LLm

LLM大模型在融合通信产品中的应用实践

前言LLM问题幻觉：在没有答案的情况下提供虚假信息。过时：当用户需要特定的当前响应时，提供过时或通用的信息。来源：从非权威来源创建响应。
大语言模型·2025-04-03 22:21

Dify安装与使用指南：详细步骤教程（附教程）

Dify是一个开源的LLM应用开发平台，今天咱们详细介绍下Dify的安装步骤和使用场景。
LLM教程·2025-04-03 18:29

深入理解 RAG 技术：检索增强生成的原理与应用

在大语言模型（LLM）中，单纯的生成式方法容易出现幻觉（hallucination），即生成的内容可能不准确或与事实不符。
Ender（弹射回家版）·2025-04-03 17:24

大模型中token是什么？QA测试必须掌握的知识点

大型语言模型(LLM)是不能真直接正理
AI技术老狗（QA）·2025-04-03 17:22

微软开源神器MarkItDown：一键转换任意文件为Markdown的自动化工具

它以其简单、清晰和可扩展的特性，成为了文档管理、内容呈现和LLM（大语言模型）辅助工作的首选格式。然而，如何高效地将复杂的文件内容转换为Markdown格式，仍然是一个挑战。
听吉米讲故事·2025-04-03 14:39

Browser-use：AI驱动的浏览器自动化工具深度解析

概念讲解Browser-use是一个开源的AI驱动的浏览器自动化工具，它通过大语言模型（LLM）理解用户的自然语言指令，并将其转化为具体的浏览器操作。
CarlowZJ·2025-04-03 14:07

【2025】LLM(大模型)开源项目介绍与使用场景

LLM(大模型)开源项目介绍与使用场景目录一、大语言模型通用大模型二、大模型本地部署1.Ollama:（[https://ollama.com/](https://ollama.com/)）2.LMStudio
方渐鸿·2025-04-03 13:27

MCP 协议：AI 模型与现实世界的桥梁，开启智能应用新时代

MCP协议：AI与现实世界的桥梁，重塑智能应用未来一、MCP协议概述：AI时代的“万能接口”在人工智能技术快速发展的今天，大型语言模型（LLM）展现出了强大的语言理解和生成能力，但传统的AI应用往往面临一个核心困境
Otiks·2025-04-03 10:36

深入解析LlamaIndex Workflows：构建复杂RAG与智能体工作流

面对多样的LLM应用需求，不管是主流如LangChain这样的基础开发框架，还是以云服务提供的低代码开发平台，都试图在提供基础组件抽象的基础上，提供更便捷的组装与编排这些组件的方式，以帮助构建更高级的AI
大模型本地部署_·2025-04-03 09:30

RAG 和 RAGFlow 学习笔记

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）的技术，旨在通过引入外部知识库增强大语言模型（LLM
Flower#·2025-04-03 06:40

LLM系列(0+)：大模型算法全流程解析与实战：从理论到落地的关键步骤，打造高效落地的解决方案实战应用之道

LLM系列(0+)：大模型算法全流程解析与实战：从理论到落地的关键步骤，打造高效落地的解决方案实战应用之道1.引言针对近期进行的关于大语言模型落地的相关实践，本文旨在能够较为系统的整理和介绍大模型系列内容
汀、人工智能·2025-04-03 06:38

Browser-Use + LightRAG Agent：利用LLM抓取99%网站的高效方案

在这个故事中，我将提供一个快速教程，展示如何使用浏览器使用、LightRAG和本地LLM创建一个强大的聊天机器人，以开发一个能够抓取您选择的任何网站的AI代理。
大模型入门学习·2025-04-03 02:14

高级检索增强生成（RAG）技术

简介检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，简称RAG）是为大型语言模型（LLM）
呱牛 do IT·2025-04-03 02:11

