从本文开始，将开一个大坑，陆续介绍企业级文档问答系统构建的全流程，以及关键环节的优化手段。重点介绍算法流程。构建一个基础版的RAG是非常简单的，甚至使用扣子、Dify等平台，熟练的情况下都用不了5分钟，即使使用Langchain、LlamaIndex等框架，搭建完整流程，代码也不会超过100行。但基础版的问答效果往往较差。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。大模型岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。你可以开始和AI对话啦，看看它的表现。观看零基础学习书籍和视

💡 一句话定义Manus是由中国团队Monica.im研发的全球首款通用型AI智能体，能像人类一样独立规划+执行任务+交付成果，堪称“会干活的AI实习生”！👉 举个栗子🌰：扔给它10份简历压缩包→自动解压+筛选+生成Excel排名表📊输入“分析英伟达股价”→抓数据+画趋势图+输出PDF报告📈🚀 五大核心优势1️⃣ 全自动闭环：从“动嘴”到“动手”，直接给成果！（传统AI只会说“建议你这

动手学，把自己学到的东西动手自己做出来并输出，是最好的学习方式。最近一直在关注和使用各种ai工具，也在学一些ai开发的知识，看到datawhale的开源学习教程，动手学大模型开发()这个教程比较全面，正好可以结合自己常用的数据平台开发工具dash来开发一个web界面，做个简单的demo用起来，可以本地调用各种大模型api来和自己的文本知识库来对话。本来准备报名进群一起学习的，看到的时候报名时间刚好

大模型（Large Language Model，LLM）的浪潮已经席卷了几乎各行业，但当涉及到专业场景或行业细分域时，通用大模型就会面临专业知识不足的问题。相对于成本昂贵的“Post Train”或“SFT”，基于RAG的技术方案往成为一种更优选择。本文从RAG架构入手，详细介绍相关技术细节，并附上一份实践案例。本文列举了LLM的问题。简单介绍了什么是 RAG ，以及 RAG 的流程。最后使用了

是一款强大的AI网页爬虫工具，专为处理动态网页内容而设计。

DeepSeek 是当下最好的开源大语言模型，本文先介绍怎样安装 Ollama，然后通过 Ollama 来部署 DeepSeek-R1 模型，之后介绍两种常用高质量的可视化模型界面（PageAssist 和 OpenWebUI 选择一个即可），最后介绍怎样通过 spring-ai-ollama 来便捷的调用 DeepSeek-R1 模型！

最近找工作，微信上hr问我做一个AI客服聊天这么个东西，所以最近几天就研究了一下这方面，还真给我捣鼓了点成果出来：一个能在本地运行的AI小助手，可以对接自己喜欢的大模型，还能导入知识库（比如员工手册，商品手册，论文等），然后让AI根据知识库来回答自己的问题，成果如下图，知识库是自己随手写的一个文具店商铺的txt文件。在这里写一篇文章给大家分享一下搭建过程。

智能体（Agent）是一个能够代表用户，以高度独立性完成任务（Workflow） 的系统。它能理解用户目标，自主选择行动路径，并利用外部工具执行任务。简单来说，它是“能帮你做事的AI”，而不仅仅是“能和你聊天的AI”。比如你告诉它“帮我分析最新销售数据，并生成周报”，它不会仅仅生成报告模板，而会：1.查询数据库 → 2. 分析关键指标 → 3. 生成图表 → 4. 写出总结报告 → 5. 邮件发送

在数字化洪流席卷全球的当下，视觉内容已成为信息交流与传播的核心媒介，然而，。本文将探讨篡改检测技术的现实挑战，分享篡改检测技术前沿和最新应用成果。在篡改检测的专业领域中，视觉内容安全技术构成了确保信息真实性与完整性的核心防御机制。视觉内容安全技术主要分为主动鉴别技术和被动鉴别技术两大类：主动鉴别和被动鉴别。，广泛应用于版权保护，伪造检测和溯源方面，验证真伪和追踪流通路径，通过在图像创作或分发之初就