😺Hello，大家好，我是GISer Liu，😀😀 一名热爱AI技术的GIS开发者；在上一篇文章中，我们学习了LLM API的申请、应用以及提示词工程；在本文中，作者将介绍如何从零开始构建个人知识库🎉🤓；词向量和向量数据库概念申请Embedding Model API使用LangChain工具对文本数据进行处理基于文本数据搭建向量数据库并进行测试向量数据库是专门用于存储、索引和检索高维向

Hello，大家好，我是GISer Liu😁，一名热爱AI技术的GIS开发者，上一篇文章中我们详细介绍了RAG的核心思想以及搭建向量数据库的完整过程；😲将LLM接入LangChain：选择LLM，然后在LangChain中使用；构建检索问答链：使用语法构建RAG问答链部署知识库助手：使用streamlit部署项目；帮助读者快速构建RAG应用并部署在阿里云服务器上；Streamlit是一个开源的

Hello，大家好，我是GISer Liu😁，一名热爱AI技术的GIS开发者，这个LLM开发基础阶段已经进入尾声了，本文中我们不介绍更多的理论与知识点，而是通过的分析开源项目的解决方案来帮助各位开发者理清自己开发的思路；在本文中作者将通过个人知识库助手进行学习：通过分析这个RAG应用的开发流程，思路以及业务代码；帮助读者能学会如何规划自己的LLM的应用开发；在当今数据量迅速增长的时代，高效管理和

对于被动遥感而言，太阳辐射首先通过大气层到达地球表面，与地球表面的物体相互作用后，再次经过大气层被航空平台 (无人机)或航天平台 (卫星)传感器接收. 而大气对电磁辐射的吸收、散射、反射和投射作用，对遥感传感器接收信号影响很大；我们如果要解决大气对信号的影响，我们就需要对大气进一步了解，建立大气的数学模型；

Hello，大家好，我是GISer Liu😁，一名热爱AI技术的GIS开发者，上一篇文章中我们详细介绍了LLM开发的基本概念，包括LLM的模型、特点能力以及应用；😲LLM名词解释API申请Python代码调用测试提示词工程Prompt Engine帮助读者快速理解如何入门LLM开发，并将LLM与我们的传统开发的工作业务联系起来；本文中，作者详细介绍了LLM 开发的入门知识；名词解释：了解 LL

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你好，我是GISer Liu，一名热爱AI技术的GIS开发者，本文是DataWhale 2024 AI夏令营的最后一期——赛道，这是作者的学习文档，这里总结一下，和作者一起学习这个多模态大模型新项目吧😀；

主要实现对股票等金融产品从数据采集、清洗加工到数据存储的全过程自动化运作，为金融分析人士提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据，为他们在数据获取方面极大地减轻工作量，使他们更加专注于策略和模型的研究和实现上。我们可以通过API接口获取不同类型的指数K线数据，包括综合指数（如上证指数、深证综指）、规模指数（如上证50、沪深300）、行业指数（一级行业、二级行业等）、策略指数、成长指数、价值指数、主题

Koa是一个新生代Node.js Web框架，由Express原团队成员开发，它的设计目标是成为一个更小、更富有表现力、更健壮的Web框架。中间件机制：Koa的中间件机制更加简洁、灵活，可以更好地控制请求和响应的流程。异步流程控制：Koa使用async/await来处理异步操作，使得代码更加简洁、易读。轻量级：Koa本身很小，只提供了最基本的功能，其他功能都可以通过中间件来扩展。高度可定制：Koa

😁🏆，在本文中，作者通过SuperMap对UE插件尝试了GIS数据的本地与离线导入，并详细介绍了环境配置流程，这也是为将来数字孪生城市的尝试！！！