假设有一堆文档，我们想要构建一个问答聊天机器人，它可以接收一个问题并根据文档找到答案。我们通过一个“嵌入模型(embeddingmodel)”传递文档。使用 OpenAl 的嵌入 API将文档或文档块转换为嵌入是很容易的。这些嵌入可以存储在向量数据库，如 Milvus、Chroma、Faiss 或Lance 中。用户通过一个“聊天界面(chatinterface)”进行交互并输入问题/查询。这个查

随着人工智能技术的进步和深度学习算法的发展，以及海量多模态数据的爆炸式增长，芯片、网络、算力等基础建设的持续增强，大模型也迎来了快速发展机遇。2014年生成对抗网络 GAN（Generative Adversarial Network）的出现，推动了生成式人工智能的革命性发展，随后以 Transforme、BERT为代表的预训练模型的诞生，颠覆了以往的深度学习模型网络结构，大幅提高了模型训练速度和

网络文学是新世纪我国流行文化中的重要领域，年轻人对网络小说更是有着广泛的喜爱。本文以抓取网络小说正文为例编写一个简单、实用的爬虫脚本。

今天，给大家再次详细讲解一下，在使用 CloudFlare 后如何才能不影响搜索引擎蜘蛛爬虫对站点的抓取，因为这是很多首次使用 CloudFlare 的站长们容易忽略和触犯的问题，并不是 CloudFlare 不友好，而是 CloudFlare 的防火墙（WAF）实在是太给力。目前，我发现到的 CloudFlare 影响搜索引擎爬虫的只有两个地方，理论上只要这两个地方配置好了，任何搜索引擎爬虫都是

在快速发展的人工智能（AI）领域，各种名词和术语层出不穷，尤其是模型、算法、模型库和框架这些概念，这些概念构成了AI领域的技术基石，但它们之间的区别和联系往往让人难以厘清。Keras框架是由Francois Chollet开发的，是一个高层神经网络API，可以作为TensorFlow的接口使用，它以简单性和易用性而受到初学者和研究人员的青睐。PaddlePaddle支持多种深度学习模型和算法，广泛

Rerankers是Github上支持rerank模型本地化的一个开源项目，支持不同类型的rerank模型，比如transformer-based, API-based，RankGTP等。我理解transformer-based cross-encoder类型的模型是主流，所以后续采用的也是这种。我了解有限，建议参考github项目文档了解更全面的信息。

llama.cpp、vllm、lightllm、fastllm四种框架的对比：llama.cpp：基于C++，①请求槽，②动态批处理，③CPU/GPU混合推理vllm：基于Python，①PagedAttention高效管理注意力KV内存，②连续动态批处理，③量化GPTQ/AWQ/SqueezeLLM等。lightllm：基于Python，①三进程异步协作，②动态批处理，③FlashAttenti

Prompt是用户向模型提供的输入，用于引导模型生成特定类型、主题或格式的文本输出。** **这种输入可以是一个问题、一个描述、一组关键词或上下文信息，它告诉模型用户希望得到的输出类型和内容。提示工程（Prompt Engineering）涉及到如何设计、优化和管理这些Prompt，以确保AI模型能够准确、高效地执行用户的指令。

GraphRAG是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，它通过利用外部知识库来增强大型语言模型（LLMs）的性能，有效解决了模型可能出现的“幻觉”问题、领域知识缺失以及信息过时等问题。GraphRAG通过图结构信息，能够更精确地检索和生成与上下文相关的响应。GraphRAG技术通过在生成过程中融入检索组件来提升生成内容的质量和相关性。

我们整理分享来自新加坡国立大学的最新论文：基于大型语言模型的多智能体综述- 进展与挑战, Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges，文末有论文连接。大型语言模型（LLMs）在广泛的任务中取得了显著的成功。由于LLMs令人印象深刻的规划和推理能力，它们被用作自治智能体自动完成许多任务。