Ollama 是一个基于 Go 语言开发的可以本地运行大模型的开源框架。

vino 方案中输出的结果明显比 ollama 方案数据的结果要来得完整，但是 0.5B 模型输出的效果我觉得 ollama 的输出才算是正常的（毕竟 0.5B 参数少不能要求太高，而 vino 方案输出的感觉更超越上面提到的 14b-chat-q4_K_M 的输出，难道我也出现“幻觉”了？• 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、

你有没有遇到过这种情况：工作中需要快速查找资料，结果花了大把时间在一堆无关信息中苦苦挣扎？或者说，你公司里的数据海量，却无法高效地找到所需的关键知识？其实，你可能已经掌握了一项强大的工具——知识图谱（Knowledge Graph），而你还不知道如何用它提高效率。今天我们就来聊聊如何使用和这两个工具，来搭建自己的知识图谱，快速解决复杂问题。而且，这套方案不仅适合技术大牛，同样也适合技术小白，简单易

2024-09-13 增加知识库问答搜索模式。2024-09-09 在 Agent 中加入医疗问诊模板。2024-08-22 支持用RAG技术实现从自然语言到SQL语句的转换。2024-08-02 支持 GraphRAG 启发于graphrag和思维导图。2024-07-23 支持解析音频文件。2024-07-08 支持 Agentic RAG: 基于Graph的工作流。

最近在做一个知识库问答项目，就是现在大模型浪潮下比较火的 RAG 应用。LangChain 可以说是 RAG 最受欢迎的工具，因此我首选 LangChain 来快速构建我的应用。坦白来讲 LangChain 本身一套对于组件的定义已经让我感觉很复杂，为什么采用f-string或就能完成的事情必须要抽出一个这么复杂的对象。当然上面种种原因可能是我不理解 LangChain 设计之禅，但是下面这个坑确

*据悉，该系统以大数据+AI的双轮驱动为技术底座，是集舆情信息的实时监测、多层分析、智能研判、精准应对等核心功能于一体的网络舆情态势感知系统，**AI等前沿技术的引入为该产品注入了强大的动力，产品性能得到了大幅度的强化提升，进一步提升了其在行业内的竞争力和应用价值。再者，相较于传统舆情科技公司普遍存在强数据分析能力、弱舆情应对处理能力的弊端，

大模型是指具有数千万甚至数亿参数的深度学习模型。近年来，随着计算机技术和大数据的快速发展，深度学习在各个领域取得了显著的成果，如自然语言处理，图片生成，工业数字化等。为了提高模型的性能，研究者们不断尝试增加模型的参数数量，从而诞生了大模型这一概念。大模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型采

最近公司使用了麒麟操作系统，需要安装Zabbix监控。官方提供的安装包中并没有针对麒麟系统的，需要进行编译安装。以下方法及其他linux也适用，包括统信UOS。

本书将以生动活泼的笔触，将枯燥的技术细节化作轻松幽默的故事和缤纷多彩的图画，引领读者穿梭于不同技术的时空，见证自然语言处理技术的传承、演进与蜕变。在这场不断攀登技术新峰的奇妙之旅中，读者不仅能深入理解自然语言处理技术的核心原理，还能自己动手，从零开始搭建起一个又一个语言模型。

微调大模型需要非常高的电脑配置，比如GPU环境，相当于你在已经预训练好的基础上再对大模型进行一次小的训练。但是不用担心，本篇文章会使用阿里魔塔社区提供的集成环境来进行，无需使用你自己的电脑配置环境。你只需要有浏览器就可以完成。本次微调的大模型是零一万物的 Yi 开源大语言模型，当然微调其他大模型的过程和原理也有差不多。这里说明一下，阿里魔塔社区对于新用户提供了几十小时的免费GPU资源进行使用，正好