阅读摘要：本文于2017年6月发布，属于Transformer模型的开山之作，地位不言而喻。Transformer是继于MLP、RNN、CNN模型的又一大模型，且解决了RNN应用于长输入乏力的情况，随后提出的BERT、GPT都是基于Transformer。本文主要基于机器翻译任务来讲述Transformer，近年的论文证明其在图像、文本、音频、视频都可广泛应用。参考文献：从整体角度上来说，编码器将

Neo4j是一个数据库管理系统，简称DBMS，能够管理多个数据库。DBMS可以管理独立的服务器，也可以管理集群中的一组服务器。数据库是DBMS的一个管理分区。实际上，它是组织在目录或文件夹中的文件的物理结构，与数据库同名。本章介绍如何管理本地和远程标准数据库、复合数据库和数据库别名。1.1.Neo4j版本的标准数据库Neo4j的版本决定了可能的数据库数量:社区版的安装可以正好有一个标准数据库。夸克

接下来，在了解完Trae如何使用之后，我们现在将Trae运用到实际项目当中，真实体验一下Trae在项目中的效果，我们会使用Trae开发一个ChatBot，在这过程中我们会借助Trae的能力进行AI自动编写代码、Bug修复、描述问题、同时我们还会想它获取意见（比如结合项目应该使用什么XXX库）等等，帮助大家更好的了解Trae。接下来它会自动帮你创建文件，一步一步的完成编写代码、创建文件等操作，在这过

Ollama是一个强大的大型语言模型平台，它允许用户轻松地下载、安装和运行各种大型语言模型。在本文中，我将指导你如何在你的本地机器上部署Ollama，并展示如何使用Python进行简单的API调用以访问这些模型。最近很多人在学习大模型的时候，也遇到这个问题了，Ollama下载的模型，如果不想在命令行里面直接使用，而是想用Python去调用大模型该如何去使用？

指模型生成与事实不符、逻辑断裂或脱离上下文的内容，本质是统计概率驱动的“合理猜测”一本正经地胡说八道指模型生成的内容与可验证的现实世界事实不一致指模型生成的内容与用户的指令或上下文不一致。

下面是一个简单的网页爬虫工作流，支持输入一个关键词，并通过网页爬虫爬取相应的信息，然后使用大模型进行总结。1.创建工作流添加输入参数 ，开始节点 -> 选择"单文件"作为输入2. 添加“文档提取器”，大模型没有办法直接处理文档，因此添加一个“文档提取器”的节点。

哈哈哈哈

1、首先导入对应的 FastMCP 类（使用 字符串自动生成工具定义，从而轻松创建和维护 MCP 工具，这里的效果后面会展示）以及我们需要获取实时信息的网址（这里是 PoE2 的官网）。优化 prompt 以及添加更多工具来实现更复杂的功能，比如使用更优的爬虫工具，以及通过深度爬虫爬取对应补丁的帖子，这样在回答的最新补丁版本号的同时返回具体内容。例如：AI 应用程序的 USB-C 端口。3、添加

按次付费无部署费用。无调用时不计费，有调用时按调用时长计费。调用费率：0.000156 元/秒适用场景：偶尔调用，对启动速度要求不高（首次调用会有一定启动延迟）常驻实例有部署费用。无调用时按部署时长计费，有调用时另按调用时长计费。0.000156 元/秒0.000036 元/秒适用场景：可减少频繁启动服务带来的延迟，适合需要长时间保持在线，且调用较频繁的场景。

命名实体识别（NER）是知识图谱构建中的关键步骤，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。中文NER相较于英文更具挑战性，主要由于中文缺乏明显的词边界标志，且存在中英文混用的情况。当前NER技术方法包括基于规则和词典的方法、基于统计的方法、混合方法以及基于神经网络的方法。其中，神经网络方法如BERT模型，通过预训练和微调，在NER任务中表现出色。实践环节展示了如何使用BERT