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在AI原生应用中，我们常常希望计算机能像人类一样和我们自然地对话。对话状态跟踪就是实现这一目标的关键技术之一。它的目的是记录和理解对话的历史信息，从而让计算机在对话过程中做出更合理的回应。本文的范围涵盖了对话状态跟踪的基本概念、算法原理、实际应用等方面，帮助大家全面了解这一技术。本文首先会介绍对话状态跟踪的核心概念，用简单易懂的方式解释相关术语。接着会讲解核心算法原理，并给出具体的操作步骤和代码示
在当今竞争激烈的商业环境中，公司声誉对于企业的生存和发展至关重要。良好的声誉能够吸引客户、投资者和优秀人才，提升企业的市场竞争力；而负面声誉则可能导致客户流失、股价下跌等严重后果。因此，准确、全面地分析公司声誉具有重要的现实意义。本文章的范围涵盖了利用智能体协作技术进行公司声誉分析的各个方面，包括数据收集、处理、分析和评估等环节，旨在为读者提供一个系统、深入的技术方案和实现思路。本文将按照以下结构
在处理中文文本的 Python 第三方库中，jieba 库绝对是不可或缺的 “利器”。它专注于中文分词，能将连续的中文语句精准拆分成有意义的词语，为后续的文本分析、自然语言处理等工作打下坚实基础。无论是新闻数据的关键词提取、社交媒体评论的情感分析，还是聊天机器人的语义理解，jieba 库都能发挥重要作用。对于数据分析师，它能让中文文本数据的处理效率大幅提升；对于自然语言处理爱好者，掌握 jieba
公司秉持“AI∙普惠”的理念，深耕“AItoB”，赋能产业数智化，以行业大模型全栈技术能力为核心，深度打造MaaS和Agent双引擎平台及场景应用，全面覆盖企业服务、工业制造、健康养老和文教传媒等领域。备案作为企业合规运营的基准线，更是技术能力的权威认证标准，印证了卓世科技在大模型领域深耕多年的显著成果。值得关注的是，卓世科技早在2024年4月即已通过国家网信办《生成式人工智能服务已备案信息公告》
本文介绍了一款国内旅行规划AI助手，该智能体基于Deepseek大模型构建，整合高德地图、实时信息查询等工具，并内置导游知识库。其主要功能包括：1）通过多轮对话收集用户旅行需求；2）强制校验时间有效性；3）优先调用内部知识库获取权威信息；4）生成包含行程、预算、导游推荐等要素的详细方案；5）支持方案导出为Word文档。系统强调知识库优先原则，要求严格标注信息来源，确保推荐内容的可靠性和预算计算的准
随着金融行业的不断发展，金融专业考试的难度和复杂度也在逐渐增加。考生在备考过程中常常会遇到各种问题，需要及时得到准确的解答。传统的答疑方式，如咨询老师、查阅书籍等，效率较低，且不能满足考生随时随地获取信息的需求。基于大模型的金融专业考试答疑系统旨在利用先进的自然语言处理技术和大模型的强大能力，为考生提供高效、准确的答疑服务。本系统的范围主要涵盖金融专业考试的常见科目，如金融学、投资学、财务管理等。
在当今自然语言处理领域，大语言模型（LLM）的出现带来了巨大的变革。LLM具有强大的语言理解和生成能力，而AI Agent则是能够自主执行任务的智能实体。将LLM应用于AI Agent中的文本风格迁移具有重要的研究和应用价值。本文的目的在于深入探讨LLM如何在AI Agent中实现文本风格迁移，分析其技术原理、实际应用场景以及未来发展趋势。范围涵盖了从核心概念的阐述到具体算法实现，再到实际项目案例
本文介绍了英文分词、词规范化及分句技术。分词涵盖空格/标点分割、正则表达式匹配及BPE子词算法；词规范化包括大小写折叠与词目还原；分句通过标点符号分割，需解决句号歧义，常结合分词结果判定句子边界。
本文旨在系统性地介绍情感计算技术在AI Agent客户服务中的应用。我们将涵盖从基础理论到实际实现的完整技术栈，包括情感识别、情感生成和情感交互等关键技术环节。本文特别关注如何将这些技术整合到实际的客户服务系统中，以提升用户体验和服务效率。首先介绍情感计算的基本概念和技术背景然后深入探讨核心算法和数学模型接着通过实际案例展示具体实现最后讨论应用场景和未来发展方向情感计算(Affective Com
在当今数字化时代，信息如潮水般涌来。从购物平台的商品推荐，到视频网站的内容推送，个性化推荐系统无处不在，成为我们筛选海量信息的得力助手。然而，大多数推荐系统目前主要基于用户的行为数据，如购买记录、浏览历史等进行推荐。虽然这些方法在一定程度上能够满足用户的基本需求，但却忽略了一个关键因素——用户情绪。想象一下，当你心情低落时，可能更想看一部治愈系的电影，而不是热血沸腾的动作片；当你兴奋时，或许更愿意
