如果你有以下需求之一：1. 想将自己积累了很久的笔记整合起来，方便自己分析。2. 想建立自己的素材库。3. 你（或你的孩子）想通过对话聊天的方式学习新知识。那么建议你跟着这篇教程，赶紧搭建一套个人知识库，来快速检自己想要的信息。

把大模型部署在自己的电脑上，有很多好处，但我要先泼一盆冷水。如果你之前没用过AI产品，或者平时用AI也不多，不推荐搞本地部署。有更简单的方法，可以让你用上AI。

在AI领域，常见的深度学习框架TensorFlow、PyTorch和Keras无疑是开发者们的得力工具，但随着模型规模的急剧膨胀，这些传统框架在应对大模型时往往会显得力不从心。比如Pytorch的分布式并行计算框架DDP(Distributed Data Parallel)，尽管实现了数据并行，但是当模型大小超过单个GPU显存限制时显得捉襟见肘。此时，开发者往往只能手动进行复杂模型的参数拆分到各个

在构建检索增强生成 （RAG） 时，针对特定用例和文档类型优化分块至关重要。不同的场景根据文档大小、内容多样性和检索速度有不同的要求。让我们根据这些因素探讨一些优化策略。选择正确的分块策略取决于多个因素，包括文档类型、上下文保留的需求以及检索速度和准确性之间的平衡。无论您是处理学术论文、法律文档还是混合内容文件，选择合适的方法都可以显著提高 RAG 的有效性。通过迭代和优化分块方法，您可以适应不断

国产大模型Deepseek R1模型对标ChatGPT O1，可以直接本地运行的“GPT-4.0”，这篇文章，教你如何把Deepseek R1模型部署到本地。废话不多说，直接进入正题。首先，第一步，搜索“Ollama”，进入到Ollama的官网，注意是羊驼的图标。

过去的两年里，AI可谓席卷各行各业，企业用AI，大家都面临着这样一个问题：AI这么强大，我的企业如何能充分用起来？如何能用好AI？如何能更安全更便宜地使用AI？所以今天就给大家介绍下，企业AI落地开源三剑客：Dify、RAGFlow、n8n。

很多人分不清楚什么是“提示词”（Prompt），什么是“提示词工程”（Prompt Engineering），现在还又多了一个概念叫“上下文工程”（Context Engineering），这又和“提示词工程”什么区别？

在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型(LLM)已成为技术创新的核心驱动力。本文将手把手教你使用高性能推理引擎vLLM部署Qwen大模型，并提供Python和Java两种语言的实现代码，帮助不同技术背景的开发者快速上手。

Ollama 是一个开源工具，专为在本地计算机上高效运行大型语言模型（LLM，如 deepseek-r1、qwen2.5 等）而设计。它简化了模型的下载、部署和管理流程，让用户无需复杂配置即可在本地体验和开发基于大语言模型的应用。

在过去几年中，大语言模型（Large Language Model, LLMs）成为了人工智能领域的关键突破之一，尤其是GPT-3和GPT-4等模型，它们被广泛应用于自然语言处理（NLP）相关的任务，如文本生成、翻译、对话系统等。这些模型之所以备受瞩目，不仅因为它们能够处理海量数据，还因为它们在理解、生成和推理语言方面表现出强大的能力。