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本地大模型编程实战(25)用langgraph实现基于SQL数据构建的问答系统(4)

使大语言模型(LLM)查询结构化数据与非结构化文本数据有所不同。查询非结构化数据时，通常需要将待查询的文本嵌入到向量数据库中；而查询结构化数据的方法则是让LLM编写和执行DSL（例如SQL）进行查询。

火云牌神·2025-03-01 14:47

【vLLM 学习】使用 Neuron 安装

vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

HyperAI超神经·2025-03-01 14:47

Layui页面粘贴的方法

一:在Controller层注解的注意点:1.先写一个大的RequestMapping()()里面的的是:(这些你写的那个实体类的方法,在这取名是什么比如用户类user)2.在Controller层需要写一个

mubeibeinv·2025-03-01 12:34

大模型训练与微调（4）——Top-k 和 Top-p 采样策略介绍

大模型训练与微调（4）——Top-k和Top-p采样策略介绍**一、Top-k采样****1.核心思想****2.数学实现****3.示例****4.特点****二、Top-p（Nucleus）采样**

John_今天务必休息一天·2025-03-01 12:33

背后隐藏的奥秘大揭秘！

在这个瞬息万变的电影市场中，有一部作品犹如一颗璀璨的明星，以其惊人的票房成绩和广泛的影响力，迅速占据了观众和业界的焦点——《哪吒2》！自2025年1月29日在中国大陆上映以来，这部动画电影不仅延续了前作的辉煌，更是在票房上取得了突破性的成就，令人瞩目。那么，是什么让《哪吒2》的票房如此之火呢？让我们一起深入探究，揭开它背后的神秘面纱！一、前作口碑积累，续集备受期待首先，不得不提的是前作《哪吒之魔童

山峰999·2025-03-01 12:31

腾讯混元文生图大模型（Hunyuan-DiT）与Stable Diffusion（SD）对比分析

腾讯混元文生图大模型（Hunyuan-DiT）与StableDiffusion（SD）对比分析腾讯混元文生图大模型（Hunyuan-DiT）与StableDiffusion（SD）作为当前文生图领域的两大代表模型

Liudef06·2025-03-01 12:00

AI大模型-提示工程学习笔记21-图提示 (Graph Prompting)

GraphPrompting的解决方案2.GraphPrompting的工作流程(1)图构建(2)图选择/子图提取(3)图编码(4)提示构建(5)LLM推理与生成3.GraphPrompting的关键组件(1)大语言模型

9命怪猫·2025-03-01 12:30

单卡挑战千亿模型！深度求索MoE架构实战指南：从理论到开源工具全解析

随着大模型参数规模突破千亿级别，训练成本与算力需求呈指数级增长。传统密集架构（DenseModel）在单卡训练中面临显存不足、计算效率低等问题。

小诸葛IT课堂·2025-03-01 11:27

VSCode大的JSON数据不能折叠问题

修改editor.foldingMaximumRegions为10000解决，默认只支持5000在VSCode中，默认的JSON文件折叠功能对嵌套层级较深的数据支持有限。以下是几种解决嵌套4层以上数据无法折叠的方法：1.使用扩展插件安装支持更复杂折叠功能的插件，如：JSONTools:提供更好的JSON格式化和折叠支持。FoldLevel:允许自定义折叠层级。步骤：打开VSCode扩展市场（Ctr

wv112406·2025-03-01 11:57

host.docker.internal 及 host-gateway 知多少

在开始本文之前，我们先看一下最近在使用界面工具进行与大模型交互时，我们一般会用到OpenWebUI，部署方式如下，具体要了解DeepSeek的本地化部署，可参见《本地使用CPU快速体验DeepSeekR1

强哥之神·2025-03-01 11:24

苹果iPhone 17系列手机最新爆料，涉及五大方面更新

本文首发于公众号“AntDream”，欢迎微信搜索“AntDream”或扫描文章底部二维码关注，和我一起每天进步一点点iPhone17系列：科技革新与未来展望随着科技的不断进步，智能手机市场的竞争愈发激烈。苹果公司作为行业的领军者，每年推出的新款iPhone总能引发全球消费者的广泛关注。2024年7月，关于即将到来的iPhone17系列的新闻和传闻不断涌现，吸引了众多目光。以下是对这些信息的总结，

