多模态RAG系统：打破模态壁垒的智能助手构建指南 本文系统介绍了构建多模态RAG（检索增强生成）系统的关键技术路径。通过统一向量空间和多模态嵌入技术，实现了文本、图像、视频等混合模态数据的跨模态检索与生成。核心创新包括： 采用多模态嵌入模型建立统一语义空间 设计意图驱动的混合响应机制 开发结构化数据预处理流程 以迪士尼智能客服为案例，展示了系统如何实现"看得懂、听得清、答得准"

2022 年底，OpenAI 发布的 ChatGPT 模型在全球范围内引起了巨大轰动。本文详细的介绍了大语言模型的发展历程、构建过程和大语言模型如何使用等知识，帮助大家搞懂大语言模型。

通过深入分析，我们了解到超参数调优不仅仅是一项技术活动，更是一种艺术。它要求我们对模型有深刻的理解，对数据有敏锐的洞察，以及对目标有清晰的认识。每一次超参数的调整，都像是在与模型进行一场精心设计的对话，旨在引导它更好地服务于我们的愿景。记住，没有一成不变的最佳配置，只有不断探索和适应的最优解。让我们以这篇文章为起点，继续在 AI 的征途上，寻找那些能够点亮智慧之光的超参数组合。

知名人工智能研究员、畅销书《Python 机器学习》的作者 Sebastian Raschka 最近又写了一本新书！这本书讲解了从头构建大语言模型的全过程，包括如何创建、训练和调整大语言模型！Sebastian Raschka 在 GitHub 开源了该书代码库，目前已有的 Star 数。虽然原书尚未出版，但关注度已经超级高了。许多读者和业内人士都想一睹为快。在这本书中，作者通过简明的文字、直观的

Transformers 引擎：NLP 领域的瑞士军刀开发者特点: Transformers 是当今最流行的开源 NLP 库，支持数百种预训练模型（如 GPT、BERT、T5 等），并提供了从模型加载、微调到推理的全套工具。优势支持 PyTorch 和 TensorFlow，兼容性强。社区活跃，模型库丰富，文档完善。适用于从研究到生产的各种 NLP 任务。适用场景: 如果你需要快速实现文本分类、生

智能客服系统是现代企业不可或缺的一部分，尤其在中小企业中，构建一个高效、低成本的客服系统是迫切需求。传统客服系统依赖大量人力，面临培训、管理和成本等问题。随着自然语言处理和大模型技术的发展，智能客服系统提供了新的解决方案，能够实现7*24小时快速响应，显著降低人力成本。基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的智能客服系统，通过文档加载、召回策略和生成模型等模

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

程序员35岁后，无人问津、被下岗，说到底还是中国互联网企业普遍短命和中国程序员新人不断涌现导致的，前者是岗位的缩减，后者是供应的增加，两者一叠加，35岁程序员就成了背锅侠。大龄程序员和老医生一样都是非常金贵的，应该是各个单位的宝，区别在于医生由国家给兜底，程序员无人兜底。是以、各位程序员老铁，要提前做好规划，程序员未必能干一辈子，但是工作要干一辈子。

在本地运行大语言模型有诸多优点：比如等等。Ollama是本地部署并运行LLM的工具。Ollama支持当前主要的开源大模型， 比如llama2、千文qwen、mistral等。[Ollama官网上的开源模型列表。

整个工作流和步骤就是这些，赶紧去试试！用上目前最热、最火的deepseek r1模型，你也能搭建一条全自动文案、视频生成工作流啦！这条工作流其实只是一个基础版，让大家能快速上手，掌握基本的文案到视频生成的这么一个过程，只作为抛砖引玉。很多细节大家可以发挥自己的想象丰富、完善。比如音频插件，你还可以做得更细致化，让用户可以选择不同声音！比如图像，你觉得全场就一张图缺乏活力，可以为每一句设计一个画面等