今天给大家介绍一下关于dify和ragflow知识库整合案例，顺便给大家介绍一下ragflow。​ 话不多说，下面给大家演示一下效果。​ 我们首先看一下ragflow测试效果

基于大模型 RAG 知识库的知识图谱问答系统。大模型适配 OpenAI、国内主流大模型平台的模型调用、本地 vllm 部署。支持推理模型DeepSeek-R1、联网检索。🤖 多模型支持：适配 OpenAI、各大国内主流大模型平台，以及本地 vllm 部署📚 灵活知识库：支持 PDF、TXT、MD 等多种格式文档🕸️ 知识图谱集成：基于 Neo4j 的知识图谱问答能力🚀 简单配置：只需配置对

“中年危机”对于我们当代人来说，是令我们每个人都惶恐不安的四个字，但我们又不得不面对它。对于我们程序员来说尤为明显，就像一个魔咒一样挥之不去。

我也是他们中的一员。但就在几个月前，我做出了一个改变命运的决定：从传统后端开发，零基础切入大模型领域。仅仅用了两个多月的时间，我就拿到了月薪2万+的大模型应用工程师Offer。今天，我想把这段真实、毫无保留的经历分享给你，告诉你为什么大模型是我们35+程序员逆袭的最佳风口，以及一条已经被验证的、可以“抄作业”的转型路径。

2025年夏末，一场针对2026届毕业生的AI人才争夺战比往年提前了至少一个月打响。阿里巴巴、腾讯、字节跳动、百度等头部企业纷纷抛出规模空前的招聘计划，其中AI相关岗位占比普遍超过60%，部分业务线甚至高达80%至90%。一场前所未有的秋招正在拉开序幕，机遇与门槛都前所未有。

大模型以其强大的能力在自然语言处理、计算机视觉等众多领域发挥着关键作用。然而，算力资源的稀缺性使大模型推理面临着计算资源难以满足、推理速度慢等挑战，与行业深入应用形成的亟待解决的矛盾，而利用 GPU 进行加速以及借助高效的推理框架如 vLLM 成为了重要的解决方案。本文从GPU通用加速优化技巧和vLLM原理解析出发，随后详细分享了基于GPU和vLLM的推理加速实践及案例，其中有很多值得学习借鉴的经

2025年，大模型已从技术热点演变为重塑千行百业的核心生产力。智联招聘数据显示，AI大模型相关岗位需求同比增长超过10倍，但人才供需比仅为0.5。市场上每两个岗位，才有一个合适的候选人。这张路线图不仅是一份学习指南，更是你抓住时代机遇、构建职业护城河的战略地图。

本文系统介绍大模型参数高效微调(PEFT)方法，包括LoRA、QLoRA、适配器调整、前缀调整、提示调整、P-Tuning等8种技术。这些方法通过冻结预训练模型主干参数，仅引入少量可训练适配模块，显著降低微调计算和存储需求，使资源有限环境下也能高效定制大模型，并提供了从零基础到进阶的完整学习路线。

摘要： 随着AIGC技术的爆发式发展，土建行业从业者面临转型机遇与挑战。数据显示，2023年AIGC岗位需求增长近140%，IT/互联网行业占比超60%。AIGC已广泛应用于设计、内容创作、电商等多个领域，为跨行业转型提供可能。建筑从业者可重点关注AIGC设计师岗位，该岗位要求具备设计能力、AI工具使用及模型调优技能。文章还分享了实用AI技巧，如使用Comfyui实现快速抠图和建筑效果图生成，帮助

人工智能（AI）特别是大语言模型（LLMs）的浪潮正以前所未有的速度席卷全球，从科研到产业，其影响力日益深远。对于渴望踏入这一前沿领域的学习者而言，一个清晰、高效的学习路径至关重要。本文旨在为您提供一个为期三个月的AI大模型快速学习计划，帮助您从基础概念到实践应用，系统构建知识体系，抓住时代机遇。