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大模型应用开发-LangChain框架基础

本文摘要: 文章系统介绍了大模型技术应用与开发的全流程,涵盖云端/本地模型部署、Prompt工程、LangChain框架及RAG项目实战。主要内容包括: 模型部署 阿里云百炼平台API接入与安全配置 Ollama本地模型部署方案 OpenAI兼容SDK的多平台调用方法 Prompt工程 Zero-shot/Few-shot提示技巧 金融文本分类/信息抽取实战案例 JSON数据结构处理与模板设计 L

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#python
大模型应用开发1-认识大模型

摘要: 本文系统介绍了大模型的基础概念、本地部署及API调用方法。首先阐述了AI及神经网络的基本原理,重点解析了Transformer架构及其在大语言模型(LLM)中的应用。其次详细对比了三种模型使用方案(开放API/云部署/本地部署)的优缺点,并以Ollama为例演示了本地部署流程,包括模型管理、交互指令和GPU加速配置。最后说明了大模型API调用规范,列举了主流大模型产品及其应用场景,强调大模

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#语言模型#神经网络
PostgreSQL数据库与PgVector向量插件基础使用

本文详细介绍了在Ubuntu系统上部署PgVector向量数据库并与SpringBoot集成的方法。主要内容包括:1) Ubuntu环境配置,包括PostgreSQL安装、PgVector插件编译和数据库设置;2) 向量数据库基础操作,如创建表、插入向量数据和相似度查询;3) SpringBoot集成方案,提供JDBC连接配置、实体类定义和JPA查询实现;4) SpringAI框架下的高级应用,展

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#数据库#postgresql
大模型应用开发-LangChain框架基础

本文摘要: 文章系统介绍了大模型技术应用与开发的全流程,涵盖云端/本地模型部署、Prompt工程、LangChain框架及RAG项目实战。主要内容包括: 模型部署 阿里云百炼平台API接入与安全配置 Ollama本地模型部署方案 OpenAI兼容SDK的多平台调用方法 Prompt工程 Zero-shot/Few-shot提示技巧 金融文本分类/信息抽取实战案例 JSON数据结构处理与模板设计 L

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#python
基础算法技巧总结2(算法技巧零碎点,基础数据结构,数论模板)

本文总结了算法和数据结构中的常用技巧,包括高精度运算、位运算、离散化、KMP字符串匹配、进制转换、时间处理等算法技巧,以及单/双链表、栈/队列、单调栈/队列、Trie树、哈希表等基础数据结构。还涵盖了数论相关算法如质数判定、分解质因数、筛质数、最大公约数、快速幂、组合数计算,以及博弈论中的Nim游戏。每种算法和数据结构都提供了C++和Java的代码实现示例,适合作为算法学习和竞赛参考。

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#算法#数据结构
详解ElasticSearch2-进阶使用

Elasticsearch查询DSL分为叶子查询和复合查询两大类。叶子查询包括全文检索(match/multi_match)、精确查询(term/range)和地理查询等;复合查询则通过bool组合多个查询条件,或使用function_score修改相关性算分。查询结果支持排序、分页(注意深度分页问题)和高亮显示。Java RestClient实现查询时,通过QueryBuilders构建查询条件

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#搜索引擎
详解EMQX1-MQTT与EMQ基础介绍

MQTT协议与EMQX服务器摘要 MQTT是一种基于发布/订阅模式的轻量级物联网通信协议,具有低带宽占用、支持QoS服务质量和设备状态感知等特点。协议采用固定头+可变头+消息体结构,支持三种消息服务质量等级(QoS0/1/2),适用于不稳定网络环境和资源受限的物联网设备。 EMQX是开源的分布式MQTT消息服务器,单机支持百万级连接,提供完整的MQTT协议实现。其核心功能包括: 支持MQTT 3.

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详解ElasticSearch1-基础使用

摘要:本文探讨了数据库模糊搜索的局限性及Elasticsearch(ES)的优势。数据库模糊查询存在性能低、功能单一等问题,而ES通过倒排索引技术实现高效搜索,支持复杂查询需求。文章详细介绍了ES的核心概念、安装部署、索引库操作(CRUD)、文档管理及Java API集成方法,并对比了ES与MySQL的适用场景。最后演示了批量导入文档的实践方案,为海量数据搜索场景提供了专业解决方案。(149字)

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#数据库#elasticsearch
大模型应用开发5-SpringAIalibaba实战

本文介绍了SpringAIAlibaba开源项目,该项目基于SpringAI构建,为阿里云通义系列模型提供Java开发实践。主要内容包括: 基础使用:配置模型API、依赖引入、调用示例,支持同步和流式调用; 多种集成方式:对接本地Ollama模型、ChatClient高级API、SSE流式输出; 核心功能实现:提示词模板、结构化输出、持久化内存、文本生成图片/语音; 高级能力:向量数据库、RAG增

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大模型应用开发5-SpringAIalibaba实战

本文介绍了SpringAIAlibaba开源项目,该项目基于SpringAI构建,为阿里云通义系列模型提供Java开发实践。主要内容包括: 基础使用:配置模型API、依赖引入、调用示例,支持同步和流式调用; 多种集成方式:对接本地Ollama模型、ChatClient高级API、SSE流式输出; 核心功能实现:提示词模板、结构化输出、持久化内存、文本生成图片/语音; 高级能力:向量数据库、RAG增

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