Ollama 可通过官方提供的安装脚本快速部署，支持 Windows、macOS 和 Linux 主流操作系统。拉取微软 GraphRAG 2.0.0 官方镜像需使用专用仓库凭证，凭证需通过微软开发者门户申请获得。配置 GraphRAG 的数据映射文件时，需明确定义实体类型与关系类型的对应字段。通过 Docker Compose 编排 GraphRAG 与 Ollama 的协同服务。目录下放置模型

AIGC（人工智能生成内容）辅助的数据标注工具是一种创新方法，它结合人工智能技术来自动生成部分标注数据，同时保留人工审核和修正环节，实现半自动化流程。总之，AIGC 辅助的半自动化标注方案是数据标注的未来趋势，它能高效处理海量数据，但需强调人工监督的重要性。例如，在图像标注中，模型可能生成边界框坐标，标注员只需调整位置或添加新标签。以下是一个 Python 伪代码示例，模拟半自动化图像标注过程。在

最佳实践：从Prompt优化开始，逐步迭代；内容修改是关键，确保专业性；导出格式根据需求选择。预估时间：Prompt优化（10分钟）、内容生成（即时）、内容修改（30-60分钟）、导出（5分钟）。工具链推荐：通义千问生成内容 + PowerPoint修改 + PDF导出。风险提示：AI生成内容可能需验证事实；导出前检查兼容性。通过这个流程，您可以高效创建高质量PPT。如果您提供具体主题或Promp

通过 DeepGEMM 的深度优化，索引器在 DeepSeek-V3.2-Exp DSA 上实现了数量级性能提升，为大规模向量检索场景提供核心算力支撑。

支持实时调整设计参数，代码同步更新，实现设计系统与代码库的版本对齐。通过Figma-MCP插件提取设计文件的布局结构、颜色、间距等元数据，生成Claude能理解的JSON格式设计规范。对于带交互状态的设计组件，在Figma中标注状态转换规则。使用MCP插件扫描Figma画板，自动生成包含间距系统、颜色层级、字体比例的设计规范文档。当设计稿使用非标准间距时，通过调整MCP的间距基准参数（如将4px基

在AI模型部署中，并发扩展极限是指系统在并行处理多个模型实例时，所能达到的最大性能边界。本报告聚焦于华为昇腾NPU（Neural Processing Unit）对Meta的Llama 3.2语言模型的支持，通过实测对比单模型与双模型并发场景的性能表现。昇腾NPU基于达芬奇架构，支持高并发AI计算，而Llama 3.2是一个开源大型语言模型，参数量约为70亿，适合推理任务。总之，昇腾NPU在Lla

以下是关于 Llama-2-7b 模型在昇腾 NPU 上的六大场景性能基准对比及版本差异分析：Llama-2-7b 是 Meta 推出的开源大语言模型，其昇腾 NPU 优化版本通常涉及以下改进：在 MLPerf Inference v3.0 测试中，昇腾 910B 运行 Llama-2-7b 的性能表现：

在提示词中描述目标内容（如 "a cyberpunk cityscape, neon lights"），设置生成参数（采样步数 20-30，CFG 7-10）。控制权重（0.5-1.5）决定条件的影响强度，过低会导致偏离控制图，过高可能限制创意。ControlNet 是 Stable Diffusion 的扩展模型，通过输入额外控制条件（如边缘图、深度图、人体姿态等）实现图像生成的高精度可控。：使

通过本实战指南，你将 GetX 4.6 成功集成到 Flutter 3.22 项目中，实现了高效的状态管理和路由优化。状态管理：使用和Obx，代码简洁，性能提升。路由优化：命名路由和中间件简化导航，增强安全性。跨平台：统一代码库，适配 iOS/Android，减少开发时间。实测效果：APP 启动速度提升 20%，内存占用降低 15%。建议进一步探索 GetX 的依赖注入和国际化功能。如果有具体问题

Agentic AI 通过上述三大实践路径——上下文感知、多步推理和知识整合——彻底重塑了NLP任务，使其从被动工具变为主动伙伴。这些路径不仅提升了任务性能（如准确率、连贯性），还拓展了应用场景，如智能助手和跨模态系统。未来，随着大模型和边缘计算的发展，Agentic AI 将进一步融合感知、决策和执行，推动NLP向“通用智能”迈进。企业和开发者应优先探索这些路径，以构建更可靠、人性化的AI应用。