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AGI| Neo4j 处理模型数据,轻松实现效率翻倍

想象一下,知识图谱就像一张巨大的蜘蛛网,只不过网上挂的不是露珠,而是无数个知识点,比如"苹果""牛顿""万有引力""iPhone"……每个知识点(实体)之间用线(关系)连接起来,线上还贴着标签,比如"牛顿→发现→万有引力""苹果→是→水果"或者"小米→生产→小米su7"。类比于乐高积木:每个积木块代表一个事物(比如"雷军","水"),积木之间的接口形状不同,只有匹配的关系才能拼在一起(比如"雷军→

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#neo4j#人工智能#知识图谱 +1
AGI|研究报告还能这样写?揭秘Open Deep Research智能生成全流程

Open Deep Research是一款基于LangGraph的开源AI研究助手系统,提供两种智能写作模式:1)结构化工作流模式,支持用户参与规划与反馈;2)多智能体并行模式,模拟研究团队协作。系统能自动完成从选题规划、资料检索到内容撰写、质量评估的全流程,支持学术报告、市场分析等多种场景。核心特点包括模块化设计、自动质量评估、多源数据整合等,通过智能规划节点、人工反馈机制和章节研究子图实现高效

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#人工智能#工作流
AGI|研究报告还能这样写?揭秘Open Deep Research智能生成全流程

Open Deep Research是一款基于LangGraph的开源AI研究助手系统,提供两种智能写作模式:1)结构化工作流模式,支持用户参与规划与反馈;2)多智能体并行模式,模拟研究团队协作。系统能自动完成从选题规划、资料检索到内容撰写、质量评估的全流程,支持学术报告、市场分析等多种场景。核心特点包括模块化设计、自动质量评估、多源数据整合等,通过智能规划节点、人工反馈机制和章节研究子图实现高效

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#人工智能#工作流
Odoo二次开发------Odoo常用字段类型

版权声明:本文由神州数码云基地团队整理撰写,若转载请注明出处。大家好。本篇文章主要讲述的内容是Odoo常用字段类型。本文将从Odoo模型概述、Odoo的常规字段、自动字段和保留字段、常用字段属性、四个小节进行分享1、Odoo模型概述1.1 初识Modelodoo中的Model分为三类models.AbstractModel抽象模块: 类似于抽象类,常用于继承models.Model基础模块: 会根

AGI|如何构建一个RAG应用?入门新手攻略!

优质的内容和训练参数的数量级都会影响模型的能力和输出质量,但知识库的构建会基于某个时间点的数据,模型的训练也可能在之后的时间完成,这带来不可避免的滞后性和时效性。一个常见的场景是用户输入一个指向性十分具体的问题,比如查询某年月日发生的事件的内容,这种情况下不需要任何生成的“创新”,使用传统检索的方式可能会更好,但如果依然使用向量检索,在向量数据库中本身就存有大量关联性的数据,在这种关联数据过于紧密

#人工智能#RAG
Easy Dataset + 神州问学: 让大模型高效学习领域知识

EasyDataset简化了大型语言模型(LLM)微调数据集的生成流程,支持本地和云端模型调用。本教程演示了从互联网公司财报构建SFT微调数据的过程:1)通过Docker部署EasyDataset,上传财报文本并智能分割;2)调用DeepSeek等API生成问题-答案对;3)导出Alpaca/ShareGPT格式数据集。随后在神州问学平台微调Qwen3-0.6B模型,调整学习率至1e-4、训练8轮

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#学习#人工智能#语言模型 +1
使用 TiCDC 实时同步 TiDB 数据到备用逃生环境的实践

版权声明:本文由神州数码云基地团队整理撰写,若转载请注明出处。一、引言TiDB 的实施过程并不像一般人所想的那样,做好数据迁移之后完全启用新库,抛弃旧库。新库对上层系统的兼容性需要长时间的测试以及实际生产过程来证明。过程中一旦发生问题,想要恢复将会遇到大问题。所以我们在 TiDB 实施案例中最常听到的单词就是平滑迁移。何谓平滑迁移?也就是说并不在迁移阶段初始阶段就全部启用 TiDB。而是首先做好数

#数据库#mysql
AGI|从“实验室”到“生产线”:企业级AI Agent 如何突围

企业级AIAgent正从技术概念走向产业实践。2025年成为爆发临界点,技术成熟与市场需求共同推动发展:大模型推理能力提升、算力供给充足、开源社区支持,使AI进化到能主动行动的智能体阶段。企业需求从概念验证转向实际应用,更看重可量化成果。AIAgent凭借执行导向设计、自主规划能力和自动化潜力,正在重塑企业生产力。未来,AIAgent将通过人机协同解放人类创造力,推动企业从效率追求转向价值创造。

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#人工智能
AGI|详解IPEX-LLM 与 OpenVino,嵌入生成的终极效率优化

OpenVINO是 Intel 推出的深度学习推理优化工具,主要用于在 Intel 硬件(CPU、GPU、VPU、FPGA、NPU)上高效运行 AI 推理任务。它能够优化和加速来自 TensorFlow、PyTorch、ONNX、PaddlePaddle 等框架训练的模型,提供高效的推理性能、低延迟以及跨平台兼容性。支持的硬件平台OpenVINO 适用于多种 Intel 硬件,支持异构计算CPU(

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#openvino#人工智能#AI
AGI|基于FastMCP 2.0的MCP Server快速搭建指南

FastMCP是一个基于模型上下文协议(MCP)的开发框架,支持开发者快速构建与LLM交互的服务。通过工具(Tool)、资源(Resources)、提示(Prompt)和服务组合(ServerComposition)等核心概念,FastMCP实现了功能解耦和模块化开发。文章详细介绍了如何搭建单MCPServer和多Server组合的复杂应用,并以电商平台为例展示了服务组合的实际应用。该框架支持静态

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#AI#人工智能#语言模型
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