为什么选择 MCP?MCP (Model Context Protocol)中文介绍

MCP是一种开放协议，它标准化了应用程序向LLM提供上下文的方式。可以将MCP视为AI应用程序的USB-C端口。
佩奇的技术笔记·2025-04-02 18:50

Apache SeaTunnel MCP Server：让AI成为你的ETL助手

MCPServer（ModelContextProtocolServer）是一种基于MCP协议的服务器，旨在为大型语言模型（LLM）提供与外部数据源和工具的无缝集成。
·2025-04-02 12:33

LLM（大语言模型）和AIGC入门学习路线图

大模型是指网络规模庞大的深度学习模型，其参数量通常在千亿级别。学习大模型需要具备计算机基础，这一点非常重要！要系统地入门大模型，首先需要学习深度学习的基础知识，包括神经网络（NN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。在学习完基础知识后，你可以借助开源算法来学习如何使用大模型进行自然语言处理任务。目前有很多大模型开源算法可供学习和使用。你可以选择一些经典的大模型算法，如BERT、GP
程序猿李巡天·2025-04-02 09:50

【LLM】Llama Factory：Windows部署全流程

一、部署原理与流程概述（一）核心逻辑本教程基于"环境隔离-硬件适配-框架集成"三层架构设计，通过创建独立Python环境保障系统稳定性，结合GPU硬件加速提升计算效率，最终实现LlamaFactory框架的完整功能调用。（二）部署流程硬件准备驱动安装环境管理框架部署功能验证二、Nvidia驱动部署（硬件适配层）（一）必要性说明功能支撑：激活GPU的CUDA计算能力，为后续PyTorch框架提供硬件
T0uken·2025-04-02 09:49

秋招深入了解 大语言模型（LLM）微调方法（总结）

引言众所周知，大语言模型(LLM)正在飞速发展，各行业都有了自己的大模型。
大模型常客·2025-04-02 05:55

LLM - 构建大语言模型的 RAG 的基础流程 教程

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/146868625免责声明：本文来源于个人知识与公开资料，仅用于学术交流，欢迎讨论，不支持转载。RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是结合信息检索与生成模型的技术，通过引入外部知
ManonLegrand·2025-04-02 05:54

DeepSeek：探索AI前沿的先锋力量

无论是大语言模型（LLM）、代码生成，还是多模态理解，DeepSeek都在不断突破边界，推动AI技术的落地应用。
·2025-04-02 04:24

告别选择困难！Dify、Coze、RAGFlow、fastgpt、文心智能体，五大 AI 平台终极选型指南

一、Dify产品定位解读:Dify将自身定位为“一个LLM应用开发平台”，强调应用编排、后端即服务(BaaS)和LLMOps概念。平台突出其覆盖AI应用开发、部署、运营全生命周
超人阿亚·2025-04-01 23:03

一文解读DeepSeek在银行业的应用

引言随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LLM）已成为银行业数字化转型的核心驱动力。
神马行空·2025-04-01 23:02

深入探索阿里云AI服务：从LLM到向量存储

深入探索阿里云AI服务：从LLM到向量存储引言随着人工智能技术的快速发展，云计算巨头阿里巴巴也在AI领域不断发力。
qq_37836323·2025-04-01 21:21

使用transformers.agents构建Gradio UI（2）——定义大模型引擎Engines

transformers.agents构建GradioUI（2）——定义大模型引擎Engines本篇摘要12.使用transformers.agents构建GradioUI12.2定义大模型引擎Engines12.2.1引擎函数：llm_engine12.2.2TransformersEngine
龙焰智能·2025-04-01 20:43

全网最详细Gradio教程系列6——Gradio Tools：将Gradio用于LLM Agents

全网最详细Gradio教程系列6——GradioTools：将LLM封装为工具前言本篇摘要6.GradioTools：将LLM封装为工具6.1gradio_tools库6.1.1集成过程6.1.2预构建工具集
龙焰智能·2025-04-01 20:13

