LangChain是一个基于大语言模型（LLMs）构建应用的开源框架，它为开发者提供了一系列强大的工具和接口，使得创建由LLMs支持的应用程序变得更加简单高效。无论是聊天机器人还是图生文、文生图等复杂任务，LangChain都能轻松应对。这一框架通过提供统一的抽象层，让开发者可以将更多精力投入到业务逻辑上，而不是重复造轮子。此外，LangChain还具备通用性，通过API或网站即可与LLM进行交互

背景搭建一个本地知识库有许多好处。首先，它可以帮助我们集中存储和管理信息，使得查找和访问知识变得更加高效。其次，本地知识库可以提高工作效率，因为我们不必每次都依赖于互联网搜索。此外，它还有助于保护隐私，因为我们可以在本地存储敏感信息而不必上传到外部服务器。‍项目介绍Ⅰ、项目地址：Ⅱ、项目概述：Langchain-Chatchat 是一个开源、可离线部署的检索增强生成（RAG）大模型知识库项目。它结

最近的研究探索了结合检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）的大语言模型（Large Language Models, LLMs）用于知识图谱问答（Knowledge Graph Question Answering, KGQA）。这些研究通常需要将检索到的子图改写为LLMs能理解的自然语言格式。然而，在处理复杂问题时，现有方法改写的知识可能包含不相关

本文综述了医学领域大型语言模型（LLM）的进展、应用和面临的挑战。大型语言模型如ChatGPT在理解和生成人类语言方面显示出了显著的能力，引起了广泛关注。在医学领域，研究人员正致力于利用LLM支持各种医疗任务，如提高临床诊断质量、提供医疗教育等。尽管医疗LLM已取得了令人鼓舞的成果，但其开发和应用仍面临着挑战。本综述旨在全面回顾医学LLM的发展和部署情况，包括其面临的挑战和机遇。在开发方面，我们详

主要指基于Transformer的预训练语言模型（PLMs），包含数十亿至数百亿的参数。

我们介绍了 MM1.5，一个新的多模态大型语言模型 (MLLM) 家族，旨在增强在富文本图像理解、视觉参照和定位以及多图像推理方面的能力。在 MM1 架构的基础上，MM1.5 采用以数据为中心的模型训练方法，系统地探索了整个模型训练生命周期中各种数据混合的影响。这包括用于持续预训练的高质量 OCR 数据和合成字幕，以及用于监督微调的优化视觉指令调优数据混合。

从 2022 年起，“AI 一天，人间一年”就成了行业内的普遍共识。AI 技术迭代速度之快，让从业者既兴奋又焦虑。一方面，大模型能力正不断进化，疯狂刷新人们的认知边界。从最初的文本生成到多模态交互，从对话式 AI 到具身智能，无一不令人兴奋。另一方面，回看这些年涌现的 AI 项目，一个个迅速地崛起、消亡，其中甚至不乏 AI 独角兽项目跌落神坛，真正能够屹立在山巅的佼佼者寥寥无几。

本文为Java程序员转行AI大模型开发提供了系统性指南。文章首先明确了大模型作为具备海量参数的智能系统，能够处理NLP、图像识别等复杂任务。针对转型路径，提出了五步走方案：1）学习机器学习/深度学习基础理论；2）掌握TensorFlow/PyTorch等工具框架；3）提升编程与算法优化能力；4）巩固高等数学知识；5）通过开源项目或竞赛积累实战经验。特别指出Java开发者的工程化思维优势，并附赠包含

在AI技术席卷全球的今天，大模型（Large Language Models, LLMs）已成为科技行业的“新石油”。从ChatGPT到通义千问，从代码生成到智能客服，大模型正在重塑软件开发的边界。而作为长期深耕系统架构、服务开发的后端程序员，你是否曾想过：自己的技术积累，其实正是转型大模型工程师的绝佳跳板？别再只写CRUD接口了！你的高并发、分布式、数据库优化经验，加上对工程落地的深刻理解，恰恰

在AI技术席卷全球的今天，大模型（Large Language Models, LLMs）已成为科技行业的“新石油”。从ChatGPT到通义千问，从代码生成到智能客服，大模型正在重塑软件开发的边界。而作为长期深耕系统架构、服务开发的后端程序员，你是否曾想过：自己的技术积累，其实正是转型大模型工程师的绝佳跳板？别再只写CRUD接口了！你的高并发、分布式、数据库优化经验，加上对工程落地的深刻理解，恰恰