Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本。所谓 “语言模型”，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的 AI 模型，发现其中的规律，可以根据提示 (prompt)，自动生成符合这些规律的内容。LLM 通常基于神经网络模型，使用大规模的语料库进行训练，比如使用互联网上的海

首先，给出一个学习清单：构建大语言模型（LLM）所需知识与资源清单1.基础知识与技能编程语言：Python深度学习库：TensorFlow, PyTorch算法知识：自然语言处理（NLP），机器学习，深度学习2.推荐书籍《深度学习》 by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville《自然语言处理综论》 by Christopher Mann

本文介绍了使用Ollama+Deepseek+MaxKB搭建企业级本地知识库的完整流程。内容包括Docker安装MaxKB，配置Ollama模型，创建知识库上传文档，以及构建智能问答应用。方案强调数据安全和检索效率，适合企业知识管理需求。最后还展示了如何将系统嵌入第三方应用，实现更广泛的应用场景。

人类还是人工智能？将越来越难以分辨！‍大型语言模型可以写故事、回答问题，甚至还能讲笑话，几乎就像一个真实的人。正是它们的创造力和数据的结合，让我们正在进入一个新时代。大型语言模型（LLMs）是旨在理解、解释和生成类人文本的先进人工智能系统。确切地说，它们是一种深度学习模型，已经在各种互联网文本上进行了训练。LLM应用程序可以执行许多任务，包括撰写文章、创作诗歌、程序设计，甚至进行一般性对话。以Op

本案例操作容易上手，代码简短，即使没有学过Python也可使用，只需简单更换原文股票/指数代码和保存数据文件的路径即可。爬取股票、指数和三大报表数据的目的和意义在于获取金融市场和上市公司的实时和历史数据，以供进一步分析、研究和决策。通过爬取股票数据，我们可以追踪股票价格的变化和波动，识别潜在的投资机会和风险，从而进行有效的股票交易。爬取指数数据可以帮助我们了解整个市场的走势和表现，监测市场整体风险

网络爬虫在当今的许多领域得到广泛应用。它的作用是从任何网站获取特定的或更新的数据并存储下来。网络爬虫工具越来越为人所熟知，因为网络爬虫简化并自动化了整个爬取过程，使每个人都可以轻松访问网站数据资源。使用网络爬虫工具可以让人们免于重复打字或复制粘贴，我们可以很轻松的去采集网页上的数据。此外，这些网络爬虫工具可以使用户能够以有条不紊和快速的抓取网页，而无需编程并将数据转换为符合其需求的各种格式。在这篇

本文介绍了使用Ollama+Deepseek+MaxKB搭建企业级本地知识库的完整流程。内容包括Docker安装MaxKB，配置Ollama模型，创建知识库上传文档，以及构建智能问答应用。方案强调数据安全和检索效率，适合企业知识管理需求。最后还展示了如何将系统嵌入第三方应用，实现更广泛的应用场景。

企业知识库已成为数字化时代企业的核心战略资产，可避免知识流失、提升协同效率、加速员工成长并降低运营成本。本文推荐AI大模型驱动的开源知识库系统PandaWiki，它提供AI创作、问答和搜索功能，支持富文本编辑和第三方集成。文章详细介绍了PandaWiki的安装配置步骤，包括Docker环境部署、AI模型配置、知识库创建和网站访问，帮助企业快速构建智能化知识管理系统。

文章介绍两大技术主题：一是组合式多模态RAG技术的全面梳理，涵盖不同输入输出组合、核心流程和训练策略；二是OntoMetric方法，采用"结构感知分割+本体引导抽取+两阶段验证"思路，解决ESG知识图谱构建中的实体不一致、关系幻觉等问题。

随着2022年底OpenAI ChatGPT的问世，为全球揭开了大模型的神秘面纱。如果说2023年是世界认识大模型的一年，那么2024年则是企业真正开始使用大模型技术并从中获得商业价值的一年。根据麦肯锡在2024年年初发布的《AI发展现状调查报告》，通过对全球1363名参与者的调研显示，相比于十个月前的调研结果（33%）增加了一倍。我长期跟踪调研大模型技术的发展，旨在帮助企业快速了解大模型最新、最