• 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。• 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开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模

比较吃硬件性能，我的机器 CPU 是i9-13900K 的型号，结果针对小说前五章构建图谱和索引的过程竟然要半个小时才结束，是不能接受的。我看网上有人用 openai 的接口将小说跑完花了 10 美金，真的是成本太高了，我估计这也是微软将这个技术开源出来的原因，希望社区的力量来优化性能。从使用便捷性来说确实很方便，如果使用 openai 的接口其实只需要安装 graphrag 的库即可，我们操作麻

实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能（AI）领域（特别是AI大模型）理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等，并详细解释了这些模型的技术原理、实际应用以及高性能计算（HPC）技术的使用，如并行计算和内存优化。同时，《实战AI大

本次对接的大模型是智谱，首先想到去智谱开放平台找找有没有和langchain结合的文档：结果还真有，就省去了谷歌的时间，但是智谱的文档只提供了非流式的示例代码，想着先拷过来跑一下再说，结果就是非流式是正常输出的，流式就遇到问题了，不管我咋配置，好像只能在控制台输出流失内容，遂去谷歌“langchain 流式输出”：前面三篇文章都看了，第一篇内容：好像和智谱官方的文档写法不一样，遂放弃使用该方式，接

依托于本项目支持的开源 LLM 与 Embedding 模型，本项目可实现全部使用开源模型离线私有部署。与此同时，本项目也支持 OpenAI GPT API 的调用，并将在后续持续扩充对各类模型及模型 API 的接入。本项目实现原理如下图所示，过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的top k个 -> 匹配出的

加载预训练模型和分词器# 定义RAG系统的核心组件# ...# 根据输入检索文档片段并生成答案构建企业对话系统# 加载预训练模型和分词器# 准备对话数据集# 数据集处理和加载# 训练参数配置# 实例化训练器# 开始训练。

整体来说，Vanna 框架，让我们无需太多关心Prompt的构建、组装与优化，就可以快速实现一个基于Text2SQL方案的交互式数据库对话机器人，且具备更高的正确率。目前在一些使用是还是会存在正确率不够的情况，可能是RAG的信息不足的问题，但生成速度和体验上还是非常不错的。在Text2SQL领域，Vanna引入RAG的概念是一个不错的尝试，希望将来可以发展的越来越完善。

根据上述的理解，对LangChain核心模块的总结如下所示LCEL（LangChain Expression Language）是一种构建复杂链的简便方法，语法是使用或运算符自动创建Chain后，即可完成链式操作。这在背后的原理是python的__ror__魔术函数，比如就相当于。下面看一个简单的LCEL代码，按照传统的方式创建，然后再使用或运算符创建了一个Chain，它自动把这3个组件链接在了一

将一段数据（任意长度）经过一道计算，转换为一段定长的数据(不可逆性（单向） 几乎无法通过Hash结果推导出原文，即无法通过x的Hash值推导出x无碰撞性 几乎没有可能找到一个y，使得y的Hash值等于x的Hash值雪崩效应 输入轻微变化，Hash输出值产生巨大变化。

导语：PyCharm是一款功能强大的Python集成开发环境，通过安装插件可以进一步提升开发效率和舒适度。本文将介绍10款好用的PyCharm插件，并提供详细的使用指南，帮助你更好地利用这些插件进行Python开发。CodeGlance是一个代码缩略图插件，可以在编辑器右侧显示当前文件的代码缩略图。安装后，你可以通过在PyCharm的设置中启用CodeGlance插件，并调整缩略图的大小和位置。使