AntDreamer·2025-03-01 11:54

【每日科技动态】2025年2月16日科技信息差深度解析——普通人认知提升计划

从AI大模型的全球博弈到人形机器人的产业化落地，从开源生态的崛起再到科技成果转化的新范式，每一个动态都

我的青春不太冷·2025-03-01 10:49

大模型WebUI：Gradio全解12——LangChain原理、架构和组件（2）

大模型WebUI：Gradio全解12——LangChain原理、架构和组件（2）前言12.LangChain原理及agents构建GradioUI12.2学习资料12.2.1学习文档12.2.2用途示例

龙焰智能·2025-03-01 10:14

Vue3 Composition API与十大组件开发案例详解

文章目录一、Vue3核心API解析1.1CompositionAPI优势1.2核心API二、十大组件开发案例案例1：响应式表单组件案例2：动态模态框（Teleport应用）案例3：可复用列表组件案例4：

北辰alk·2025-03-01 09:42

大模型在脑梗死预测及治疗方案制定中的应用研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与方法1.3国内外研究现状二、脑梗死概述2.1脑梗死的定义与分类2.2脑梗死的发病机制与病理生理过程2.3脑梗死的临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状

LCG元·2025-03-01 09:42

电力场效应晶体管（Power MOSFET）

注：‌二次击穿现象‌是指在电力晶体管等功率器件中，当一次击穿发生后，如果继续增加偏压，器件会在极短的时间内进入一个低压大电流的区域，这种现象称为二次击穿。二次击穿主要是由于器件体

嵌入式老牛·2025-03-01 09:40

什么是压力测试

压力测试主要是通过模拟实际使用场景和负载，对系统进行高负荷、高并发和长时间的压力测试，以发现系统的性能瓶颈、资源限制和问题症状。

跨专业测试·2025-03-01 09:40

[Github推荐]CVPR2019录用论文下载及可视化论文网站

CVPR是世界顶级的计算机视觉会议（三大顶会之一，另外两个是ICCV和ECCV），本会议每年都会有固

spearhead_cai·2025-03-01 09:10

A类地址与B类地址：区别、联系与应用

随着互联网的不断发展，IP地址的分类也日益精细，其中A类地址和B类地址作为IPv4地址体系中的两大支柱，各自承载着不同的网络需求。

hgdlip·2025-03-01 09:08

笔记：大模型Tokens是啥？为啥大模型按Tokens收费？

一、Token的定义与示例1.核心概念Token是自然语言处理中的最小文本单位，代表模型处理文本时的一次计算单元。英文场景：1个token≈1个单词或标点符号。示例：句子"Hello,world!"拆分为["Hello",",","world","!"]，共4个token。中文场景：1个token≈1个汉字或词语。示例：短语"深度求索"拆分为["深","度","求","索"]，共4个token；若

瞬间动力·2025-03-01 09:08

LangChain 核心概念与架构详解

简介LangChain是一个强大的框架，专注于构建基于大语言模型(LLM)的应用。本文将深入介绍LangChain的核心架构、关键组件以及其特性。

dgay_hua·2025-03-01 09:05

php序列化与反序列化

用途：语法示例：反序列化漏洞利用前提条件一些绕过策略绕过__wakeup函数绕过正则匹配绕过相等逻辑判断利用大S的ascll码绕过反序列化字符逃逸高级反序列化phar反序列化什么是PHAR文件？

lally.·2025-03-01 09:04

借助知识图谱和Llama-Index实现基于大模型的RAG

幻觉是在处理大型语言模型（LLMs）时常见的问题。LLMs生成流畅连贯的文本，但经常产生不准确或不一致的信息。防止LLMs中出现幻觉的一种方法是使用外部知识源，如提供事实信息的数据库或知识图谱。矢量数据库和知识图谱使用不同的方法来存储和表示数据。矢量数据库适合基于相似性的操作，知识图谱旨在捕捉和分析复杂的关系和依赖关系。对于LLM中的幻觉问题，知识图谱是一个比向量数据库更好的解决方案。知识图谱为L

