DeepSeek 实在太火爆了。“老板指示，我们要整合 Deepseek，还得建立自己的知识库……”这样的声音，哪个开发者近期没耳闻？Deepseek 的火爆，智能推理的加速，以及算力成本的显著降低，使得众多原本对大型模型望而却步的企业，一夜之间纷纷投向 AI 的怀抱，追求降本增效。在这个过程中，对于那些拥有优质私有数据和敏感数据的企业来说，若想避免数据泄露，部署本地知识库无疑是走向大模型的关键一
但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。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
通过上述步骤，您可以轻松在 Windows 环境中构建一个具备企业级性能的私有知识库。选择 Embedder 首选项，选择 Ollama 并填入部署好的 Ollama 的 URL 和模型名称并保存。选择 Milvus，并填入部署好的 Milvus 的地址、用户名、密码并保存。：使用 AnythingLLM 提供的完整 UI 界面，支持多种大型模型接口。最低配置：CPU 4核、内存 8G，建议配置：
2、原先尝试使用Windows操作系统，发现milvus有个包不适配，所以安装了WSL2，环境搭建可以参考3、模型调用硅基流动上的DeepSeek-V3，Embedding模型调用硅基流动上的BAAI/bge-m34、环境中安装了miniconda，所以通过conda来建虚拟环境，也可以参考官方来建虚拟环境。
A: 检查Ollama日志或通过Dify Playground提问模型相关问题（如"你的训练数据截止时间是什么时候？Dify本身是应用开发平台，Ollama是本地模型运行工具，而DeepSeek是实际运行的LLM模型。通过以上步骤，您已经明确地将DeepSeek模型集成到了Dify+Ollama的本地知识库方案中。如何在Dify+Ollama方案中集成DeepSeek模型，并给出完整的配置流程。如
参考文档:</strong><ul><strong>回答:
创建Modelfile。
蒸馏技术（Knowledge Distillation, KD），该概念最早出现在2015年由Geoffrey Hinton、Oriol Vinyals 和 Jeff Dean发表的一篇名为《Distilling the Knowledge in a Neural Network》的论文中，如下图：简单地说，它就是一种模型压缩和优化的方法，其核心思想就是“通过将一个大型且复杂的模型（称为“教师模型
大模型很聪明，但又貌似什么问题都解决不了。这应该是不少用户使用大模型过程中都会面临的问题。比如，问deepseek，即将到来的清明节有什么习俗，AI可以引经据典的给出答案；但如果要它给出一份三天两晚的清明旅行规划，给出的答案，就好像总是差点意思。原因很简单，在做旅行规划的时候，大模型缺乏必要的天气、机票、铁路、导航、酒店等必要数据与工具的接入。就像一个顶级聪明的大脑，但没有配备外部的“数据”输入，
基于langchain+ollama+deepseek+bge-large-zh+Milvus+FastAPI组合开发在线可维护知识库系统
Milvus 能够处理高维度数据，因此面对博世智能不断增长的海量数据，依然可以保持高性能。
随着大型语言模型（LLM）Agent 的应用日益广泛，这些 Agent 能够执行复杂的任务，如自然语言处理、信息检索和自动化决策。随着技术的发展，出现了多种构建和部署这些 Agent 的方法和框架，例如 LangGraph、AutoGen、OpenAI 的 Assistant API、CrewAI 和 LlamaIndex 等。这些框架和方法各有优势，但也带来了一个挑战：如何实现不同 Agent
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）作为应用大模型落地的方案之一，通过让 LLM 获取上下文最新数据来解决 LLM 的局限性。典型的应用案例是基于公司特定的文档和知识库开发的聊天机器人，为公司内部人员快速检索内部文档提供便利。另外，也适用于特定领域的GenAI应用，如医疗保健、金融和法律服务。尽管Naive RAG在处理简单问题时表现良好，但在面对
过去三年中， OpenAI 的 ChatGPT为代表的基础模型的出现显著加速了 LLM 应用的发展，但是如果只使用 LLM 依赖其“自有”知识来回答问题，往往会出现大模型幻觉，或者知识更新不及时等问题。基于这一背景，使用多个 LLM，每个 LLM 针对不同类型的问题进行优化的解决思路应运而生。但这也会出现一定的局限，那就是让整体系统变得复杂且难以扩展。
本篇论文是：Assisting in Writing Wikipedia-like Articles From Scratch with Large Language Modelsps: 虽然是 NAACL（CCF-B 类会议）的论文，但一方面是斯坦福 NLP 实验室的文章，一方面其 工程代码 在 Github 达到了 7.8k 的 star，证明其含金量和工程的参考价值还是有不少的，更像是一个工
本文详细介绍了如何使用 Neo4j 图数据库和 Milvus 向量数据库搭建 GraphRAG Agent。这个 Agent 通过结合图数据库和向量搜索的强大功能，能够提供准确且与用户查询十分相关的答案。在本文示例中，我们将使用 LangGraph、Llama 3.1 8B 配合 Ollama 和 GPT-4o。
