KB定义为三元组集合K∈E×R×(E∪L∪C)，其中E为实体集合，R为关系集合，C为类别集合，L为字面值。给定自然语言问题Q和知识库K，目标是通过语义解析生成可执行的SPARQL查询S，即建模为条件概率p(S|Q，K)。

点击上方蓝字“小谢取证”一起玩耍之前推出一篇部署本地大模型教程，但需要网络环境还是比较受到读者的欢迎，但应读者要求：需要这个模型能够训练，能够结合电子数据取证方向且行业内有些数据是不对外公开的，又因为有些机子是没办法连接外网的。所以完全离线搭建本地的大模型，还是有必要的。其应用的场景可以是让它训练电子数据取证相关的法律法规，电子数据现场提取的流程规范及鉴定要求，计算机及服务器取证的相关知识点及大比

尽管本地化部署的DeepSeek模型在算力规模和功能完备性上无法媲美云端全量版本，但只要喂给它「独家秘方」——也就是你电脑里的文档、代码、笔记这些干货，它立马就能变身成你的专属知识小助手！当然，AnythingLLM还具备其他功能，如代码托管和官方API的接入等，受篇幅所限，本文不再展开论述，各位可自行探索。需要注意的是，本地部署的AI回答精准度仍然受到硬件性能的制约。建议开发者参考以下硬件选型策

利用周末的时间，在自己的笔记本电脑上部署一个本地大模型，过程也记录下来分享给对此有兴趣的朋友们。整个部署过程分为三个步骤：步骤一：下载ollama大模型工具步骤二：在ollama工具中，下载通义千问大模型步骤三：下载AnythingLLM并配置选择ollama的通义千问模型，直接在窗口对话安装后启动ollama命令行窗口，敲入命令ollama list，此时显示没有任何大模型，开始去下载下载大模型

近年来，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术在人工智能领域掀起了一股热潮。随着大模型的快速发展，传统的纯生成式方法在面对复杂、多变的信息需求时，往往面临上下文有限、事实准确性不足等挑战。而RAG通过结合信息检索（Retrieval）与文本生成（Generation）两大核心能力，使模型能够在实时获取外部知识的基础上生成更精准、可信的内容。这一技术

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做智能体最难的事情，并不是如何怎么学会做智能体，工具的学习往往是简单的，如何找到智能体真正有用的应用场景和业务需求才是核心能力。我们目前在各大智能体开发平台上的智能体，说实话，更多是玩具的属性。

这两年，AI越来越火，在生活和工作里到处都能看到它的影子。AI 智能体就像一个个超级能干的数字小帮手，能自己 “看” 懂各种信息，快速做出判断，还能帮我们完成各种复杂任务。不管是处理数据、写文案，还是安排工作流程，它们都能轻松搞定，大大提高了工作效率。

最近的学术文献中，大型语言模型（LLMs）在医疗领域展示出巨大潜力。例如，闭源模型如GPT-4和MedPalm-2表现卓越，并成功通过了美国医师执照考试（USMLE）。同时，开源模型如Llama 2也为医学专业语言模型的开发提供了支持，如MEDITRON、PMC-LLaMA、MedAlpaca和ChatDoctors等，逐渐缩小与闭源同行的性能差距。然而，这些精密医疗语言模型主要集中在英语应用上，