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本文介绍了一个快速搭建本地问答Demo的方案,采用Ollama管理本地模型+Open WebUI构建可视化界面。核心步骤包括:安装Ollama并下载7B-8B中文模型,配置WebUI前端,通过内置知识库或简化RAG实现文档问答功能。建议优化prompt结构化、控制知识库规模(200-500片段)并启用缓存。注意事项包括内网访问安全限制和明确单机性能边界。该方案适合作为内部评审原型,后续可基于评估结
AI工程落地需先明确赛道(如RAG、Agent等),再选择适配组件组合。aicode提供赛道导航与首选清单,帮助快速定位解决方案。使用时需:1)按业务目标选择赛道;2)查阅该赛道下的主打组件;3)参考预设组合方案快速实施;4)对照常见问题清单查漏补缺。典型误区包括过度关注模型而忽视问题本质、组件版本不匹配、缺乏评测闭环等。示例:企业知识库RAG可采用TEI+Milvus+vLLM+LangChai
AI开源项目井喷式增长导致信息过载,aicode开源清单应运而生。它系统梳理了LLM推理、RAG、Agent等主流赛道,精选成熟度高、易落地的项目,提供典型组合方案(如vLLM+TEI+Milvus的RAG方案)。该清单既帮助初学者快速建立认知地图,又为技术团队提供PoC参考路径,支持持续共建更新。通过赛道化索引和工程视角筛选,有效降低学习门槛和试错成本,助力开发者高效选型与实践。
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摘要:智谱AI推出开源大模型GLM-4.5-Air,采用稀疏MoE结构(106B总参数/12B激活参数),支持128K上下文和双模式推理(思考/即时模式),在Hugging Face和GitCode以MIT协议开源。该模型在4×A100/2×H100配置上可流畅运行,适用于长文档处理、代码生成、智能客服等场景,并支持函数调用API和本地化部署。其低显存需求(相当于70B稠密模型)和开源特性,为企业
摘要:智谱AI推出开源大模型GLM-4.5-Air,采用稀疏MoE结构(106B总参数/12B激活参数),支持128K上下文和双模式推理(思考/即时模式),在Hugging Face和GitCode以MIT协议开源。该模型在4×A100/2×H100配置上可流畅运行,适用于长文档处理、代码生成、智能客服等场景,并支持函数调用API和本地化部署。其低显存需求(相当于70B稠密模型)和开源特性,为企业
《数学建模资料全家桶限时免费领:真题论文代码一站搞定》 这份数学建模学习资料包涵盖国赛、美赛等10+赛事20年真题及评阅要点,包含Python/Matlab/LaTeX代码模板、B站爆款课程和985高校内部PPT。资料按算法和比赛双维度分类,提供可直接复用的代码包和获奖论文范例,帮助用户快速掌握建模技巧。配套视频课程和答疑群支持学习,适合建模新手、参赛团队和科研人员。通过"基础学习-真题

要想从事数据分析相关工作,要学的东西太多了,到底该怎么学? 学哪些?随便看一个招聘介绍,感觉啥也没说。都不知道该掌握什么技能才能达到这个标准。但是如果此时有位来自 JD 的资深工程师给出了一份入门指南:数据科学的完整学习路线数据清洗(真正项目中此部分费时费力)的实施主要步骤( 5 方面展开)零基础掌握 Python 核心知识NumPy:1 个对象和 2 大机制使用总结P...
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