大模型提示优化｜双模型协作优化：迭代效率飙升300%！破局人工试错的智能优化方案

一、技术原理深度剖析痛点定位传统Prompt优化存在三大致命缺陷：人工试错平均耗时72小时/次评估依赖黄金答案标注成本高复杂场景优化成功率不足40%算法突破采用双模型协作架构：LLM1(生成模型)→执行
CodePatentMaster·2025-04-01 19:04

工业 4.0 与大模型协同驱动企业深度价值实现 —— 基于 DEEPSEEK 框架的理论与实践

引言工业4.0通过物联网（IoT）、数字孪生、边缘计算等技术重构制造业价值链，而大模型（LargeLanguageModels,LLM）的涌现为数据价值挖掘提供了新范式。
Wnq10072·2025-04-01 15:38

AI与.NET技术实操系列（三）：在 .NET 中使用大语言模型（LLMs）

微软的旗舰开发平台.NET通过与OpenAI等LLM提供商的API无缝集成，为开发者提供了强大
AI.NET 极客圈·2025-04-01 09:49

大模型系列——DeepSeek-R1图形界面Agent指南

开源大型语言模型(LLM)的兴起使得创建可与OpenAI的ChatGPTOperator等专有解决方案相媲美的AI驱动工具变得比以往任何时候都更容易。在这些开源模型中，DeepSeekR1以其强大的推
猫猫姐·2025-04-01 07:37

AI技术学习笔记系列006：一文了解MCP前因后果

MCP协议发布与开源（2024年11月）主体：Anthropic时间：2024年11月事件：Anthropic正式发布并开源MCP协议，旨在解决大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具集成的标准化问题。
新说一二·2025-04-01 05:54

【AI学习笔记】LangChain使用通义千问构建LLM应用

它简化了应用程序的开发流程，通过LangChain我们可以调用各个LLM大模型构建我们的应用。
码农Q！·2025-04-01 05:23

万字解析非结构化文档中的隐藏价值：多模态检索增强生成（RAG）的前景

我们不仅会剖析其系统结构、性能优势，还将通过实际案例展示它们在处理文档时的出色表现|文末点击阅读原文查看网页版|更多专栏文章点击查看：LLM架构专栏大模型架构专栏文章阅读指南Agent系列强化学习系列欢迎加入大模型交流群
·2025-04-01 00:13

Python 项目环境隔离

condacreate-nllm-universepython=3.10condaactivatellm-universecondacreate-nllm-universepython=3.10：这条命令创建了一个新的Conda环境，名为llm-universe
Forbesdytto·2025-03-31 17:25

终于！有人总结了大模型学习资料！

大家好，我发现了一个大模型学习的神库，包含大量LLM教材和资料，并绘制了学习路线图。可以帮助快速掌握大模型的应用和开发技巧。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！
AI产品经理·2025-03-31 14:31

什么是LLM 大语言模型（Large Language Models, LLM），大语言模型的关键组成部分？大型语言模型如何运作？如何训练大型语言模型？

LLM大语言模型（LargeLanguageModels,LLM）什么是大型语言模型？大型语言模型（LargeLanguageModels,LLM）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。
未禾·2025-03-31 13:56

Playwright + MCP：用AI对话重新定义浏览器自动化，效率提升300%！

而MCP（ModelContextProtocol）协议的出现，让工具与大语言模型（LLM）的协作成为可能——通过自然语言描述需求，即可自动完成浏览器操作。以Playwright为例，结合MCP协
测试工程师成长之路·2025-03-31 08:53

【Cursor】介绍

定义Cursor是一个集成了先进大型语言模型（LLM）如GPT-4、Claude3.5的代码编辑器，可以理解为在VSCode中集成了AI辅助编程助手。
有个人神神叨叨·2025-03-31 08:51

大语言模型（LLM）应用开篇 | RAG方法论概述 | 构建知识库探索

大型语言模型应用开篇|RAG技术|构建知识库探索1、大语言模型（LLM）应用开篇2、RAG技术2.1基于RAG实现知识库问答系统的基本步骤2.2RAG与其他技术的关系与区别1、大语言模型（LLM）应用开篇
在下_诸葛·2025-03-31 07:20