在当今全球化的时代，不同文化背景的人们之间的交流变得越来越频繁。然而，文化差异可能导致沟通障碍、误解甚至冲突。开发具有跨文化理解与交流能力的AI Agent的目的在于打破这些文化壁垒，为不同文化背景的用户提供更加智能、准确和友好的交流服务。本文章的范围涵盖了从理论基础到实际开发的整个过程，包括跨文化理解的核心概念、实现跨文化交流的算法原理、实际项目的开发步骤以及相关的应用场景和资源推荐等方面。本文
随着人工智能技术的飞速发展，对话系统在各个领域的应用越来越广泛。AI Agent的自适应对话生成系统旨在开发一种能够根据不同的对话场景、用户需求和上下文信息，灵活、智能地生成合适对话内容的系统。本系统的范围涵盖了从对话数据的收集和预处理，到模型的训练和优化，再到实际对话的生成和交互的整个过程。通过构建这样的系统，可以提高对话的质量和效率，增强用户体验，满足不同场景下的对话需求。本文将按照以下结构进
本研究的主要目的是深入探究大语言模型（LLM）在AI Agent中所具备的文本情感操纵能力。随着自然语言处理技术的飞速发展，LLM在各种自然语言处理任务中展现出了强大的性能。而AI Agent作为能够自主执行任务的智能实体，利用LLM的文本情感操纵能力可以在多个领域发挥重要作用，如智能客服、舆情管理、内容创作等。本研究的范围涵盖了LLM文本情感操纵能力的原理、算法、实际应用以及未来发展趋势等方面。
本文面向开发者探讨企业GEO（生成式引擎优化）的基础实现方案。核心聚焦两点：1）利用RAG技术构建企业知识库，包括知识源处理、向量化存储和智能检索；2）通过Schema.org结构化标记增强官网内容的AI可读性。文章对比了GEO与传统SEO的差异，强调GEO旨在成为AI生成答案的信源而非吸引点击。最后提出系统化实施建议，包括自研与专业服务的选择考量，为企业在AI时代构建数字权威提供技术路径。
Yandex Cloud是俄罗斯IT巨头Yandex提供的公有云平台，提供各种云计算服务。Yandex Cloud作为一站式云服务平台，支持人工智能、大数据分析、物联网等应用开发，其中，YandexGPT是一个强大的大语言模型（LLM），在自然语言处理任务中有广泛的应用。
本文为大家解读Contextual AI 联合创始人兼CEO，也是著名的RAG技术先驱，Douwe Kiela 分享的他在企业级 RAG 系统实施与落地中的十大经验教训 。
DeepSeek的本地化部署为智慧消防提供了强大的AI大脑，而消防知识图谱则构建了结构化的领域知识体系。二者的深度融合，能够实现对消防风险的深度洞察、对应急事件的智能辅助以及对管理流程的全面优化。尽管在实施过程中面临数据、技术、安全等方面的挑战，但其在提升消防安全水平、保障人民生命财产安全方面的巨大潜力毋庸置疑。
我们的目的是深入了解AI原生应用领域中用户的行为，从而洞察市场需求。这里的范围涵盖了各种基于AI技术开发的原生应用，包括但不限于智能助手、图像识别应用、智能推荐系统等。通过分析这些应用中用户的行为，我们可以发现用户的喜好、需求以及市场的潜在机会。首先，我们会介绍一些相关的术语和概念，让大家对本文涉及的内容有一个基本的认识。然后，通过一个有趣的故事引入核心概念，并详细解释这些概念以及它们之间的关系，
这种方法适用于需要实时获取股票信息并进行分析的场景，尤其是使用自然语言来驱动查询的情况。通过Langchain，可以集成AI能力，使系统更加智能和高效。结束语：如果遇到问题欢迎在评论区交流。
本文将从底层逻辑拆解RAG（检索增强生成）技术原理，通过numpy等Python基础库手把手教你搭建完整RAG系统。内容涵盖RAG核心概念解析、标准化工作流程拆解，以及文本提取、智能分块、向量嵌入、语义检索、精准生成等全环节实现细节，帮你跳出“调参工具人”误区，真正掌握RAG技术内核。
当前市面上有许多分词器，适用于不同的语言和模型。在Python中，我们可以使用诸如tiktoken、spaCy、NLTK、KoNLPy等库来实现文本切分和Token计数。这些库提供了不同的方式和优化，以迎合各自语言和模型的需求。
