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使用Motörhead进行AI对话记忆管理与实现

Motörhead 是一个用 Rust 实现的内存服务器,专门用于后台自动增量总结,支持无状态应用程序。它可以存储对话历史,使你的AI对话系统能够记住之前的对话,生成更加连贯和智能的响应。

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#人工智能#python
使用YandexGPT在云端进行LLM操作

Yandex Cloud是俄罗斯IT巨头Yandex提供的公有云平台,提供各种云计算服务。Yandex Cloud作为一站式云服务平台,支持人工智能、大数据分析、物联网等应用开发,其中,YandexGPT是一个强大的大语言模型(LLM),在自然语言处理任务中有广泛的应用。

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#easyui#前端#javascript +1
在AI应用中使用Context进行用户分析

在开发和运营AI应用时,用户行为数据的收集和分析对优化模型和提升用户体验至关重要。Context能够帮助开发者轻松地追踪和分析用户在与LLM交互时的行为,并提供丰富的数据以支持产品改进。

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#人工智能#python
创建一个基于AI的购物助手

购物助手是一种利用人工智能技术帮助用户快速找到所需商品的应用。通过结合自然语言处理(NLP)技术和搜索引擎技术,购物助手可以理解用户的搜索意图,并返回相关的商品信息。

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#人工智能#python
使用RAG模型生成答案时添加引用的五种方法

RAG结合了信息检索和生成技术,通常应用于需要上下文支持的问答系统中。通过此策略,我们可以提高生成内容的相关性和准确性,并提供有来源的验证信息。

#python
使用LangChain管理本地文件系统的实用指南

在开发人工智能应用时,常常会需要与本地文件系统交互,比如读取数据文件、写入日志文件等。LangChain提供了一套开箱即用的工具,用于在本地文件系统中进行这些常见操作。需要注意的是,这些工具建议仅在沙盒环境中使用,因为它们可能会对文件系统的安全性和完整性造成影响。

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#windows#python
使用 Milvus 实现大规模向量存储与检索

Milvus 是一个开源的向量数据库,设计用于处理大规模、实时的嵌入向量数据。它适用于各种应用场景,包括图像检索、智能推荐、自然语言处理等。Milvus 支持多种部署方式,可以在本地使用 Milvus Lite 进行原型开发,也可以在 Docker 或 Kubernetes 上部署处理海量数据。

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#milvus#python
使用spaCy进行高级自然语言处理

spaCy被广泛用在文本分析、自然语言理解 (NLU) 等领域。其主要特点包括高效的文本处理速度、丰富的语言模型、以及对深度学习框架的支持。它常被用来处理各类NLP任务,如命名实体识别(NER)、词性标注(POS Tagging)、依存解析(Dependency Parsing)等。

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#自然语言处理#人工智能#python
到底了