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0代码3步完成！一键部署DeepSeek-V3、DeepSeek-R1（附教程）
准确的遥感数据语义分割对地球科学研究和应用的成功至关重要。近年来，基于多模态融合的分割模型因其相比传统单模态技术的卓越性能而备受关注（研究背景）。然而，大多数现有模型采用卷积神经网络（CNN）或视觉Transformer（ViT）进行融合操作，导致局部-全局上下文建模能力和表征能力不足（现有研究的不足）。为此，本文提出了一种名为FTransUNet的多层次多模态融合方案，通过将CNN和ViT整合至
大模型与知识图谱结合，构建企业智能知识管理平台，为解决上述难题提供了新的思路：大模型技术能够从海量数据中提取复杂信息，具备学习和推理能力，而知识图谱则通过图形结构，将知识进行有机整合，展示出实体之间的关系和语义信息。两个技术的结合，将实现更加便捷的知识管理、更加精准的智能问答、以及更加可靠的智能决策与分析。一、知识图谱推理知识图谱是一种结构化的知识库，它以图的形式表示和存储现实世界中的实体、概念及
如果读者朋友不想深入学习大模型，则了解提示词的使用原则也可以了。要是既不想深入学习，又要做大模型相关的项目，则对于工程同学来说，学习RAG也能把大模型玩转起来。下面的步骤写给想系统性学习大模型的朋友们。先来一张整体结构图，越是下面部分，越是基础：需要了解深度学习的基本原理和常见术语，如神经网络、梯度下降、反向传播、监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类等。这些概念是理解和应用大模型的基础。掌握Py
随着医疗行业智能化转型加速，大模型在辅助诊断、病历分析、患者服务等场景的应用日益广泛。然而，医疗数据的高敏感性、诊疗决策的高风险性对模型安全性提出严苛要求。以下从基础设施安全、核心安全、内容安全、数据风险、对抗风险五大维度，构建三甲医院大模型安全防护体系
随着人工智能技术的发展，尤其是大模型（Large Model）的兴起，越来越多的企业开始重视这一领域的投入。作为大模型产品经理，你需要具备一系列跨学科的知识和技能，以便有效地推动产品的开发、优化和市场化。以下是一份详细的大模型产品经理学习路线，旨在帮助你构建所需的知识体系，从零基础到精通。
本篇回答默认面向对大模型领域感兴趣的程序员。基于提示词对大模型的使用，会问问题就行。在大模型生态之上做业务层产品。AI主播、AINPC、AI小助手。。。之前是会调API就行。现在有了，连调用API都可以不用了，动动嘴就可以实现应用生成。：给大模型配个“资料袋”大模型外挂/知识图谱。给大模型“大脑”装上记忆体、手和脚，让它可以作为智能体进行决策和工作。基于基座大模型的Fine Tuning。大模型训
今年年初chatgpt大火，国产gpt文心一言也提供了内测服务，大家可以去访问申请体验。文心一言APP上的功能更加强大，可以看这个。作为程序猿的我们，想接入文心一言的能力，比如开发一个聊天机器人，要怎么做呢？百度在其开发者平台开放了大模型服务，下面就跟我一起来对接API吧。下面我先放出几张图，是我对接完的效果图，一个智能回复机器人。接下来几章，我会逐步教大家如何对接。
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。评估大型语言模型（LLM）是管道中一个被低估的部分，这一过程既耗时又具有一定的可靠性。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框
大模型很多技术干货，都可以共享给你们，如果你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
检索增强生成（RAG）在解决大型语言模型（LLMs）面临的挑战方面取得了显著成功，而无需重新训练。通过参考外部知识库，RAG 精炼 LLM 输出，有效减轻了“幻觉”、缺乏特定领域知识和过时信息等问题。然而，数据库中不同实体之间复杂的关系结构对 RAG 系统构成了挑战。为此，GraphRAG 利用实体之间的结构信息以实现更精确和全面的检索，捕获关系知识并促进更准确、上下文感知的响应。鉴于 Graph
本地知识库说白了就是资料库的一种，比如说你们公司的技术档案，销售记录，公司的规章制度等都属于本地知识库的范围；本地知识库的作用是把一个组织内部的资料梳理出来方便大家使用。所以，本地知识库的本质是资料库；而这个资料库可以有多种不同的组织形式，比如以文档，书籍，或者网页，视频，甚至是会议记录等形式存在，也可能是多种形式的混合。而向量数据库是一种存储数据的方式，只不过由于大模型的出现，导致基于以前的字符
MiniMind 是一个轻量级的大语言模型项目，让用户可以在个人设备上快速训练和运行GPT模型。该项目可以使用极小的数据和计算资源，在3小时内训练出一个26M的模型，使大模型技术使用更加简单。MiniMind 支持单机单卡和多卡训练，兼容多个流行的框架，并提供完整的代码和文档支持，帮助初学者和研究者快速上手并进行定制和扩展。MiniMind现在总共有5个模型，最小的是26M，已经有不错的对话能力了
