该教程由靳宇栋（Krahets）老师主导，历时两年打造，旨在为初学者提供一个全面、系统、易懂的数据结构与算法学习路径。项目地址：https://github.com/krahets/hello

前言：最近和小伙伴们一起合作完成一个企业级知识库项目，其中一个功能就是后端把所有格式的文件转换为PDF，前端实现渲染PDF文件从而实现预览，干了整整一周(考虑到低版本浏览器的兼容)，试用了几种方案（iframe

那么，有没有可以在本地部署搭建的AI知识库项目呢？今天为大家推荐的就是一个纯中文本地GPT知识库搭建项目，虽然刚刚开源不到半年的时间，标星已经达到了8.8K，让我们一起来看看吧~Fa

传统搜索系统基于关键字匹配，在面向：游戏攻略、技术图谱、知识库等业务场景时，缺少对用户问题理解和答案二次处理能力。

最近打算完善如下的一些事情：1）梳理工作中的一些难点问题，整理成相关的分享，把这些经验传递给小组成员，让大家了解到一些看不到的技术工作，对个人有一些成长和发展空间，同时也可以借此沉淀一些文档到知识库2）

LLM的局限性知识时效性受限:如何让LLM能够获取最新的知识专业能力有限:如何打造垂域大模型定制化成本高:如何打造个人专属的LLM应用RAG:检索增强生成，核心思想：给大模型外挂一个知识库，对于用户的提问

本文将从智能回复能力、语言准确性和知识库丰富度三个方面，对这两个AI助手进行全面的比较和分析。智能回复能力比较：Chat

作者简介：大家好，我是Leo，热爱Java后端开发者，一个想要与大家共同进步的男人个人主页：Leo的博客当前专栏：每天一个知识点✨特色专栏：MySQL学习本文内容：Git中，版本库和远程库有什么区别个人知识库

1.二叉搜索树中的插入操作（701题）题目描述：给定二叉搜索树（BST）的根节点和要插入树中的值，将值插入二叉搜索树。返回插入后二叉搜索树的根节点。输入数据保证，新值和原始二叉搜索树中的任意节点值都不同。递归法：只要遍历二叉搜索树，找到空节点插入元素就可以了，有返回值的话，可以利用返回值完成新加入的节点与其父节点的赋值操作classSolution{public:TreeNode*insertIn

1.组合总和（39题）题目描述：给定一个无重复元素的数组candidates和一个目标数target，找出candidates中所有可以使数字和为target的组合。candidates中的数字可以无限制重复被选取。说明：所有数字（包括target）都是正整数。解集不能包含重复的组合。示例1：输入：candidates=[2,3,6,7],target=7,所求解集为：[[7],[2,2,3]]回

以下是它们在智能回复、语言准确性、知识库丰富度等方面的比较：智能回复：ChatGPT和文心一言在智能回复方面都很出色。它们能够理解自然语言问题，并给出符合语境的回答。

2023年是大模型快速发展的一年，提示词工程、RAG知识库增强检索、AIAgent、微调等各种技术的迭代和发展，为大模型应用到实际场景降本增效起到了极大的促进作用，AIGC（生成式人工智能）成为新时代的宠儿

然而，随着技术的发展，客服系统中的知识库正逐渐成为解决这些问题的利器。一、客服人员如何使用知识库在客服工作中，知识库是客服人员的得力助手。

学习《阅读知识库》的课程后做了三件事情。1、复习之前的三节课程；通过自己的学习笔记，同学的优秀作业和思维导图。

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为了管理这些宝贵的资源，越来越多的企业开始使用智能知识库。如果你的企业还没有用上智能知识库,那你可能就已经落后一步了。首先，什么是智能知识库？

在这个信息爆炸的年代，知识管理成为了企业发展的重要支柱，而开源知识库，则成为了低成本搭建公司知识管理系统的不二之选。

建立一套完整有效的知识库系统早已不再是高科技企业的特权，普通企业和团队也能依靠简单的操作，快捷地实现这一目标。那么，你知道这其中的秘诀是什么吗？

这些都表明你的公司可能正急需一个知识库系统。知识库系统，或者说是一个在线的、能帮助我们有效存储、检索、共享知识的平台。

而构建一个优秀的企业知识库系统已经成为众多企业必备的系统之一。本文将介绍企业知识库的定义、作用以及如何搭建一个完整有效的企业知识库。什么是企业知识库？企业知识库是一个集中管理和共享知识和信息的系统。

导语：在当今信息爆炸的时代，构建一个高效的知识库管理系统对于企业来说至关重要。一个好的知识库管理系统可以帮助企业集中管理和共享知识和信息，提高团队的协作效率和创新能力。

知识库链接：Java基础入门·语雀1.编程语言发展历史机器语言-》汇编语言-》高级语言Java属于高级语言，高级语言都是通过翻译之后变为计算机底层可以识别的机器语言机器语言都是由0和1组成的1.1.jdk

知识库，这个企业内部服务的“大百科”，可能是你下一步需要建立的重要工具哦！今天，就让我们一起来看一下如何进行知识库的建设和维护。首先，让我们理解一下知识库的定义。

计算机专业考研复试上机算法学习这篇博客是博主在准备可能到来的线下上机复试基于王道机试指南的学习，将各道习题链接和代码记录下来，这篇博客权且当个记录。

昨日，网易有道宣布将自研的知识库问答引擎QAnything正式开源，除了可以调用云端大模型服务，还支持纯本地部署，所有用户可免费在开源社区Github内进行下载，一键部署即可使用。

