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SELECT CONCAT('drop table ', group_concat(TABLE_NAME), ';')FROM information_schema.`TABLES`WHERE table_schema = 'test' AND TABLE_NAME LIKE 't_%_history' ;
本工作流只用到了简单的6个节点，下面详细介绍，搬好小板凳。因为我们这个工作流是自动获取网页上新闻，不需要提供参数，这里的input参数改成非必填，或者删除。你需要查看的新闻网址这里你输入的新闻网址需要是那种免登录的，否则节点拿不到新闻将上一步获得的新闻网页转换成易读的markdown格式HTTP请求节点的输出整理上一个节点的markdown内容，转换成“标题+链接”的形式html2md插件返回的m
包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！😝有需要的小伙伴，可以保存图片到。
本文全面回顾了当前最先进的RAG技术，包括朴素RAG、进阶RAG和模块RAG等范式，并置于LLM背景下。文章讨论了RAG过程中的核心技术，如“检索”、“生成”和“增强”，并深入探讨了它们的协同作用。此外，文章还构建了一个全面的评估框架，概述了评估目标和度量标准，并进行了比较分析，阐明了RAG的优缺点。最后，文章预测了RAG的未来发展方向，强调了解决当前挑战的潜在增强、多模式设置的扩展以及其生态系统
分享20个值得关注的RAG框架。检索增强生成（RAG）框架通过整合检索机制与生成模型，有效推动了大型语言模型（LLM）的发展。现在，各界对人工智能解决方案的需求日益旺盛，在 GitHub 上涌现出了诸多开源 RAG 框架，各具特色与功能。知识检索：作为核心功能，它可从外部知识库获取相关信息，为大型语言模型提供必要的上下文支持。生成模型增强：借助检索所得信息对大型语言模型的输入进行优化，促使模型生成
LangChain 是一个为各种大型语言模型应用提供通用接口的框架，旨在简化应用程序的开发流程。通过 LangChain，开发者可以轻松构建如图所示的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用。在这里插入图片描述LangChain 是一个专为构建大型语言模型（LLMs）驱动的应用程序而设计的框架，其核心目标是简化从开发到生产的整个应用程序生命周期。
根据 ChatGPT 的使用经验，多数人都已知晓系统提示词的重要性。好的系统提示词能有效地将大模型定制成自己需要的状态。在 Ollama 中，有多种方法可以自定义系统提示词。首先，不少 Ollama 前端已提供系统提示词的配置入口，推荐直接利用其功能。此外，这些前端在底层往往是通过APIcurl -d '{"content": "以海盗的口吻简单作答。},"content": "天空为什么是蓝色的
• 征稿领域：人工智能与网络的结合研究：包括：6G通信、网络功能虚拟化、网络中的人工智能、网络机器学习、无线联合学习、边缘计算、基于人工智能的网络安全、高能效网络、数据驱动的网络设计、网络切片、异构网络集成、自组织网络、动态频谱管理等。• 学科领域：计算机科学 | 计算机：人工智能；• 学科领域：计算机科学 | 计算机：人工智能；• 学科领域：计算机科学 | 计算机：人工智能；• 学科领域：数学
2.2.1Python是一种高级、解释型、通用编程语言，由Guido van Rossum于1991年首次发布。其设计哲学强调代码的简洁性与可读性，通过简洁的语法结构和丰富的标准库支持，成为人工智能、数据分析、计算机视觉等领域的核心开发工具。在智能交通系统的开发中，Python凭借其独特的优势被广泛应用于算法原型设计、数据处理和系统集成。数据库技术产生于20世纪60年代末，是计算机辅助
开发大模型相关应用，其技术核心点虽然在大语言模型上，但一般通过调用 API 或开源模型来实现核心的理解与生成，通过 Prompt Enginnering 来实现大语言模型的控制，因此，虽然大模型是深度学习领域的集大成之作，大模型开发却更多是一个工程问题。在大模型开发中，我们一般不会去大幅度改动模型，而是将大模型作为一个调用工具，通过 Prompt Engineering、数据工程、业务逻辑分解等手
大家好！今天要给大家带来一份超实用的干货！人工智能浪潮汹涌而来，AI大模型正重塑各行各业，成为不可或缺的助手！想加速工作效率、激发无限创意，或是精进编程技艺？这些顶尖大模型是你的强大后盾！揭秘今日“效率神器”精选榜单，囊括市面上最顶尖的AI大模型与开发框架，专为开发者、企业领航者及每一位追求卓越的你量身定制，不容错过！模型名称分类介绍地址AutoGen开发框架用于自动生成和优化AI系统的开发框架。
随着大模型（如 GPT-4、BERT、GPT-3.5 等）在自然语言处理、图像识别、医疗诊断等领域的广泛应用，如何构建高效、灵活的架构来支持大模型在复杂场景下的应用变得至关重要。本文将详细介绍几种常见的大模型应用架构设计模式，包括路由分发架构、大模型代理架构、基于缓存的微调架构、面向目标的 Agent 架构、Agent 智能体组合架构以及双重安全架构设计模式。
