在生成式人工智能（Generative AI）快速发展的当下，大语言模型（LLMs）的幻觉问题始终是制约其落地应用的关键瓶颈。检索增强生成（RAG）技术通过引入外部知识库，将动态检索与生成能力结合，为解决这一难题提供了重要思路。然而，RAG系统的核心性能——数据召回率，高度依赖于底层数据的质量与组织形式。尤其是一些领域文献，原始数据常以非结构化形式（如PDF论文、扫描文档、图像表格）存在，且包含冗

使用ollama create命令创建自定义模型!

Redis持久化RDB快照（snapshot）在默认情况下， Redis 将内存数据库快照保存在名字为 dump.rdb 的二进制文件中。你可以对 Redis 进行设置， 让它在“ N 秒内数据集至少有 M 个改动”这一条件被满足时， 自动保存一次数据集。比如说， 以下设置会让 Redis 在满足“ 60 秒内有至少有 1000 个键被改动”这一条件时， 自动保存一次数据集：#save 60 10

前言“Tomcat是一个Servlet容器”，这句话对于JAVA程序员们应该都是耳熟能详。但是就这么单纯的这么一句话被阿里面试官嘴里问出来之后，你觉得还那么简单吗？好，单纯的思考一下这句话，我们可以抽象出来这么一段代码：class Tomcat {List<Servlet> sers;}但是如果Tomcat就长这样，那么它肯定是不能工作的，所以，Tomcat理论上其实是这样才对：cla

MCP（Model Context Protocol）是一种用于大语言模型与外部工具交互的协议框架。它允许大语言模型能够调用各种外部工具来扩展其能力边界，如访问文件系统、搜索引擎、数据库等。MCP的技术实现是一个多层次、多组件协作的过程，它通过标准化的协议实现了大语言模型与外部工具的无缝交互。通过Agentic Loop循环机制，系统能够支持复杂任务的递进式解决，而基于JSON-RPC 2.0协议

近春招和日常实习已开启。不同以往的是，当前职场已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。万万没想到啊，实习岗居然都这么卷，HR反馈当前岗位投递人较多，让耐心等待结果，竞争真的太激烈。所以说啊，无论是实习还是找工作，还是要提前做准备，越早越好啊，希望助力大家都能拿到心仪的off

本文介绍了如何使用Coze搭建热点监控智能体，帮助我们自动收集和分析抖音平台的热门视频数据。通过工作流实现自动化监控，该智能体能够每天定时采集指定关键词的热门视频，并将数据自动整理存储到飞书多维表格中，便于后续分析。这份《AI产品经理学习资料包》已经上传CSDN，还有完整版的大模型 AI 学习资料，朋友们如果需要可以在文末CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】资料包：CSDN大礼包：《

MPS（Multi-Process Service）是一种支持多任务模式的方法，它跟网络、框架（PyTorch/Tensorflow/others）无关，只跟任务数量以及硬件相关，由于尝试成本比较低，那就试一下吧，收获还不小，简单聊一点。至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了。没错，MPS 让利用率变低了，86%→53%，为什么会降低，结合上面对 GPU 利用率的解释不难理解，在共享模式下，由于

我们以 LLaMA-7B 为例，这个大模型参数量约为 70 亿，假设每个参数都是一个 fp32，即 4 个字节，总字节就是 280 亿字节，则 280 亿字节/1024/1024 = 26.7GB，当然这是原始的理论值，我们再往下看。具体增加多少其实不是很重要了，因为在模型权重文件里面，参数量 98% 的大头是权重数据，其他数据占比其实很少，我们从开源的 LLaMA-7B 的实际的存储结果来看，是

文章介绍了如何使用Qwen3-1.7b小模型结合猫娘问答数据集进行微调，以训练一个猫娘对话模型。作者首先提到在知乎上关于小参数模型作用的讨论，并决定尝试用Qwen3-1.7b模型进行实验。由于缺乏现成的猫娘问答数据集，作者通过修改现有数据集并利用大模型生成新的回答，最终制作了包含270条问答的数据集。接着，作者详细描述了代码实现过程，包括加载预训练模型、配置LoRA微调参数、处理数据集、定义训练器