随着 大模型 技术的飞速发展，分析海量复杂文档成为可能。面对 Alphabet (Google)、Microsoft 和 NVIDIA 等科技巨头的 10-K 年度报告，传统浏览器工具显得力不从心。本文将介绍如何利用 LangChain、LangGraph、Google Gemini 和 FAISS 构建一个 AI 法律助手，高效分析这些文档，理解 OECD 税收改革第二支柱（Pillar Two
在日新月异的游戏行业，理解并满足玩家的需求至关重要。Boom Games 将“以客户为中心”奉为圭臬，他们深知每一次支持互动都蕴藏着宝贵的洞察。然而，传统的人工呼叫分析耗时、效率低且存在局限性。Boom Games 正在利用人工智能（AI），特别是大模型技术，深入挖掘每一次客户对话，从而优化支持、改进游戏体验，并提升整体用户体验。本文将详细解读 Boom Games 如何利用 AI 技术革新客户支
如果你曾经尝试在本地机器上运行现代大模型，追求隐私保护，使用熟悉的工具，并避免花费数天时间解决各种边缘问题，你肯定体会过其中的挑战。现在，随着 Docker Desktop 4.40 版本引入的 Docker Model Runner，这些问题将迎刃而解。它让你能够在本地运行大模型，并直接集成到你日常使用的开发环境中。本文将深入探讨 Docker Model Runner 的原理、优势以及具体操作
几个月前，我还在GitHub上苦苦搜寻各种工具，希望能简化我那个小电商客户评论管理的项目。作为一名“代码小白”，我对于各种编程框架总是心存疑虑。直到我发现了 AutoAgent，一个完全开源的框架，它声称只需要使用 自然语言 就能创建 大模型智能体，我彻底被吸引了。无需编写任何代码，就能构建一个智能的 AI 助手？这听起来简直不可思议！ 剧透一下：我成功了，而且它改变了一切！在本文中，我将用最简单
“代码名称”（Codenames）这款聚会游戏，凭借其简单规则和充满策略性的玩法，深受大众喜爱。游戏中，一位线索提供者需要通过一个词的提示，引导队友猜中棋盘上对应的词语。 那么， 大模型时代， 机器能否像人类一样，给出巧妙的提示呢？ 这篇文章将带您深入了解自然语言处理（NLP）在“代码名称”游戏中的应用，以及我们能从中学习到什么关于语言、上下文和 NLP 的发展历程。 一、 代码名称游戏中的NLP
“你将通过词语所处的环境来了解它。”—— J.R. Firth, 1957 在本文中，我们将深入探讨如何利用大模型技术来解决一个看似简单的游戏难题：Codenames（猜词游戏）。Codenames的核心在于，给出单个线索词，引导队友猜中棋盘上的正确目标词汇，同时避开敌方词汇。这是一个对语言理解、语境把握和NLP技术应用能力的综合考验。通过将机器置于这个充满挑战的游戏场景中，我们可以更深刻地理解大
关键词：大模型、DSL、可维护性、AI 代码生成、结构化、Rubric 近年来，大模型技术蓬勃发展，极大地加速了应用程序的开发速度。在 GPT-3 时代，开发者已经能够利用 AI 代码生成技术，快速构建功能完善、界面美观的应用原型。一位开发者提到，如果一切顺利，早上9点写下第一个 prompt，晚餐时分就能部署一个具备一两个功能的 Web 应用。这听起来非常令人兴奋。 然而，随着功能的增加、UI
近年来，随着OpenAI和Google相继推出深度研究功能，AI辅助研究领域进入了一个全新的发展阶段。这些工具能够自动化地进行深入研究，帮助用户快速获取、整合和分析大量信息。然而，这些商业服务通常需要付费订阅，例如OpenAI的深度研究功能需要每月支付200美元的ChatGPT Pro会员费。幸运的是，开源社区也涌现出了一系列具有类似功能的替代方案。本文将深入探讨开源大模型深度研究项目，进行详细的
随着企业加速拥抱人工智能（AI）和机器学习（ML），技术项目经理（TPM）在将技术能力与战略目标对齐方面扮演着关键角色。本文将深入探讨AI/ML TPM所面临的行业趋势、挑战、工具选择，并结合真实案例和数据，为大模型时代的AI/ML项目管理提供可操作的见解。 行业趋势：AI赋能项目管理变革 人工智能正在深刻地改变项目管理的方式，通过自动化重复性任务、优化资源分配、增强风险管控，从而提高项目效率和成
在 2025 年，大模型技术日新月异，如何将这些先进的 AI 能力无缝集成到现有 Web 应用中成为了一个关键问题。本文将以Django框架为基础，结合LangChain强大的大模型编排能力，并利用 OpenAI 最新的 GPT-4o-mini 模型，一步步构建一个具有持久会话和智能回复的 AI 聊天应用。这套方案非常适合用于构建 SaaS 产品、客户支持系统或者教育工具。通过本文，你将了解如何在
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