爱吃牛油果的璐璐·2025-03-01 08:32

苹果AI功能，GPU内存瓶颈，大气预测模型，Chrome内置Gemini

苹果发布AppleIntelligence，官宣免费接入ChatGPT，Siri迎来重磅更新大模型竞速赛鸣枪开跑后，苹果似乎已经脱离了第一梯队，曾经的行业风向标并没有像其他大厂那样频繁地宣讲AI，加之缺乏能够参与竞争的

一支烟一朵花·2025-03-01 08:59

全方位解析：大语言模型评测方法的综合指南

本文回顾了自然语言处理中的评测基准与指标，将大语言

大模型玩家·2025-03-01 08:28

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练 7B 大语言模型自动化训练框架

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词：大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练

AI天才研究院·2025-03-01 07:24

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）目录顺序如下国内外，垂直领域大模型Agent和指令微调等训练框架开源指令，预训练，rlhf，对话，agent训练数据梳理

代码讲故事·2025-03-01 07:54

BERT模型深入理解——自然语言处理的里程碑

这种模式一直影响到最新的大模型结

cufewxy2018·2025-03-01 06:47

怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”？

人机融合智能的目标是通过深度结合人类智能和机器智能，解决现有人工智能系统（特别是深度学习模型，如各种大模型）可能出现的问题，比如“机器幻觉”现象。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

蓝桥杯备考：DFS剪枝之数的划分

比如我们从第一个数开始填，到第二个数的时候，21明显是重复了，我们就没必要继续往下递归了，这个叫剪掉等效冗余分支，然后还有就是，比如我们2开始的枝头，222，223，224，225，我们222的时候就已经比5大了

无敌大饺子 1·2025-03-01 06:43

python 推荐算法库_[译] 详解个性化推荐五大最常用算法

允中若朴编译自Stats&Bots量子位出品|公众号QbitAI推荐系统，是当今互联网背后的无名英雄。我们在某宝首页看见的商品，某条上读到的新闻，甚至在各种地方看见的广告，都有赖于它。昨天，一个名为Stats&Bots的博客详解了构建推荐系统的五种方法。量子位编译如下：现在，许多公司都在用大数据来向用户进行相关推荐，驱动收入增长。推荐算法有很多种，数据科学家需要根据业务的限制和要求选择最好的算法。

weixin_39612733·2025-03-01 06:10

Ninina1992·2025-03-01 06:09

MySQL × 向量数据库：大模型时代的黄金组合实战指南

一、大模型时代的数据存储革命1.1传统架构的局限性--传统商品表结构CREATETABLEproducts(idINTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(255),descriptionTEXT

·2025-03-01 05:47

大模型时代的软件架构设计

大模型，也被称为深度学习模型，因其庞大的参数规模和强大的数据处理能力，成为推动AI技术前进的重要力量。随着大模型的广泛应用，软件架构设计面临着前所未有的挑战和机遇。

AI天才研究院·2025-03-01 05:36

大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用

大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用关键词：大模型技术电商平台商品评价分析情感分析商品推荐Transformer模型BERT模型摘要：本文详细探讨了大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用。

AI天才研究院·2025-03-01 05:35

Android中的四大组件及其生命周期

Android中的四大组件分别是Activity、Service、ContentProvider和BroadcastReceiver，每个组件都有其特定的生命周期。

Java资深爱好者·2025-03-01 05:32

大语言模型LLM原理篇_图解大模型从用户输入prompt到llm输出答案的流程原理

大模型席卷全球，彷佛得模型者得天下。对于IT行业来说，以后可能没有各种软件了，只有各种各样的智体（Agent）调用各种各样的API。

喝不喝奶茶丫·2025-03-01 05:01

开发基于提示工程的大语言模型（LLM）应用——学习笔记

学习通过提示工程与大语言模型进行程序化的交互。将从最基本的开始，比如使用哪些模型，以及如何向它们发送提示词并查看响应。

ricky_fan·2025-03-01 05:31

计算机视觉与机器学习之文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用——文件向量化大模型！

目录前言1、TextIn文档解析技术1.1、文档解析技术1.2、目前存在的问题1.2.1、不规则的文档信息示例1.3、合合信息的文档解析1.3.1、合合信息的TextIn文档解析技术架构1.3.2、版面分析关键技术Layout-engine1.3.3、文档树提取关键技术Catalog-engine1.3.4、双栏1.3.5、非对称双栏1.3.6、双栏+表格1.3.7、无线表格1.3.8、合并单元格