并非所有此类工具都存在上述问题，有些工具的工作流设计得非常好，能够提供良好的开发者体验，但过于强调 AI 和智能体，忽略了具体场景的需求，宣传方向出现偏差，可能误导用户。
代理（Agent）系统能够帮助开发人员创建智能的自主系统，因此变得越来越流行。大语言模型（LLM）能够遵循各种指令，是管理 Agent 的理想选择，在许多场景中帮助我们尽可能减少人工干预、处理更多复杂任务。例如，Agent 系统解答客户咨询的问题，甚至根据客户偏好进行交叉销售。本文将探讨如何使用 Llama-agents 和 Milvus 构建 Agent 系统。通过将 LLM 的强大功能与 Mi
Ollama是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。Open WebUI（前身为Ollama WebUI）是一个专为大型语言模型（LLM）设计的可扩展、功能丰富且用户友好的自托管Web管理工具，旨在为用户提供直观、高效的大模型交互体验。本文主要介绍了如何在本地安装Ollama、Open-WebUI，并介绍了Open-WebUI、Dify结合Ollama的一些玩法
Ollama+DeepSeek它支持跨平台操作（Windows/macOS/Linux），提供一键式安装和模型管理，优化了内存和计算资源的使用，即使是普通配置的设备也能流畅运行。通过 Ollama，开发者、研究者和爱好者可以快速部署私有化 AI 应用，无需依赖云端服务，同时享受高效、安全的本地 AI 体验。4.1、下载完成后，运行以下命令启动 DeepSeek 模型：ollama run deep
DeepSeek作为全球领先的AI大模型，拥有顶尖自然语言推理能力和深度学习算法，高效处理海量数据，精准理解复杂语义，为智能化应用提供坚实技术基础。接入DeepSeek大模型，利用多年积累的农业行业知识库，搭建智慧农业专属大模型，以“AI+农业”为核心，推出覆盖农作物全生命周期的智能化解决方案。通过深度融合物联网、人工智能与农业科学，助力农场主、农业企业实现精准种植、高效管理、绿色防控，让每一寸土
Milvus是一款开源的向量数据库，具有高度的灵活性、稳定可靠性以及高速查询等特点。它支持针对TB级向量的增删改操作和近实时查询，适用于大规模向量数据的存储和检索。Milvus集成了多种广泛应用的向量索引库，如Faiss、NMSLIB和Annoy等，并提供了简单直观的API，用户可以根据不同场景选择适合的索引类型。此外，Milvus还可以对标量数据进行过滤，进一步提高召回率，增强搜索的灵活性。Mi
集团企业数字化转型顶层规划是一项全面的战略规划，旨在通过信息化建设顶层设计，实现业务流程、数据和信息系统的有效融合，以提升企业的核心竞争力。它涵盖了从战略解读、组织结构分析、业务框架梳理到具体的技术实施和安全标准的全方位设计，确保企业在数字化转型过程中能够高效、安全地实现业务协同和管理优化。：顶层设计考虑了功能交集、数据交集和系统集成，旨在构建业务流程驱动的信息化协同关系，完成基于业务管控的信息化
在本篇文章中，我们深入探讨了如何利用 Spring AI 和 Milvus 向量数据库 实现检索增强生成（RAG）应用。通过结合 Apache Tika 进行多格式文档解析、HanLP 和 LangChain4J 进行文本分片，以及 Spring AI 的 Advisors API 进行上下文增强，我们成功构建了一个能够从知识库中检索相关信息并生成准确回答的智能问答系统
链接: https://pan.baidu.com/s/1YfNKhYNBO1t8ULuK00E5yQ?进入 milvus的管理界面可以看到 anything创建的向量库。通过网盘分享的文件：AnythingLLMDesktop.exe。1、deepseek本地化部署使用 ollama。2、安装好向量数据库 milvus。第四步 Embedding模型配置。3、安装 anythingLLM。4、a
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种结合了检索和生成模型的方法，旨在提高生成模型在问答等任务中的效果。RAG模型由一个检索器和一个生成器组成，检索器用于从大规模文本库中检索相关信息，然后将这些信息传递给生成器来生成回答或解释。RAG模型结合了检索的准确性和生成的灵活性，旨在解决传统生成模型在生成长文本、知识推理等方面的不足之处。通过在生成过程中
本文介绍如何使用阿里云 Milvus+DeepSeek + PAI LangStudio 低成本搭建高精度的RAG（检索增强生成）系统。通过此文，开发者可以搭建一个支持私域知识库和联网功能的智能问答助手，助力企业应对数据管理和业务挑战。
自 ChatGPT 掀起了大模型(LLM)风潮后，一大波 LLMs(GPT-4, LLaMa, BLOOM, Alpaca, Vicuna, MPT …) 百花齐放。知识问答、文章撰写、代码编写和纠错、报告策划等等，它们都会，也能够交互式地和你玩文字游戏，甚至还有些很有才的朋友将 LLM 作为交互的接口，同时连接到其它各种模态(e.g. 视觉 & 语音)的模型，从而创造了炸裂的多模态效果，炫~！这
Milvus 小编：本文转载自公众号Python 科技园，作者王多鱼。1. 前言DSSM模型是点击预估领域的经典召回模型，是由 “用户”端 和 “商品”端 两个塔式结构组成。“用户”端 和 “商品”端 两个子塔分别生成最终的 “用户” Embedding 和 “商品” Embedding。在线上应用时，实时生成 “用户” 端的 Embedding（因为用户的行为是动态的），在线从数...
