网络安全

网络安全自学路线

然而，对于企业来说，如何让这些模型了解并遵循内部的代码规范、使用自定义组件和公共库，仍然是一个挑战。AI大模型应用所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。未来的工作可以集中在进一

Ollama 默认直接支持很多模型，只需要简单的使用 命令，示例如下：就可安装、启动、使用对应模型。通过这样方式直接支持的模型我们可以通过https://ollama.com/library 找到。在https://huggingface.co/models上有数万的模型，Ollama 默认支持的不可能全部覆盖，那如何支持其它模型呢？这里我们选择个：无内容审核的大模型：CausalLM-14B（h

常用集成声明式 AI 服务。

通过搭建GraphRAG本地demo后，笔者通过少量的文本内容（三国演义第一章），初略对比了一下传统RAG方案与GraphRAG方案，基于少量文本内容而言，GraphRAG的效果还是符合其宣传内容的，后续更严谨的测试还是需要海量数据的进行验证。希望本文能帮助到对GraphRAG有兴趣的朋友，毕竟读万卷书不如行万里路，看再多的理论介绍，不如自己亲自去动手验证一把来的实在~如果你对AI大模型应用感兴趣

LlamaIndex 和 LangChain 都是优秀的 LLM 开发框架，它们各有优势，适用于不同的使用场景。如果你需要构建一个以数据为中心的应用，并且希望使用一个简单易用的框架，那么 LlamaIndex 是一个不错的选择。如果你需要构建一个复杂的 LLM 工作流程，并且需要高度的灵活性和更广泛的 LLM 支持，那么 LangChain 是一个更好的选择.当然，更灵活多变的用法可将两者结合起来

通过搭建GraphRAG本地demo后，笔者通过少量的文本内容（三国演义第一章），初略对比了一下传统RAG方案与GraphRAG方案，基于少量文本内容而言，GraphRAG的效果还是符合其宣传内容的，后续更严谨的测试还是需要海量数据的进行验证。希望本文能帮助到对GraphRAG有兴趣的朋友，毕竟读万卷书不如行万里路，看再多的理论介绍，不如自己亲自去动手验证一把来的实在~如果你对AI大模型应用感兴趣

虽然对于大多数人来讲，由于我们的电脑配置等原因，部署本地大模型并且达到很好的效果是很奢侈的一件事情。但是这并不妨碍我们对其中的流程和原理进行详细的了解如果你对AI大模型应用感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用。

然而，对于企业来说，如何让这些模型了解并遵循内部的代码规范、使用自定义组件和公共库，仍然是一个挑战。AI大模型应用所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。未来的工作可以集中在进一