32

聊天模型集成指南

文章目录聊天模型集成指南Anthropic聊天模型集成PaLM2聊天模型集成OpenAl聊天模型集成聊天模型集成指南    随着GPT-4等大语言模型的突破，聊天机器人已经不仅仅是简单的问答工具，它们现在广泛应用于客服
三月七꧁ ꧂·2025-03-15 00:32

自然语言处理（NLP）技术介绍

NLP技术可以应用于多个领域，例如机器翻译、情感分析、文本分类、问答系统等。以下是一些NLP技术的示例：机器翻译：NLP技术可用于将一个语言的文本自动翻译成另一个语言。
风吹晚风悠·2025-03-14 23:56

深度解析AI智能助手系统架构：数据接入到平台管理的全景指南

一、AI智能助手的核心功能及实现方案AI智能助手的核心功能包括自然语言问答、图表可视化、多维钻取、导出与收藏、需求理解与过程验证、用
AI大模型-搬运工·2025-03-14 20:24

面试基础---面试刷题推荐 动态规划算法：背包问题与最长公共子序列

动态规划算法：背包问题与最长公共子序列引言：动态规划的核心思想动态规划（DynamicProgramming,DP）是一种解决复杂问题的算法思想，通过将问题分解为子问题，并保存子问题的解，避免重复计算，
WeiLai1112·2025-03-14 11:40

AI学习指南RAG篇(5)-RAG的系统架构

文章目录一、引言二、RAG系统的四个核心组件1.知识库处理模块1.1文档收集1.2文档预处理1.3示例代码2.向量化模块2.1文本嵌入2.2向量数据库2.3示例代码3.检索引擎3.1检索算法3.2检索结果排序
俞兆鹏·2025-03-14 09:56

【蓝桥】枚举

无论是新手入门还是复杂问题的简化处理，它都扮演着重要角色。本文将结合枚举算法的核心思想、解空间类型以及循环枚举的实践步骤，带大家深入理解这一经典算法。
CH3_CH2_CHO·2025-03-14 07:44

【GPT入门】第16课 RAG入门

Retrieval-AugmentedGeneration），是一种将检索技术与生成式人工智能相结合的技术架构，以下是关于它的详细介绍：核心原理检索：RAG会在大量的文本数据中进行检索，这些数据可以是网页、文档、知识库等
*星星之火*·2025-03-14 06:03

利用 DeepSeek 总结运维知识库的总结报告

一、背景在运维工作中，知识库是重要的知识沉淀与共享工具。随着公司业务的发展，运维涉及的系统、设备和技术日益复杂，原有的运维知识库内容繁杂、缺乏条理，难以高效检索和利用。
缘来是黎·2025-03-14 06:01
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