在 RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) 技术日益普及的今天，如何构建一个完全本地化、开源且易于部署的 RAG 系统，成为了许多开发者和研究人员关注的焦点。本文将带你深入了解如何利用 Deepseek、Ollama 和 Elasticsearch，结合 Docker 技术，搭建一个功能强大的本地 RAG 试验场。告别对 OpenAI API 或外部
核心关键词：痛点、大模型、自动化、智能化、产品化、用户、求职、效能 每一个伟大的产品都源于对痛点的精准洞察和有效解决。本文将以Anudeep Kolluri分享的求职助手产品开发案例为蓝本，探讨如何利用大模型技术解决实际问题，实现自动化与智能化，最终完成产品化的整个过程。这个案例的核心在于深刻理解用户需求，并将其转化为切实可用的解决方案，最终显著提升求职效能。 1. 痛点的发现与验证：从抱怨到需求
数据科学领域正以惊人的速度发展，而今年最令人兴奋的进展之一就是检索增强生成（RAG）技术的崛起。RAG是一种混合AI架构，巧妙地将搜索与生成模型融合在一起，以产生准确、具备上下文感知能力的响应。如果您一直好奇如何将GPT等大型语言模型（LLM）与您自己的数据相结合，那么RAG就是您一直在寻找的答案。它将引领数据科学迈向更加智能的未来。 RAG的核心：检索与生成 检索增强生成（RAG）的核心在于其双
当您向 ChatGPT 等大模型提出问题时，是否经常收到模棱两可、过于客套的回答？输出内容泛泛而谈，缺乏结构，甚至无法提供您真正需要的实用细节？ 别担心，您并不孤单。本文将介绍一种简单而有效的Prompt技巧——Deepline Prompt，只需四个动词，即可显著提升大模型的回答质量，使其更具洞察力、实用性和结构性，尤其是在处理复杂的技术问题时。这个技巧能帮助你的ChatGPT更上一层楼。 理解
如果你和我一样，经常使用大型语言模型（LLMs）进行编程，比如学习像LangGraph这样频繁更新的新框架，或者研究新课题，那么你很可能已经注意到了一个问题：LLMs可能会过时。它们的知识并不总是包含你需要的最新信息。为了解决这个问题，LLM提供商通常会添加搜索工具，这在一定程度上有所帮助，但对于复杂任务来说并不完美。这些工具依赖于上下文学习，模型使用提示来生成答案，但这种方法并不能让模型真正学习
随着大模型技术的飞速发展，企业对AI应用的需求不再仅仅停留在简单的API集成层面，而是需要能够构建真正AI驱动产品的专业人才。这种需求催生了一个新兴职业——GenAI工程师。他们不仅仅是工具的使用者，更是AI应用的架构师和建造者，掌握着构建未来智能产品的关键。本文将深入探讨GenAI工程师的核心能力，以及他们如何在AI开发中扮演着至关重要的角色。 API集成 vs. AI工程：认知鸿沟与转型需求
大语言模型（LLM） 正在各个学科领域掀起一场科研革命。它们通过高效地整合海量科学知识、识别研究空白以及连接跨学科思想，帮助研究人员集中精力，发现新的见解。通过重组已知的模式，LLM 可以辅助生成假设和实验计划，从而加速科学进程。人工智能工具通过自动化审查、生成模型以及将理论文本转化为实际行动，使研究人员能够更快地探索和验证想法，同时依赖于人类的监督。本文将深入探讨 LLM 如何助力科研突破，加速
想象一下，你能够创建一个可以和你聊天、发出声音、甚至像真人一样点头回应的机器人，是不是一件很酷的事情？本文将带你一步步使用Webots 机器人仿真器，结合AI技术，特别是LangChain与Ollama中的 Mistral大模型，打造一个能够进行智能对话的NAO机器人。无需深厚的机器人学背景，只要跟随教程，你就能亲手创造出属于自己的AI聊天机器人。 项目概述：Webots中的NAO机器人聊天机器人
传统RAG（检索增强生成）技术在处理基于私有文档的问答时面临瓶颈，主要依赖向量相似性而忽略了实体间的上下文关系。本文将深入探讨一种更强大的演进方案——GraphRAG，它将知识图谱与向量检索相结合，不仅理解语义相似性，还能洞悉概念间的关联。我们将通过一个实际案例，详细介绍如何使用LangChain框架，结合Google的Gemini大模型和Neo4j图数据库，构建一个生产级别的GraphRAG系统
现代大模型（LLM）的能力毋庸置疑，但在实际应用中，尤其是在直接从URL抓取数据时，常常会遇到意想不到的挑战。你是否也曾经历过大模型（LLM）无法正确解析网页结构，或者遗漏关键信息的窘境？本文将深入探讨大模型（LLM）在处理URL时面临的困境，并通过Reddit案例，阐述Markdown作为一种有效的解决方案，如何帮助大模型（LLM）更好地理解和处理网页内容。 大模型（LLM）处理URL的常见问题
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