本文介绍了利用PgsFile库与Gemini-2.0大模型实现网络爬虫的新方法。通过解析Quotes to Scrape网站第5页数据（包含名言文本、作者信息及分类标签），展示了无需传统XPath解析技术，直接使用大语言模型提取结构化信息的可行性。文章包含详细代码示例，演示了如何通过get_data_html_online函数获取网页内容，并配合Gemini-2.0生成JSON格式的解析结果。该方

《Large Language Model Course》（LLM-Course）是由谷歌AI开发者mlabonne创建的开源教程（GitHub 80.4k Stars），系统化讲解大模型技术。课程分为三大模块： 基础入门：涵盖数学、Python、神经网络与NLP前置知识，零基础友好。 研究者路线：深入大模型架构、预训练、微调、量化等底层原理，适合学术研究。 开发者路线：聚焦RAG、Agent开发

本文系统分析了十种主流大语言模型（LLM）服务引擎和工具的技术特点与应用场景，涵盖从浏览器端推理到企业级部署的解决方案。WebLLM利用WebGPU实现浏览器端高性能推理；LM Studio提供本地化离线运行环境；Ollama专注轻量级本地部署；vLLM则通过PagedAttention技术优化GPU内存管理。这些工具在兼容性、计算效率、数据隐私等方面各具优势，同时也存在硬件依赖、模型支持等局限性

本文介绍了如何在Mac本地部署和运行大型语言模型（LLM）的开源工具Ollama，Windows系统同理。首先下载安装Ollama，通过终端命令ollama run mistral下载并运行mistral-7b模型进行测试。接着配置前端界面，使用Docker运行open-webui项目，通过浏览器访问本地3000端口即可操作模型。文章强调即使老旧硬件（如2017款MacBook Pro）也能运行，

RAGFlow是一款基于深度文档理解的开源RAG（检索增强生成）引擎，由InfiniFlow团队开发。它通过精细解析Word、PDF等各类文档，提取关键信息并与大语言模型结合，生成准确可靠的回答，显著降低幻觉问题。系统架构包含文档解析器、查询分析器、检索、重排和LLM五大核心组件，支持多源异构数据处理和可视化文本切片。主要功能包括高质量输入输出、模板化文本处理、多格式文件兼容及自动化RAG工作流。

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本文介绍了利用PgsFile库与Gemini-2.0大模型实现网络爬虫的新方法。通过解析Quotes to Scrape网站第5页数据（包含名言文本、作者信息及分类标签），展示了无需传统XPath解析技术，直接使用大语言模型提取结构化信息的可行性。文章包含详细代码示例，演示了如何通过get_data_html_online函数获取网页内容，并配合Gemini-2.0生成JSON格式的解析结果。该方

本文推荐李宏毅教授的大模型入门教程（共11讲），涵盖生成式AI发展、提示词工程、Transformer架构、多模态模型等内容，适合快速掌握大模型核心知识。教程注重实践与前沿技术（如GPT-4o解析），并提供配套学习礼包，包括系统路线、书籍、行业报告、实战项目及面试题库，分四阶段（初阶应用→高阶应用→模型训练→商业闭环）帮助学习者从入门到就业。领取方式见文末。

2026年AI工具盘点：付费与免费选择指南 2026年AI工具市场已趋于成熟，本文精选了十大值得关注的AI工具，分为三个梯队： 第一梯队（全能王者）： Gemini 3.1 Pro：谷歌生态核心，多模态能力突出，深度整合Workspace，适合谷歌用户。 Claude 3.7 Opus：代码与写作能力顶尖，上下文窗口极大，适合程序员和作家。 Grok 3：依托X平台数据，实时性最强，风格幽默犀利，

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