Qwen2.5是阿里巴巴通义千问团队研发的最新大型语言模型，提供从0.5B到72B参数规模的模型版本。相比前代模型，Qwen2.5在知识量、编程能力、数学能力、指令遵循能力、长文本生成、结构化数据理解、多语言支持等方面都有显著提升。这些特性使其成为指令微调的理想基础模型。为了对模型进行指令微调，需要准备符合特定格式的自定义数据集。在自然语言生成任务中，常用的评估指标包括BLEU、ROUGE和准确率
快速验证模型效果，再根据性能需求切换到优化方案。：CPU/Mac环境、低资源设备。：国产硬件适配（如华为昇腾）：快速原型验证、全精度推理。实时监控资源使用情况。
第一道题，我们让DeepSeek先“夸夸”自己，向百度AI搜索提问“
DeepSeek-R1 (DeepSeek-V3) 总共包含 671B 个参数，其中每个标记激活 37B 个。在这里插入图片描述。
大模型正在重塑我们的学习和工作方式，不管你是选择使用 DeepSeek 还是自己部署大模型，最重要的是。
它根据标注数据评估 LLM 的行动，评估模型成功的可能性（价值函数），并指导模型的整体策略。它不是通过明确的问答对来进行训练，而是探索自己的 “环境”，并通过最大化奖励来优化自己的行为，例如，在解方程时倾向于使用更短、更高效的方法。该模型学习根据这些标记的示例进行预测，以提高其特定任务的准确性。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
Deepseek的大火，使得各种基于deepseek垂直领域的应用研究，包括文本分析、医疗应用、工业应用等，审计研究也应积极拥抱AI带来的变革。网上的审计领域研究文章大部分是都在泛泛而谈，鲜少实际案例。前文笔者的系列文章介绍了审计中的实证研究，那主要是基于文本数据，而审计每天要处理最多的数据则是表格数据。目前看网上无基于Deepseek等大模型的应用研究案例，今天笔者给出一个研究案例。Deepse
语言模型」是一种「人工智能系统」，旨在处理、理解和生成类似人类的语言。它们从大型数据集中学习模式和结构，使得能够产生连贯且上下文相关的文本，应用于翻译、摘要、聊天机器人和内容生成等领域。
用代码训练大模型思考，其他方面的推理能力也能提升。DeepSeek团队最新研究，利用300多万个实例，，构建出数据集，对Qwen、Llama等模型进行了训练。结果，在各种类型的推理任务当中，模型性能都取得了全面提升，包括。研究团队认为，在代码当中暗含了不同类型场景的思考过程，于是想要把这种思考过程“提取”出来训练推理模型。他们生成了大量的训练数据运行这些代码，然后把代码、输入/输出对以及功能描述输
当前，AI 大模型的发展速度令人瞩目，许多基础模型对硬件的要求并不高，完全可以在本地环境中搭建和运行。通过 Ollama 可以实现本地运行大模型，但操作都是命令行，没有界面，今天我们就来看一个开源项目 Open WebUI。Open WebUI 是一个开源的、功能丰富且用户友好的自托管 AI 平台，专为完全离线运行而设计。
近期国内外都流行一股DeepSeek-R1部署热，大家都纷纷在自己的本地主机上面尝试着部署满血版本的DeepSeek-R1。然而，要部署一个完整的版本的DeepSeek-R1在本地，大概需要16张A800，大概会花费200百万左右的成本。。今天给大家推荐一个框架-KTransformers，01-DeepSeek-R1部署痛点梳理近期国内外都流行一股DeepSeek-R1部署热，大家都纷纷在自己的
近日，Open AI的Deep Research（深度研究）功能一经推出，迅速受到诸多关注，通过将大模型+超级搜索+研究助理的三合一，金融机构一键生成报告、科研党一键生成综述成为可能。但囿于企业场景私有化数据的敏感性以及成本问题，如何基于Deep Research做开源的本地化部署，成为不少人关心的问题。在本篇文章里，我们将对市面上复现Deep Research的各类开源项目做一个简单的分析，并。
首先，我们需要基于用户给出的问题，让推理模型对其进行优化，从而让问题表达得更具体、清晰。也就是说，我们的第一步是重写提示并将其分拆成若干子查询或子问题，这一方面，可以发挥我们基础模型Deepseek R1在推理方面的专长，将其拆解为简单的 JSON 结构化输出。以下是 DeepSeek 优化问题“演员阵容如何随时间变化？
milvus
——milvus
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
DeepSeek技术社区
永洪数据分析社区
AI Agent技术社区
