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【OPEN 1+X】零基础向使用Ollama+RAGFlow构建自己本地的AI知识库
简单来说,原本的大模型在考试的时候只能依赖已经学习过的内容进行回答,RAG则相当于让大模型可以开卷作答,即使没有学习过的内容,也可以通过翻书解决。docker相当于一个开箱即用的环境,由项目开发者配置完成后,分发镜像给用户使用,无需关心其具体的运行环境配置,也不会影响计算机自身的环境。最近遇到很多人都对于本地知识库搭建的流程非常有兴趣,故做一个教程,也完成一下Datawhale的视频共建任务,文章

模型上下文协议(MCP)简介,配合DeepSeek开发应用
简单介绍就是,资源就是能提供给llm的上下文,提示词就是llm的提示,工具是服务器提供的工具,采样是一个特殊的功能用于采样提示词,root则是表明应用的工作的范围。简单来说,对于用户来说,MCP是一种简单的工具,可以帮助我们访问各式各样的数据源。在EchoTools.cs文件中,修改代码如下,便实现了我们的加法工具,这和之前SK(语义核心)的工具编写方法非常的像,几乎可以无缝使用。然后你可以填入你

.NET程序中调用本地部署Deepseek模型进行对话
借由Deepseek的爆火,本文将介绍如何快速的在本地部署大语言模型,并且在.NET程序中调用进行对话。

到底了