查询头数（num_attention_heads）：16个键值头数（num_key_value_heads）：2个头维度（head_dim）：256隐藏层大小（hidden_size）：2048注意力偏置（attention_bias）：启用注意力dropout率：0.1。

在你的 Python 脚本中，你需要配置连接到 Memgraph 的参数，并配置相关的大模型key。确保 Memgraph 数据库正在运行，并且你可以通过 Bolt 协议连接到它。类，用于与 Memgraph 进行交互。方法将数据添加到 Memgraph 中，并使用。首先，确保你已经安装了 Memgraph 和。

随着大型语言模型（LLM）如ChatGPT的出现，自然语言处理领域取得了显著进展。然而，这些模型的输出有时可能包含错误或不准确的信息，这限制了它们在实际应用中的可靠性。为了解决这个问题，研究人员提出了检索增强生成（RAG）技术，该技术通过将外部知识库与LLM相结合，提高了生成的响应的质量和准确性。本文介绍了MultiHop-RAG，这是一个用于评估RAG系统性能的新基准测试数据集。与其他现有的RA

Qwen3MLP是基于门控机制的MLP模块，采用了类似门控线性单元（GLU）的结构。它通过三个线性变换层（gate_proj、up_proj和down_proj）和SiLU激活函数，先将输入从隐藏维度扩展到中间维度，经过门控计算后再投影回原始维度。该模块保持了输入输出形状的一致性，演示了如何逐步执行前向传播并验证计算正确性，展示了Transformer模型中常用的前馈神经网络结构。，核心是通过“路

代码解释1. 导入 chatGLM 嵌入函数解释：解释：输出：解释：解释：输出：解释：解释：输出：解释：解释：输出：解释：本代码展示了如何使用 ChromaDB 进行以下操作：这样，你可以使用 ChromaDB 作为一个轻量级的向量数据库，结合chatGLM 的嵌入模型进行信息存储和查询。

这段代码的核心是使用GraphRAG进行知识检索，结合DeepSeek语言模型和GLM的嵌入功能，以实现高效的知识存储与查询。

这个notebook演示了如何使用Python连接OpenSearch并进行基本操作。

近年来，基于大语言模型（LLM）的智能体（agent）在自动化任务处理方面展现出巨大潜力。然而，现有的评测基准大多聚焦于单轮指令执行或纯工具调用，很少涉及以及这些在实际应用中至关重要的能力。为了填补这一空白，来自 Sierra 的研究团队提出了（Tool-Agent-User Interaction Benchmark），一个专注于评估语言智能体在中与用户交互、使用工具并遵循领域规则能力的全新基准

【代码】DeepSeek-OCR 模型测试。

【代码】Ragflow 前后端登录逻辑。