在人工智能领域，本地运行大型语言模型（LLM）的需求日益增长。许多在线指南侧重于 Linux 环境下的 Ray 和 vLLM 的使用，但本文将介绍一种在 Windows 环境下，利用 WSL（Windows Subsystem for Linux）镜像网络连接两台笔记本电脑，从而搭建 Ray 集群并高效运行 LLM 的方法。这种方案结合了 Windows 的易用性和 Linux 的灵活性，为开发者
随着大模型（LLM）技术日新月异，搜索引擎的格局正在发生根本性的变化。传统SEO优化侧重于在搜索引擎结果页面（SERP）上获得排名，而现在，更重要的是你的内容能否被生成式引擎（Generative Engine）引用。本文将深入探讨如何在GEO（Generative Engine Optimization）时代，通过优化你的内容，让你的品牌或网站成为ChatGPT、Perplexity和Claud
随着大模型技术的飞速发展，AI Agent如雨后春笋般涌现，如何高效、安全地发现并利用这些AI Agent，成为了一个亟待解决的问题。本文将探讨AI Agent发现的必要性，回顾Web和语音设备发现的演进历程，重点介绍借鉴DNS思想的Agent Name Service (ANS)，以及它如何通过提供统一的目录服务和安全互操作性，赋能未来的AI Agent生态系统。本文的核心关键词包括：AI Ag
大语言模型（LLM）正在驱动着人工智能领域的革新，从智能聊天机器人到自动内容生成，LLM的应用无处不在。然而，面对市场上琳琅满目的LLM，如何为你的特定项目选择最合适的模型呢？本文将深入探讨选择大语言模型（LLM）时需要考虑的关键因素，助你构建可靠、高效且安全的AI解决方案。 1. 理解你的用例与领域：定制化选择的关键 选择大语言模型（LLM）的第一步是深刻理解你的用例和目标领域。不同的LLM在不
用AI提示词实现自动化网络爬虫：ScrapeGraphAI 的革新之路
在当今这个数据驱动的时代，数据已经成为新的石油。然而，从网页中提取有价值的数据，却常常面临诸多挑战。HTML结构变化莫测，反爬虫机制日益完善，API接口更是稀缺资源。想要获取产品列表、新闻标题、市场趋势等关键信息，往往需要耗费大量时间和精力。但现在，借助 ScrapeGraphAI，一个开源的、基于 AI 驱动的框架，我们可以通过简单的 AI 提示词，从 100 多个网站上轻松抓取结构化数据，告别
首段：Monkey Auth项目在搁置四年后，迎来了基于生成式AI和本地RAG (Retrieval-Augmented Generation)技术驱动的复兴。这次复兴不仅是对原有功能的升级，更是将前沿的大模型技术融入到实际应用中，通过本地化部署的LLM (Large Language Model) 模型，为用户提供更便捷、更精准的文档查询和技术支持，同时也为开发者提供了一个学习和实践大模型技术的
随着人工智能领域的飞速发展，我们越来越意识到上下文对于大型语言模型（LLM）的重要性。无论 LLM 的能力多么强大，其效用都取决于它所能访问的信息。本文将深入探讨如何利用 Monkey Auth 与 MCP Server 解决方案，为 LLM 提供实时的上下文信息，从而显著提升 AI 交互的质量和相关性。 上下文：LLM 效能的关键瓶颈 Claude 和 GPT 等 LLM 客户端拥有强大的能力，
你是否曾希望 ChatGPT 不仅仅是聊天，而是能真正帮你完成一些事情，比如查询天气、预定会议或追踪加密货币价格？现在，借助工具调用 (Tool Calling)，这些都成为了可能。工具调用就像给一位聪明的学生配备了计算器、浏览器和日历一样，让 AI 不再只是“纸上谈兵”，而是真正能够行动起来。 本文将深入探讨什么是工具调用，为什么它如此重要，以及如何逐步使用它，旨在揭示 AI Agent 背后的
检索增强生成（RAG）作为一种提升大型语言模型（LLM）性能的技术，被广泛认为能够有效缓解“幻觉”问题。然而，这种观点存在一定的误解。本文将深入剖析RAG并非完全能杜绝幻觉，并探讨RAG架构下产生幻觉的多种原因，以及应对这些问题的策略。RAG的确能够显著提升模型输出的上下文相关性，但不能保证信息的绝对准确性和模型的可靠推理。 上下文相关性 ≠ 准确性：RAG的核心迷思 RAG的核心价值在于其能够提
大模型幻觉是当前人工智能领域面临的一大挑战，尤其是在生成式AI蓬勃发展的今天。当大模型自信地给出看似合理，实则虚假或误导性的答案时，便产生了幻觉。本文将深入探讨如何运用信心校准、检索增强生成（RAG）、优化训练数据、领域精调、人机协同验证以及后处理过滤器等策略，最大程度地减少AI幻觉的发生，提升大模型的可靠性与实用价值。 一、信心校准：降低温度，提高确定性 信心校准是减少大模型幻觉的首要手段。其核
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