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openGauss向量数据库之赋能企业智能客服AI应用实践

本文探讨了openGauss数据库在智能客服RAG系统中的关键应用。随着大语言模型的兴起,传统数据库面临知识时效性、专业领域缺失等挑战。openGauss通过原生向量检索、混合查询等AI能力,为RAG系统提供了一体化解决方案。文章详细解析了openGauss的向量数据类型、高性能索引(IVFFlat和HNSW)及混合查询技术,并通过某商业银行案例展示了其在客服系统中的实践价值,实现了语义理解、知识

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#人工智能#数据库
腾讯云 CVM + Docker + Jenkins + GitLab CI/CD 全流程指南(python、flask实现简单计算器)

本文介绍了基于腾讯云CVM搭建Docker+Jenkins+GitLab的CI/CD全流程指南。主要内容包括:1)创建腾讯云CVM实例并配置安全组;2)安装Docker环境;3)通过Docker部署Jenkins服务;4)初始化Jenkins并进行插件配置;5)在GitLab创建项目并推送代码。该方案适用于个人学习CI/CD流程,总耗时约2-3小时,采用按量计费方式成本约0.4-0.5元/小时。文

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#docker#jenkins#ci/cd +2
从一名大语言模型的“使用者“,蜕变为一名智能体系统的“构建者“。

这篇文章摘要介绍了智能体(Agent)的基本概念、发展历史以及核心技术架构。主要内容包括: 智能体的核心运行机制是"感知-思考-行动"的循环(Agent Loop),包含感知环境、规划决策和执行行动三个阶段,形成自主决策能力。 智能体发展经历了从符号主义到现代基于大语言模型(LLM)的演进过程,LLM为智能体提供了强大的知识推理能力。 现代LLM驱动的智能体架构包含感知模块、规划模块、记忆系统、工

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#语言模型#人工智能#深度学习 +1
ClaudeCode安装教程,基础使用、进阶推荐

本文介绍了在Windows系统上安装和使用Claude Code的完整流程。主要内容包括:1)通过npm安装Claude Code环境;2)使用cc Switch工具接入DeepSeek等第三方大模型;3)配置工作目录和常用插件;4)基本命令操作和项目实践(如520爱心特效网页制作)。文章提供了详细的图文指引,帮助用户快速搭建AI编程环境,并展示了通过自然语言指令完成实际开发任务的示例。

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#人工智能#python
ClaudeCode安装教程,基础使用、进阶推荐

本文介绍了在Windows系统上安装和使用Claude Code的完整流程。主要内容包括:1)通过npm安装Claude Code环境;2)使用cc Switch工具接入DeepSeek等第三方大模型;3)配置工作目录和常用插件;4)基本命令操作和项目实践(如520爱心特效网页制作)。文章提供了详细的图文指引,帮助用户快速搭建AI编程环境,并展示了通过自然语言指令完成实际开发任务的示例。

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#人工智能#python
基于 LangChain、RAG、LoRA 、Streamlit 的知识库问答客服系统从零到一(附项目源码)

本文介绍了一个基于LangChain、RAG和LoRA技术的知识库问答客服系统"KB-CustomerService"。该系统采用Qwen2.5-3B-Instruct作为基座模型,在4090 GPU环境下部署,主要功能包括:1)通过混合检索(Dense+BM25+RRF)从企业知识库获取信息;2)使用LoRA进行轻量级微调;3)利用Cross-Encoder提高答案相关性。文

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#人工智能#milvus
基于vue.js+thymeleaf模板引擎+ajax的注册登陆简洁模板(含从零到一详细介绍)

大多数的网页都离不开注册登陆这两个功能,所以我想结合所学知识,使用、、做出一个简易通用的模板,该模板应具有如下功能:1. 用户名和密码是否按照一定格式输入2. 提示用户名是否已存在3. 两次输入密码是否一致4. 密码进行md5加密处理5. 验证码点击刷新6. 符合条件的输入框显示对勾,否则提示具体错误信息7. 只有全部显示正确才可以进行注册或者登陆

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#vue.js#html5#ajax +1
基于 LangChain、RAG、LoRA 、Streamlit 的知识库问答客服系统从零到一(附项目源码)

本文介绍了一个基于LangChain、RAG和LoRA技术的知识库问答客服系统"KB-CustomerService"。该系统采用Qwen2.5-3B-Instruct作为基座模型,在4090 GPU环境下部署,主要功能包括:1)通过混合检索(Dense+BM25+RRF)从企业知识库获取信息;2)使用LoRA进行轻量级微调;3)利用Cross-Encoder提高答案相关性。文

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#人工智能#milvus
NLP投满分项目梳理

该项目旨在通过BERT系列模型对新闻标题和摘要等短文本进行自动分类,分为10个内容频道(如体育、财经、科技等)。项目采用全参数微调方式,使用chinese-roberta-wwm-ext作为基座模型。数据来源于THUCNews数据集,经过预处理(截断长文本、格式转换)后保存为jsonl格式。项目结构包含数据处理、模型训练、推理和评估模块,部署在云服务器(AutoDL)上,通过WSL2远程连接并配置

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#自然语言处理#bert#深度学习 +1
用AI来“造AI”!Nexent部署本地智能体的沉浸式体验

本文介绍了Nexent智能体平台的本地部署与使用体验。首先通过官方演示体验了Nexent的快速响应能力,随后详细讲解了基于Docker的轻量级安装部署过程,仅需执行几行命令即可完成配置。文章重点说明了应用和模型的环境配置步骤,包括接入阿里云Qwen模型的方法。最后通过测试问答验证了部署效果,展示了该平台操作简便、响应迅速的特点,特别适合个人开发者快速搭建AI应用。整个部署过程仅需几分钟,体现了Ne

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#人工智能#nlp
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