先说思路：利用开源平台Dify搭建RAG+智能体，然后将其嵌入到你的官方网站。最终效果是这样的。

自ChatGPT为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能（AGI）的能力，掀起了新一轮[自然语言处理]领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开源之后，业界涌现了非常多基于LLM的二次微调或应用的案例。本项目旨在收集和梳理中文LLM相关的开源模型、应用、数据集及教程等资料，目

多模态大型语言模型（MLLMs）代表了人工智能（AI）领域的一项重要进化，使得对多种输入类型（如文本、图像、音频和视频）的整合和理解成为可能。不同于仅处理单一输入类型的单模态模型，MLLMs可以同时处理多种模态，从而提供更全面的理解，反映出真实世界的交互方式。MLLMs的关键特性和重要性包括：跨模态学习：MLLMs在包含文本、视觉、听觉，有时甚至是传感数据的大规模数据集上进行训练。此功能使其能够在

知识库是智能客服的核心前提，决定AI回答质量。当知识库小于100万字可直接提交给大模型，大于时需采用RAG技术。RAG技术包含分片、创建索引、召回、重排、生成五个步骤，能有效提高检索效率和回答准确性。智能客服结合AI大模型与知识库可减少80%人工客服工作，是AI最实用的落地场景之一，也是企业构建智能客服的基础。

本文介绍了AI Agent的概念、核心能力（感知、推理、行动、学习）及其典型架构。通过LangChain、AutoGen、LlamaIndex等框架实例，阐述了Agent的技术实现方案。同时，分析了幻觉、上下文长度、工具调用等关键挑战及解决方案，并展示了自动化数据分析、智能客服、代码辅助开发等实战应用场景。最后，提出了性能优化建议并对比了不同框架的优劣，为读者提供了从入门到实践的学习路径。

文章详解多模态大模型架构，包括视觉语言模型(VLM)的四种训练方法（对比学习、掩码预测、生成式学习、映射学习）和语音语言模型(SLM)的表示学习与融合架构。介绍了双编码器、融合和编码器-解码器三种主要架构设计，以及通过混合模态注意力机制、对比学习和强化学习提升模型性能的方法，帮助读者全面理解多模态AI技术原理与应用。

这篇文章，我会尽量用通俗易懂的语言，讲清楚这三个术语的含义，它的作用和背后的技术原理，帮助大家更好地理解AI。

报销季一到，成摞的纸质与电子发票总能把财务拖进“手工地狱”：版式五花八门、抬头税号易错、重复报销难排查。

视频生成属于计算机视觉领域，还包括图像处理等生成式大模型在文本，图像，视频等方面表现良好，而我们都知道文本生成大模型是基于自然语言处理技术，而视频生成的大模型又是怎么实现的呢？今天我们就来学习一下视频生成类大模型的实现原理和应用以及面临的挑战和难点。视频生成类大模型的原理和应用以及困难点‍视频生成大模型是指利用先进的机器学习技术生成视频内容的模型。这一领域结合了深度学习、计算机视觉和自然语言处理等

欢迎来到 n8n 构建 AI 工作流的入门教程。无论您以前是否使用过 n8n，这都将向您展示 AI 工作流的构建模块是如何组合在一起的，并构建一个可用的 AI 聊天代理，您可以轻松地根据自己的需求进行定制。