在当今数字化时代，视频内容的需求呈现出爆炸式增长。从社交媒体上的短视频到专业的影视制作，视频已经成为信息传播和娱乐的主要形式之一。然而，创作高质量的视频脚本是一个耗时且需要专业技能的过程。传统的脚本创作依赖于编剧的创意和经验，不仅成本高，而且创作周期长。GPT - 4作为OpenAI推出的先进人工智能模型，具有强大的自然语言处理能力。它能够理解和生成人类语言，为视频脚本的创作带来了新的可能性。
IMSDb是一个集成了大量电影剧本的平台，开发者可以通过访问这些剧本数据进行各种文本分析任务。例如，可以通过情感分析来识别剧本中的情绪变化，或通过角色分析理解人物之间的关系。这些任务依赖于高效的数据加载和处理，而使用文档加载器可以简化这一过程。
自然语言处理（NLP）是人工智能的重要分支，旨在让计算机理解、处理和生成人类语言。它涉及语言理解（如情感分析、文本分类）、语言转换（如机器翻译、语音识别）和语言生成（如文本创作、对话系统）三大方向。NLP技术广泛应用于搜索引擎、智能助手等领域，其核心挑战包括中文分词、语义理解等。基础概念包括词表、语料库、词嵌入和序列处理等。随着深度学习发展，NLP正不断突破人机交互的界限，成为连接人类与数字世界的
卷积神经网络(CNN)在图像处理领域取得了巨大成功，但在NLP中，CNN同样可以用于处理序列数据，如文本。CNN在NLP中的应用包括文本分类、情感分析、命名实体识别等。CNN通过卷积层来捕捉文本中的局部特征，如n-gram，然后通过池化层来减少维度，最后通过全连接层进行分类或回归。# 定义注意力层# 在模型中添加注意力层。
在人工智能领域，大型语言模型的发展日新月异，它们在自然语言处理、机器翻译、智能助手等多个领域展现出了前所未有的能力。然而，随着模型规模的不断扩大，这些庞大的神经网络模型在存储、传输和加载上面临着一系列挑战。传统的文件格式在处理这些庞大的数据集时显得力不从心，不仅效率低下，而且兼容性和扩展性也难以满足日益增长的需求。在这样的背景下，GGUF（GPT-Generated Unified Format）
本文介绍了笙囧同学开发的专利相似度分析系统，该系统能在48秒内处理10万+专利数据，准确率100%。系统采用Python技术栈，结合机器学习与NLP技术，通过向量化计算和硬件自适应优化，将传统耗时数天的处理过程提速7200倍，内存消耗降低至1.2GB。项目提供命令行和图形双界面，包含智能算法选择、可视化分析等功能，支持跨平台一键部署。核心创新包括稀疏矩阵优化、时间窗口算法和自动化硬件检测，完整项目
系统根据生成的文案，自动从素材库中挑选与文案内容相匹配的视频片段。素材库包含各种类型的视频片段，如风景、人物、物品等，确保素材与文案内容高度相关。系统通过自然语言处理技术，分析输入的主题或关键词，生成一段与主题相关的视频文案。系统将生成的文案、视频素材、字幕和背景音乐进行合成，生成一段高清短视频。背景音乐的风格和节奏会与视频内容相匹配，增强视频的观赏性。系统会根据输入的主题或关键词进行内容生成。通
在处理大规模自然语言处理任务时，大模型的响应时间往往是瓶颈。通过缓存可以在重复请求时直接返回之前存储的结果，而不是每次都进行新的模型计算，从而提高响应效率。
摘要：本文详细介绍了使用Python SDK开发MCP Server的完整流程，涵盖本地调试（STDIO/SSE）和发布部署（STDIO/SSE服务化）四大场景。文章首先解释了MCP协议的优势（解耦设计、跨平台支持），然后逐步指导环境配置、核心代码编写（包括文件搜索工具、实时计数器等示例），并提供了Node.js的对比实现。最后给出了测试方法、发布渠道和安全建议，帮助开发者快速将AI工具产品化。所
通过以上详细的代码解释，我们可以看到这个多 Agent 架构的医疗病历处理系统是如何协同工作的。从查询病历信息到向量化、病例汇总、医疗指导和预后预测，每个 Agent 都承担着特定的任务，利用大语言模型的强大能力实现了对医疗病历的有效处理和分析。这种架构不仅提高了医疗数据处理的效率，还为医疗决策提供了有力的支持。#Python #多 Agent 架构 #医疗病历处理 #DeepSeek32B #O
添加实时语音通话功能时，通常会使用 WebRTC 技术。WebRTC 是一种用于实时通信的协议，允许在对等网络之间直接传输音频和视频。在 Flask 中实现 WebRTC 可能稍微复杂一些，但下面是一个简化的示例，指导你如何将语音通话功能整合到我们之前的实时聊天应用中。
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