① Python所有方向的学习路线图，清楚各个方向要学什么东西② 600多节Python课程视频，涵盖必备基础、爬虫和数据分析③ 100多个Python实战案例，含50个超大型项目详解，学习不再是只会理论④ 20款主流手游迫解 爬虫手游逆行迫解教程包⑤ 爬虫与反爬虫攻防教程包，含15个大型网站迫解⑥ 爬虫APP逆向实战教程包，含45项绝密技术详解⑦ 超300本Python电子好书，从入门到高阶应有

大型语言模型（LLMs）展现出了巨大的商业潜力，这一点从ChatGPT的迅速普及中得到了明显体现。自发布以来，ChatGPT在短时间内便成为了增长最为迅猛的数字应用之一。LLMs已经在众多业务领域中得到了应用，并且随着这些技术在各个行业中的应用日益广泛，应用用例也在不断扩展和增加。随着时间的推移，我们可以预期LLMs将在更多的业务场景中发挥关键作用，推动创新和效率的提升。大语言模型的优势内容创作：

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本文探讨了RAG技术在企业应用中面临的效率和准确性问题，介绍了ReRank技术作为解决方案。ReRank采用多筛子策略，先快速检索出所有相关数据，再从中筛选出更精确的结果，应用分治思想提高检索效率。这种方法比传统遍历全部数据更高效，是对RAG技术的有效增强。

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深度学习是机器学习的分支，大语言模型是深度学习的分支。机器学习是人工智能（AI）的一个子领域，它的核心是让计算机系统能够通过对数据的学习来提高性能。在机器学习中，我们不是直接编程告诉计算机如何完成任务，而是提供大量的数据，让机器通过数据找出隐藏的模式或规律，然后用这些规律来预测新的、未知的数据。深度学习是机器学习的一个子领域，它尝试模拟人脑的工作方式，创建所谓的人工神经网络来处理数据。这些神经网络

本文详细介绍如何结合DeepSeek大语言模型、Ollama本地部署框架和AnythingLLM应用程序，搭建企业级知识库系统。从安装AnythingLLM桌面客户端，创建工作区，选择模型，到上传和管理企业知识库的全过程，让开发者能够利用大模型与自有知识库结合，创建符合企业需求的AI应用。

本文介绍了大模型的定义及从2005年到2023年的发展历程，探讨了知识库的概念及其与大模型的互补性。通过结合LangChain和LangChain-Chatchat框架，文章详细阐述了如何构建本地知识库问答系统，包括技术路线和实现原理。这种融合方法能有效提高大模型的事实准确性、领域特异性和可解释性，为解决大模型静态性和知识局限性提供了实用解决方案。

本文回顾了人工智能大语言模型的发展历程及当前的进展，在深入研究人工智能大语言模型应用模式的基础上，提出商业银行可优先考虑选用产生了涌现现象的中等规模通用大语言模型作为私有云应用基础，结合垂类应用场景需求进行微调，并集成商业银行现有的自然语言处理、计算机视觉、智能语音、知识图谱等多个AI核心技术能力，打造商业银行AI大语言模型能力体系。尽管人工智能大语言模型具有语言理解、内容生成等强大能力，但当前的

我们在日常生活中经常看到令人兴奋的LLM申请。您想知道如何构建 LLM 申请吗？以下是构建 LLM 申请的 3 种方法：利用 Scratch 训练大语言模型训练大型语言模型提示。