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一文读懂:大模型RAG(检索增强生成)应用ai智能客服实战

据Gartner预测,到2025年70%的企业级AI应用将采用RAG技术。通过本文的代码实践与方案对比,相信你已经掌握RAG的核心要领。现在就开始构建你的第一个知识增强应用吧!# 开启你的RAG之旅")资源推荐LangChain RAG官方文档Hugging Face RAG案例库《基于RAG的知识管理系统设计》电子书提示:本文代码需配置OpenAI API密钥,国内开发者可使用文心千帆等国产大模

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#前端
大模型微调技术深度解析:7种核心方法、量化对比与产业实践指南

大模型微调技术正从"人工规则驱动"向"自动化+智能化"演进。未来三年,参数效率与硬件适配将成为核心技术突破方向,而产业落地需构建"数据-算法-部署"的闭环优化体系。对于从业者而言,掌握PEFT、提示学习与多任务学习的集成应用,将是解锁AI定制化价值的关键。其中fθ​表示参数化模型,L为损失函数。

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#人工智能#算法#学习
LLM大模型:从入门到精通的万字长文详解(附学习路线图)

LLM已广泛应用于自然语言生成、文本分类、机器翻译、知识图谱补全等领域。行业垂直应用中,智能客服、医疗辅助诊断、金融风险控制等场景展现显著价值。展望LLM的技术边界突破,如模型规模扩大、多模态融合、个性化与上下文感知能力提升。同时,关注伦理与可解释性挑战,以及自动化内容创作、教育、医疗等领域的应用拓展。LLM大模型作为人工智能的基石,其潜力与价值正持续释放。通过系统性学习与实践,掌握LLM技术将成

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#学习#算法#剪枝 +2
【AI大模型】DeepSeek + 通义万相高效制作AI视频实战详解

通过DeepSeek+通义万相的智能组合,视频制作已从专业技能变为人人可用的生产力工具。立即体验文中的代码案例,开启你的AI视频创作之旅!资源合集完整项目代码预训练模型下载商业案例库。

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#人工智能
[NLP] 自然语言处理 —— 小白也能懂的NLP入门指南

让计算机看懂、听懂、会说人话的技术就像给机器安装“语言大脑”,实现:理解:读懂用户需求(如搜索关键词)生成:写出流畅文案(如AI写诗)交互:完成对话任务(如智能客服)

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#自然语言处理#人工智能#学习 +3
主题模型三大基石:Unigram、LSA、PLSA详解与对比

从独立到关联:打破词袋独立性假设从显式到潜在:发现隐藏语义结构从确定到概率:建立生成式模型框架神经网络主题模型(NTM)结合预训练语言模型(BERTopic)动态主题模型(DTM)延伸阅读PLSA原始论文主题模型可视化工具剑桥大学主题模型讲义。

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#人工智能#数据库#github
一步步教你LangGraph Studio:可视化调试基于LangGraph构建的AI智能体

通过LangGraph Studio,开发者可以:✅ 降低80%的调试时间成本✅ 提升团队协作效率✅ 直观理解复杂业务逻辑立即行动# 开启你的第一个智能体项目扩展资源LangGraph官方文档GitHub示例仓库《LangGraph智能体设计模式》电子书。

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#数据库#学习
一步步教你LangGraph Studio:可视化调试基于LangGraph构建的AI智能体!

LangGraph是基于LangChain的AI智能体开发框架,支持用有向图(DAG)描述复杂逻辑流。而是其配套的可视化调试工具,能将复杂的代码逻辑转化为直观的流程图,帮助开发者快速定位问题、优化性能!为什么需要可视化调试?传统调试方式难以追踪多节点、多分支的智能体逻辑图形化界面让数据流、执行路径一目了然实时监控节点状态,快速发现瓶颈或错误通过LangGraph Studio,开发者可以像拼乐高一

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#github
一文读懂智能体:什么是智能体?

摄像头/麦克风 → 视觉/听觉传感器数据 → 环境状态用户输入 → 意图理解# 示例:视觉感知(OpenCV图像识别)import cv2# 物体检测处理流程...

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#人工智能
DIFY教程第八弹:Echarts可视化助手生成图表

本文介绍了如何利用Echarts实现数据可视化展示的完整流程。首先,通过上传文件并提取文档内容,将数据转换为CSV格式。接着,使用参数提取器获取CSV数据,并通过Python代码处理数据,生成符合Echarts规范的配置。代码中,CSV数据被读取并转换为列表,数字字符串被转换为浮点数,最终生成包含图例、提示、数据集、坐标轴、网格和系列的Echarts配置。最后,将生成的配置输出为Echarts代码

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#echarts#前端#数据库 +1
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