知世不是芝士·2025-03-01 04:57

《AI大模型开发笔记》——提示词工程

1.什么是提示工程提示工程（PromptEngineering），也被称为上下文学习，是指通过精心设计的提示技术来引导LLM行为，而无需更改模型权重。其目标是使模型输出与给定任务的人类意图一致。提示工程帮助用户控制语言模型输出，生成适合的特定需求。提示调整提供了对模型行为的直观控制，但对提示的确切措辞和设计敏感，因此需要精心制定的准则以实现期望的结果。2.提示工程的原则2.1.给模型清晰指令：

Richard Chijq·2025-03-01 04:27

[论文笔记] LLM大模型剪枝篇——2、剪枝总体方案

https://github.com/sramshetty/ShortGPT/tree/mainMy剪枝方案（暂定）：剪枝目标：1.5B—>100～600M剪枝方法：层粒度剪枝1、基于BI分数选择P%的冗余层，P=60~802、对前N%冗余层，直接删除fulllayer。N=20（N：剪枝崩溃临界点，LLaMA2在45%，Mistral-7B在35%，Qwen在20%，Phi-2在25%）对后(P

心心喵·2025-03-01 04:25

TCP网络编程库——Muduo库

库的说明2，Muduo库的主要组件3，Muduo常用的类接口4，Muduo库的代码运用5、Muduo库的工作流程6、特点与优势1，Muduo库的说明Muduo库是一个基于非阻塞IO和IO多路复用的C++高并发

青春：一叶知秋·2025-03-01 04:24

GitHub每日最火火火项目（2.28）

olmocr项目介绍：olmocr是由allenai开发的一款用于将PDF文件线性化，以适配大语言模型（LLM）数据集和训练的工具包。在大语言模型的训练过程中，数据的格式和预处理极为关键。

FutureUniant·2025-03-01 03:50

GitHub 星标10W+的大模型书籍：《轻松入门大模型应用开发：GPT-4 和 ChatGPT 实战指南》，25年一书通关LLM大模型

当下大模型这么火，还有人很多人想加入进来，但是不知道怎么去学习，那么今天我就给大家分享一本适合所有人的一本神仙级入门大模型的书籍，小白也能学会。

程序员丸子·2025-03-01 03:19

如何使用Anyscale平台运行、微调和扩展大语言模型(LLMs)

Anyscale是一个功能强大的平台，主要用于运行、微调和扩展大语言模型(LLMs)，并且通过生产就绪的API提供成本效益的调用服务。

eahba·2025-03-01 03:49

数据库事务四大基本要素

数据库事务四大基本要素简介这四大基本要素也可以理解成一个事务的四个特点，分别是原子性、一致性、隔离性和耐久性，各自对应的英文是Atomicity、Consistency、Isolation、Durability

Hyhhuang·2025-03-01 03:18

利用Python生成器和迭代器高效处理大数据文件

传统的数据处理方法可能会一次性将整个文件加载到内存中，这在数据量较小时是可行的，但当数据量变得非常大时，这种方法就不再适用。

清水白石008·2025-03-01 02:16

SOME/IP--协议英文原文讲解7

基本分三大块：1.SOME/IP协议讲解2.SOME/IP-SD协议讲解3.python/C++举例调试讲解4.1.5De-serializationofDataStructuresThede-serializationprocessneedtoinspect

忆源·2025-03-01 02:46

SOME/IP-SD -- 协议英文原文讲解7

基本分三大块：1.SOME/IP协议讲解2.SOME/IP-SD协议讲解3.python/C++举例调试讲解5.1.4ServiceDiscoveryCommunicationBehavior[PRS_SOMEIPSD

忆源·2025-03-01 01:41

大模型研究：DeepSeek三个版本（初级中级高级）资源要求说明

以下是DeepSeek-LLM7BChat、DeepSeek-V3、DeepSeek-LLM6.7B三个版本模型所需硬件资源的介绍：DeepSeek-LLM6.7B最小最基础版本1.内存（RAM）非量化运行时，由于模型参数数量相对较少，大约需要13GB-14GB的系统内存来加载模型和进行基本推理。如果使用8位量化技术（将模型参数从32位浮点数转换为8位整数），内存需求可降低至约7GB；使用4位量化

程序猿学长·2025-03-01 01:08

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