Flowith通过重新思考人与AI的交互方式，创造了一种全新的创作体验。它不仅仅是一个AI工具，更是一个完整的创作生态系统，将知识管理与内容创作无缝结合。在AI工具同质化严重的今天，Flowith的创新之处在于：1. 突破了传统对话界面的限制，引入二维画布交互2. 将AI代理能力与可视化界面结合，使复杂任务执行更加直观3. 通过知识花园解决了AI"幻觉"问题，提高了生成内容的质量和可靠性随着AI技
多模态大型语言模型（Multimodal Large Language Models， MLLM）的出现是建立在大型语言模型（Large Language Models， LLM）和大型视觉模型（Large Vision Models， LVM）领域不断突破的基础上的。随着 LLM 在语言理解和推理能力上的逐步增强，指令微调、上下文学习和思维链工具的应用愈加广泛。然而，尽管 LLM 在处理语言任务
Ollama是一个支持在WindowsLinux和MacOS上本地运行大语言模型的工具。它允许用户非常方便地运行和使用各种大语言模型,比如Qwen模型等。用户只需一行命令就可以启动模型。跨平台支持WindowsLinuxMacOS系统。提供了丰富的模型库,包括QwenLlama等1700+大语言模型,可以在官网中直接下载使用。支持用户上传自己的模型。用户可以将等地方的ggml格式模型导入到olla
语析是一个强大的问答平台，结合了大模型 RAG 知识库与知识图谱技术，基于 Llamaindex + VueJS + FastAPI + Neo4j 构建。API_KEY。
前言AI本地知识库是指在用户的本地设备上运行的、完全自定义的知识存储与管理系统。相比在线方案，本地知识库将数据完全保存在用户设备中，确保信息安全与隐私，同时提供了高度的控制与灵活性。用户可以将文本、文档、图像等多种数据类型导入其中，并利用AI模型进行高效检索和智能问答。本地知识库特别适合企业内部资料管理、个人学习和项目数据存储，实现更精准的个性化知识管理。想搭建一个完全属于自己的本地知识库，但苦于
多模态大型语言模型（MLLM）是人工智能领域的前沿创新，它结合了语言和视觉模型的功能，可以处理复杂的任务，如视觉问答和图像字幕。这些模型利用大规模预训练，集成了多种数据模态，以显著提高其在各种应用程序中的性能。
本文深入探讨了知识图谱的构建全流程，涵盖了基础理论、数据获取与预处理、知识表示方法、知识图谱构建技术等关键环节。
RAG是一种从外部检索数据的方式；本地知识库相当于一个资料库；而知识图谱是组织数据的一种更加科学的方式；向量数据库是用来存储向量化数据的一个载体。所以，本地知识库，向量数据库和知识图谱和RAG没什么直接关系，如果说有关系就是它们三者可以作为RAG技术的一种具体实现；但RAG也可以使用其它的实现方式。RAG，本地知识库，向量数据库，知识图谱是四个完全独立的技术，它们之间没有任何直接关系，但又可以互相
安装成功后，需要或者运行才能生效。输入brew -v验证 Homebrew 是否安装成功：出现版本号说明 Homebrew 已经安装成功了。
AI Agent爆火！手把手教你用Coze打造自己的“数字员工”（已支持 DeepSeek 最新模型）
1、修改settings.yaml文件中实体类别如下位置：2、手动调整prompt自定义实体【LLM大模型】GraphRAG手调Prompt提取自定义实体。
增强****大模型。
NLP关注的是自然语言与计算机之间的交互。它是AI和计算语言学的主要分支之一。它提供了计算机和人类之间的无缝交互并使得计算机能够在机器学习的帮助下理解人类语言。Jieba分词,高效、灵活的中文分词工具在自然语言处理领域，中文分词是处理中文文本的基础任务之一。
Dify是一个开源的 LLM 应用开发平台。提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力，轻松构建和运营生成式 AI 原生应用。比 LangChain 更易用。
还在担心单个 AI 员工 Devin 抢饭碗？现在一整个 AI 团队来了！MetaGPT 重磅发布 MGX (MetaGPT X)，这是要让整个软件公司都失业了吗？以前都说 AI 替代个人，现在直接替代一个团队了…近日，MetaGPT 正式推出了划时代的自然语言编程产品 —— MGX (MetaGPT X)。这不是一个简单的 AI 助手，而是一个完整的 AI 开发团队，包含产品经理、架构师、工程师
Geometric Transformer（Geoformer）：通过结合IPE，Geoformer在QM9数据集上的多个属性预测中超越了现有的最先进算法（SoTA），在Molecule3D数据集上无论是随机分割还是骨架分割，都实现了最低的平均绝对误差（MAE）。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
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