Spring AI MCP 架构详解

MCP可帮助你在LLM之上构建智能体和复杂的工作流。LLM通常需要与数
laopeng301·2025-03-31 07:18

【解决方案】RAG实践：ES混合搜索BM25+kNN(cosine)

1缘起最近在研究与应用混合搜索，存储介质为ES，ES作为大佬牌数据库，非常友好地支持关键词检索和向量检索，当然，支持混合检索（关键词检索+向量检索），是提升LLM响应质量RAG(Retrieval-augmentedGeneration
天然玩家·2025-03-31 03:21

RAG 技术探秘：原理、架构与多领域应用实践全解析

一、引言1.1研究背景与动机随着自然语言处理（NLP）技术的飞速发展，大语言模型（LLM）在众多任务中展现出了强大的能力，如文本生成、问答系统和机器翻译等。
hy098543·2025-03-30 22:47

2025最新“科研创新与智能化转型“暨AI智能体开发与大语言模型的本地化部署、优化技术实践

智能体的类型和应用场景、典型的智能体应用，如：GoogleDataScienceAgent等）2、智能体（Agent）与大语言模型（LLM）的关系3、智能体（Agent）的五种能力（记忆、规划、工具、自主决策
weixin_贾·2025-03-30 21:45

LLM中的分块技术：原理、应用与展望

在大语言模型（LLM）飞速发展的当下，分块技术（Chunking）（RAG中的分块策略：从基础到前沿的全面剖析）作为提升模型性能的关键手段，受到了广泛关注。
大模型之路·2025-03-30 21:11

解锁 AI 生产力：Prompt-Optimizer—— 你的提示词神器

解锁AI生产力：Prompt-Optimizer——你的提示词神器在与大语言模型（LLM）打交道的过程中，相信不少朋友都遇到过这些让人头疼的问题：满心期待地输入一个自认为清晰明了的问题，得到的却是一堆如同
东锋17·2025-03-30 20:36

太不容易了！！！在4台服务器成功部署了满血版 DeepSeek-R1-671B 大模型

满血版DeepSeek-R1-671B内容展示Ray集群状态ProductionMetrics(self-llm)deepseek@deepseek2:~$curlhttp://10.119.85.138
大模型与计算机视觉·2025-03-30 08:09

10篇R1相关的研究全面汇总，万字思考！

原创长琴DatawhaleDatawhale干货作者：长琴，Datawhale成员本文通过10篇R1相关的研究，介绍R1后LLM的新范式。其核心就是如何进一步增强LLM的能力。
·2025-03-30 08:19

大模型Agent发展的五重境界、Agent四要素

一、Agent发展的五重境界第一阶段：工具型agent框架(Tool-basedAgentFrameworks)工具型agent框架是在ChatGPT横空出世后同时期出现的，当时LLM刚刚展现出强大的文本生成能力
大模型面试·2025-03-30 08:05

如何用 Ollama 和 DeepSeek 打造本地 AI 助手

✅一：为什么要本地部署大语言模型在人工智能快速发展的今天，大语言模型（LLM）如ChatGPT和DeepSeek已经变得越来越流行。
我很爱编程·2025-03-29 23:41

手把手教你用PyTorch从零训练自己的大模型（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

长按关注《AI科技论谈》LLM是如今大多数AI聊天机器人的核心基础，例如ChatGPT、Gemini、MetaAI、MistralAI等。这些LLM背后的核心是Transformer架构。
heaven522·2025-03-29 23:41

【人工智能】从 Llama 到 DeepSeek：开源大模型的演进与技术对比

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界随着人工智能的迅猛发展，开源大语言模型（LLM）在自然语言处理领域扮演着越来越重要的角色。
蒙娜丽宁·2025-03-29 19:19
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