训练数据集的质量是大模型的主要生命线之一，数据集质量直接影响到模型的性能和效果训练一个高性能且表现较好的模型是由多种因素决定的，比如模型的设计，损失函数与优化函数的实现，训练方式的选择；当然也包括高质量的训练数据。那么，怎么才能得到一个高质量的训练数据集呢？这个就是我们今天需要讨论的问题。训练数据集的准备机器学习和深度学习模型的性能高度依赖于训练数据的质量和数量；训练数据的准备工作
Monica 公司发布了 AI Agent 智能体产品—— Manus ，是一款具备突破性技术的通用型 AI 代理，根据 Manus官网技术白皮书和网络公开资料，整理 Manus 核心技术和应用信息如下，欢迎讨论。
你可以在 Code 节点内使用 IDE 工具，通过 AI 自动生成代码或编写自定义代码逻辑，来处理输入参数并返回响应结果。LLM 节点是扣子提供的基础节点之一，你可以使用该节点的大语言模型处理文本生成任务。创建工作流后，你可以通过拖拽的方式将节点添加到画布内，并按照任务执行顺序连接节点。工作流提供了基础节点供你使用，除此之外，你还可以添加插件节点来执行特定任务。清晰明确的工作流名称和描述，有助于大
距离ChatGPT已经发布1年半了，距离我们训练出自己的大模型也已经1周年了。目前仍然有很多同学在咨询如何训练自己的大模型。这个东西和男/女朋友一样。当你不认识TA，距离TA很远，不敢接触TA的时候，TA就是很神秘，也很难接触。但是一旦当你愈发了解TA的时候，你就知道其实上手也很容易。之前我已经撰写了一个简单的训练baichuan大模型的代码\[1\]，用于阐述大模型训练其实和原来的训练没什么两样
自从2022年11月30日Gatchap发布，AI如同一股强劲的浪潮，带着危机席卷了各行各业，不仅重塑了商业模式和工作流程，更是颠覆了传统就业思维，同时带来了前所未有的就业新机遇。麦肯锡全球研究院发布的《工作的新未来》报告显示：“在2030年至2060年间，将会有50%的现有职业被AI取代。”算一下就5年时间了，取中是2045年，也只是20年后。AI市场规模持续扩大是必然趋势，这直接带动了AI人才
虽然检索增强生成（RAG）在 2023 年占据主导地位，但代理工作流正在推动 2024 年的巨大进展。智能体的使用为构建更强大、稳健且多功能的 大型语言模型（LLM）应用程序开辟了新的可能性。其中一种可能性是在 RAG 流水线中引入智能体，形成代理式 RAG 流水线。本文将介绍 Agentic RAG 的概念、其实现方式，以及其优势和局限性。
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。然后，它会创建一个新的数据集，包括租
非常好的综合性期刊，第一次来投，历时10个月（由于处于毕业季，我修改比较摸鱼，专心修改可能可以快2个月），经历拒稿重投和一轮修改，最终录取。应用能源为能源转换和节约、能源资源的最佳利用、能源过程的分析和优化、环境污染物的缓解以及可持续能源系统等领域的创新、研究。传播与涉及能源生产、储存、利用和节约的热过程的组件、装置、设备、技术和系统的设计、开发和演示相关的新研究，重点是工程应用。近期好多作者私信
分布式锁是一种用于在分布式系统中协调对共享资源访问的机制。其主要目标是确保在任何时刻只有一个客户端能对共享资源进行操作，从而避免并发冲突和数据不一致问题。在分布式系统中，合理实现分布式锁机制能够有效协调并发操作，确保共享资源的一致性和系统的稳定性。本文详细介绍了 Redis 分布式锁的原理及 Python 实现方法，提供了一个基于redis-py的完整代码示例。通过这一方案，你可以在实际项目中轻松
大模型本地化部署：搭建本地大模型之LM Studio（附教程）
训练一个高性能且表现较好的模型是由多种因素决定的，比如模型的设计，损失函数与优化函数的实现，训练方式的选择；当然也包括高质量的训练数据。那么，怎么才能得到一个高质量的训练数据集呢？ 这个就是我们今天需要讨论的问题。
在人工智能领域，大模型的本地部署是一个关键步骤，它能够让用户在自己的服务器上运行大型语言模型，从而满足各种定制化的需求。本文将详细介绍三种大模型本地部署的方法，帮助用户轻松上手。
以下是针对 RAG 开发中不同向量数据的读取和存储的详细分析和实现，基于当前时间（2025 年 3 月 12 日，太平洋夏令时晚上 10:42）的研究和实践。
自工业革命以来，工业生产先后经历了机械化、电气化、自动化、信息化的演进，正从数字化向智能化迈进，人工智能技术是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，AI 大模型以其强大的学习计算能力掀开了人工智能通用化的序幕，持续加速产业升级和高质量发展，成为推动我国工业智能化的关键因素和数字经济发展的重要引擎。工业大模型，特指在工业领域设计和应用的、具有大量参数的人工智能模型，它们通过深度学习和海量数据分析，
采用自定义工具方式，利用 python编写一个服务sql_save_post，将接收到的内容写入指定数据库的表中，并为该服务撰写一个 OpenAPI 的 schema。配置工作流：我们以写入天气预报为例，在生成天气预报内容后，连接自定义工具“sql_save_post”，将所需的字段配置完成后，实现将生成的内容自动写入mysql数据库中。编写OpenAPI的schema：在dify平台的工具栏目，
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