想象一下，无需复杂的云设置或大量的代码，即可部署先进的人工智能。新一代小型本地大语言模型（LLM）正在将这一愿景变为现实，它们将大型上下文窗口和多模态理解等卓越功能集成到易于访问的软件包中。这些模型为激动人心的低代码/无代码本地LLM应用铺平了道路。本文将带你了解不同的推理引擎，从最用户友好的引擎开始，逐步深入到更强大、可定制的选项，同时涵盖有效的模型交互技术。 系统设置 本文中的说明基于 Win
当我们在面对海量的私有文档，比如技术手册、内部政策、产品说明书时，常常希望大模型（LLM）能够像一个专业的私人助手一样，快速准确地从中提取信息并回答我们的问题。然而，直接向大模型提问，往往会得到泛泛而谈甚至错误百出的答案。这是因为大模型虽然“知识渊博”，但其训练数据并不能覆盖所有特定领域或企业的私有数据。如何解决这个问题？检索增强生成 (RAG) 技术应运而生，它赋予大模型访问外部知识的能力，使其
嵌入模型是现代自然语言处理 (NLP) 系统的核心支柱。它们通过将文本转换为数值向量，赋予机器理解和处理人类语言的能力。这些向量捕捉了词语、句子甚至整个文档的语义信息，从而能够实现语义搜索、推荐系统等各种任务。本文将深入探讨嵌入模型的原理、应用，以及如何在 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 架构中发挥关键作用。 嵌入模型的直观理解：语义空间的向量化表达 嵌入
随着大模型（LLM）技术的日益成熟，如何高效利用分散在各处的数据，同时保障数据隐私，成为了业界关注的焦点。本文将深入探讨如何借助 Flower AI 框架，实现联邦学习下的监督微调（SFT），让多个“教师”（数据源）共同训练一个大模型，如同十位名师共同培育一条能够喷火、飞翔的“飞龙”。 引言：数据孤岛下的LLM训练困境与联邦学习的曙光 在医疗、金融等领域，数据往往分散在不同的机构或地区，受到严格的
在个性化数字金融时代，智能体（AI Agent）正深刻地改变着个人理财的方式。本文将深入探讨一个个人理财智能体的架构设计，该智能体利用大语言模型（LLM）技术，旨在分析交易数据、确保符合伊斯兰金融规范、推荐合适的金融产品，并提供全方位的智能理财服务。我们将详细剖析其系统架构、工具生态系统以及驱动整个流程的数据流，为读者提供构建类似应用的实用指南。 核心架构：状态驱动的智能体 核心架构是任何复杂系统
在大语言模型（LLM）的应用日益广泛的今天，如何选择最适合自身需求的LLM至关重要。本文作为大语言模型选型指南系列的第三部分，将深入探讨影响LLM选型的关键因素，包括推理成本、速率限制、许可协议以及构建实用的决策框架，帮助您在众多LLM中做出明智的选择。 之前，我们已经了解了闭源和开源LLM的差异，以及诸如发布日期、知识截止日期、模型规模、训练token和上下文长度等重要术语。希望通过本系列文章，
核心关键词：OCR、幻觉、大模型、非确定性、GPU、浮点数、一致性 你是否遇到过这样的情况：你明明将同一份PDF文件、使用相同的提示词（prompt）喂给同一个大模型，有时输出结果完美无瑕，有时却像得了失心疯一样，给你来一段“恭喜您！您的保险凭证号码是……来自独角兽互助保险™的CL123456789！”。这不仅仅令人恼火，更揭示了现代人工智能运作方式的一个根本问题——欢迎来到大模型幻觉的奇妙世界，
人工智能（AI）行业正经历着前所未有的增长，其中 AI Agentic Framework 作为一股重要的推动力，正受到越来越多的关注。诸如 LangChain 和 CrewAI 等工具的出现，承诺将 AI 开发民主化。然而，作为一名长期从事 AI 系统构建的专家，我亲身经历过这些 Framework 在加速创新的同时，也可能带来危险的依赖性。问题不在于这些工具是否有用，而在于我们是否正在培养一代
大型语言模型 (LLM) 的快速发展带来了无限可能，但也带来了集成难题。Anthropic 推出的模型上下文协议 (MCP)，旨在解决 LLM 与外部工具和服务集成时的痛点，被誉为 AI 领域的 “USB-C”。它能否简化 AI 集成，成为真正的行业标准？抑或只是又一个技术概念？本文将深入分析 MCP 的优势与不足，探讨其潜在应用场景，帮助读者全面了解 MCP 的价值与局限。 MCP：连接 LLM
大模型（LLM）的浪潮席卷而来，各种关于人工智能（AI）驱动未来的哲学性保证也随之而来。这些叙事常常试图缓解我们对自身价值和被淘汰的焦虑，强调那些AI“无法复制”的独特人类特征，并许诺一个由AI处理琐事，人类专注于“卓越”（Profound）的乌托邦愿景。然而，我们需要警惕这种“AI解放人类追求卓越”的叙事，因为它可能是一种高级的“精神PUA”，掩盖了AI发展带来的复杂社会经济挑战。 1. 核心焦
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