ChatGPT 所取得的巨大成功，使得越来越多的开发者希望利用 OpenAI 提供的 API 或私有化模型开发基于大语言模型的应用程序。然而，即使大语言模型的调用相对简单，仍需要完成大量的定制开发工作，包括 API 集成、交互逻辑、数据存储等。为了解决这个问题，从 2022 年开始，多家机构和个人陆续推出了大量开源项目，帮助开发者快速创建基于大语言模型的端到端应用程序或流程，其中较为著名的是 La

下表1展示了微软的GraphRAG和固定实体架构两种方法的比较概述。表1 两种方法的比较概述总的来说，固定实体架构适用于定义明确、范围狭窄的领域，特别需要高精度和控制。它具有较低的复杂性、降低的计算成本，并且最小化了对LLM的依赖。然而，它在灵活性方面有所欠缺，在大型数据集上的可扩展性较差，并且需要预先的领域知识。微软的GraphRAG在处理大规模、多样化的数据集和复杂查询方面表现出色，提供了跨多

neo4j-graphrag 包简化了图检索增强生成（GraphRAG）。在 Neo4j，我们相信将图数据库与向量搜索结合起来代表了 RAG 的下一步发展方向。我们展示了如何使用 neo4j-graphrag 包中的类执行简单的检索查询。未来的文章将探讨其他检索策略以及如何在 GraphRAG 流程中使用不同的 LLM。敬请期待！欢迎您将包集成到您的项目中，并在公众号文章下方分享您的见解。该包代码

编者按：基于大语言模型（LLMs）开发的应用目前主要使用公共 LLMs 服务提供的 API 进行，但是这些 LLMs 服务的 API 设计以请求为中心，缺乏应用级信息，难以有效优化整个应用流程，影响任务的端到端性能。为此，微软亚洲研究院的研究员们开发了一个专注于 LLMs 应用端到端体验的服务系统 Parrot，它具有减少网络延迟、提高吞吐量、减少冗余计算等优势。Parrot 可以通过引入语义变量

不会python就不能用python开发入门级的小游戏？当然不是，，并且即使你没有python基础，只要跟着这十个小游戏的开发详细教程去做，以及有了全部的源码，那就能自己开发出这样十个python入门小游戏。不仅如此，在玩好这十个小游戏的过程中，还可以掌握python的基础知识点哦！

随着时间的推移，LLM（大型语言模型）的特性和能力逐渐为人们所熟知。它们展现了无与伦比的人类语言理解、出色的文本生成能力以及友好的对话指令跟随倾向。而像GPT-4和Claude等更为强大的LLM则展现出了对现实世界因果关系的深刻理解。据报道，GPT-4甚至采用了八个与GPT-3.5规模相当的LLM，通过混合专家（MoE）的方式进行配置。

大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。这些模型，包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等，已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力，使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……大语言模型（LLMs）是一种深度学习模型，专

今天我们学习了LangChain和大型语言模型(LLM)如opeanai的 "text-davinci-003"模型以及谷歌的“flan-t5-xl”模型进行集成的方法，我们还学习了如何使用LangChain中prompt模板，和小样本模板。通过使用prompt模板可以让用户大大提高和LLM交互的效率。

企业对于智能化的需求日益增长，Dify大语言模型以其卓越的性能和广泛的应用场景，成为了许多企业的首选。然而，如何将这一强大的平台私有化部署，以满足企业对数据安全和个性化需求的双重追求。本文将手把手带构建Dify大语言模型的私有化部署环境。私有化部署的第一步是搭建一个稳定可靠的操作系统环境。Linux以其开源、稳定和安全性高的特点，成为部署的首选。选择一个合适的Linux发行版，如CentOS或Ub

核心价值企业敏感数据100%离线处理个人知识库智能问答本地模型快速响应支持PDF/Word/网页等多格式文档工具链Ollama：开源模型托管平台（支持150+模型）：深度求索开源的16K长文本大模型：中文语义向量模型：AI应用可视化客户端本方案在Intel i7-12700H + RTX 4070设备上实测，可流畅处理200页以内的技术文档问答。通过本地化部署既保障了数据安全，又充分发挥了Deep