在选择使用ChatGPT和文心一言这两大AI助手时，我们需要考虑智能回复、语言准确性和知识库丰富度等方面的比较。让我们来看看它们各自的优势以及对人工智能的看法。

不管是出于什么原因，算法学习需要持续保持。问题描述一个句子由一些单词以及它们之间的单个空格组成，句子的开头和结尾不会有多余空格。

国内大模型打假胜诉第一案：阿里云起诉山寨通义千问App一审胜诉国内首个MoE模型abab6上线华为鸿蒙系统开始全面脱离安卓未适配应用转成虚拟机比亚迪发布璇玑AI大模型网易有道知识库问答引擎QAnyt

0.引言GPT-4的知识库涉及领域丰富、涵盖范围广泛，但是一直有一定的实效滞后，例如最新的GPT-4知识更新截止于2023年4月。

基础作业——复现知识库助手的搭建过程环境配置1.在InternStudio上新建虚拟环境并安装所需依赖bash/root/share/install_conda_env_internlm_base.shInternLMcondaactivateInternLM

简介notion是一个可以集日程管理、笔记、知识库整合于一体的轻量级应用。它采用无限层级的目录结构设计，支持图片、文件上传（4美元/月无空间限制），所有页面可以导出为Markdown文件。

Markdown便于本地搜索，也可当作是个人知识库方案。现在有了新的进展。我不仅构建了一个视觉上相当不错的个人网站，还美化了github、构建了个人出版系统–将文章导出为排版精美的图片和pdf的能力。

构建向量数据库构建检索问答链优化建议web部署实践部分环境配置大模型开发范式LLM的局限性：时效性（最新知识）、专业能力有限（垂直领域）、定制化成本高（个人专属）两种开发范式：RAG（检索增强生成）：外挂知识库

在PHP语言中，你可以使用MySQL数据库来存储知识库，并使用PHP来实现系统的逻辑。以下是一个简单的示例：创建数据库表：首先，创建一个名为computer_knowledge的表来存储计算机知识。

1.1基础算法（一）在课程上主要学习算法的思想，在课下通过熟悉“背诵”代码，进行题目的练习达到熟练，练习的方法是将代码全部删除，进行重复写入，循环往复。可以重复三到五次。1.快速排序算法思想快速排序（QuickSort）基本思想：通过一趟排序将无序序列分为独立的两个序列，第一个序列的值均比第二个序列的值小。然后递归地排列两个子序列，以达到整个序列有序。2.快速排序算法步骤从序列中找到一个基准数pi

选择Wiki.js作为企业知识库的搭建工具，有以下几个原因：*灵活性几乎在任何平台都可以部署，支持多种类型的数据库。*强大的功能Wiki.js具有丰富的功能，可以支

当这两位超级英雄在智能回复、语言准确性和知识库的战场上相遇，会擦出怎样的火花呢？让我们一起探索这场AI助手界的终极对决，看看谁能在智能语言助手的宝座上笑到最后！1.智能回复ChatGPT：以其流

但究竟哪一个在智能回复、语言准确性、知识库丰富度等方面更胜一筹呢？下面就让我们一探究竟。首先来谈谈智能回复能力。

语雀是一个专业的云端知识库，面向个人和团队，提供与众不同的知识管理，打造轻松流畅的工作协同，它提供各种格式的在线文档（富文本、表格、设计稿等）编辑能力，支持实时在线多人协同编辑，数据云端保存不丢失。

在选择文档工具时，需要考虑多个因素，如功能、易用性、成本等。Docusaurus是一个开源工具，它因其灵活性而受到文档团队的青睐，尤其是负责软件产品文档的团队。有些组织甚至可能要求使用开源软件，因此选择一个开源工具如Docusaurus可能是一个不错的选择。许多团队更偏爱HelpLook这一SaaS应用程序，主要是因为HelpLook不仅提供文档编写、和发布功能，还注重SEO优化，能更好地满足团队

一个好的产品知识库应该成为客户了解产品功能、解决故障和满足产品相关查询的重要资源。但如果没有合理地维护和更新，其可能就失去了存在的价值。知识库的有效性取决于其包含的信息是否全面、准确和实用。

过程:RAG包括使用用户输入查询外部知识库，然后使用这些检索到的信息来指导LLM的回应。这个过程确保LLM的回应不仅

检索增强生成（RAG）之所以重要，主要有以下几个关键原因，特别是在提高大型语言模型（LLM）如聊天机器人和其他自然语言处理应用的性能和可靠性方面：提高准确性和相关性：RAG使LLM能够访问和引用来自外部知识库的最新

如果你对这篇文章感兴趣，而且你想要了解更多关于AI领域的实战技巧，可以关注「技术狂潮AI」公众号。在这里，你可以看到最新最热的AIGC领域的干货文章和案例实战教程。一、知识检索增强的基本概述1.1、知识检索增强技术提出的背景1.1.1、LLM的缺陷知识检索增强技术的提出背景主要源于当前基于LLM（大规模语言模型）的知识检索存在诸多缺陷。首先，LLM往往存在幻觉现象，即在生成结果时可能出现与事实不符

检索增强生成（RAG）是一种优化大型语言模型输出的过程，它在生成回应之前会参考其训练数据源之外的权威知识库。

前言说明算法学习，日常刷题记录。

ChatGPT与文心一言：两大AI助手智能回复、语言准确性、知识库丰富度比较在现代科技飞速发展的时代，人工智能已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。

服务器与网站部署知识体系目录文章目录1.docsify介绍与文档1.1基本介绍1.2官网1.3github开源社区1.4官方中文文档2.windows本地运行2.1安装nodejs2.2npm安装docsify2.3初始化知识库新建文件夹初始化

github：https://github.com/langgenius/dify/blob/main/README_CN.md介绍文档：https://docs.dify.ai/getting-started/readmeDify介绍Dify笔记Dify是什么？开源的大语言模型（LLM）应用开发平台融合了后端即服务（BackendasService）和LLMOps的理念使开发者可以快速搭建生产级