随着RAG技术的进一步发展和进化，产生了模块化RAG的概念。在结构上，它更自由、更灵活，引入了更具体的功能模块，如查询搜索
Qwen1.5（通义千问1.5）是阿里云最近推出的开源大型语言模型系列。作为“通义千问”1.0系列的进阶版，该模
随着 ChatGPT、DeepSeek 等大语言模型的迅速崛起，AI技术已深度融入我们的日常生活与工作场景。对于程序员群体而言，大语言模型
将内容上传至知识库后，要对内容进行分段与数据清洗。该阶段是内容的预处理与数据结构化过程，长文本将会被划分为多个内容分段
ollama是一个开源的 LLM（大型语言模型）服务工具，用于简化在本地运行大语言模型，降低使用大语言模型的门槛，使得大
2025年伊始，DeepSeek凭借其强大的推理能力、实时动态分析及高效交互体验，迅速成为医疗领域的焦点。然而，90%以上的医护人员尚未深掌握这一工具，提升工作效率。
随着 生成式 AI（GenAI）的兴起，向量数据库（Vector Database）迅速走红。然而，向量数据库的应用远不止于大模型（LLM），它同样
在医学图像分割中，基于注意力机制和卷积神经网络的Transformer在提高性能方面起到了重要作用。然而，早期的模型往往在分割小而形状不规则的肿瘤时表现不佳。为此，作者提出了一种基于SMA架构（Synergistic Multi-Attention）的高效Transformer模型，用于增强小肿瘤和器官的分割效果。SMA结构可以同时捕捉局部和全局特征，适合用于医学图像分割。该结构包括两个关键组件。
Transformer进行时间序列预测，一直是AI顶会的“红人”，近来该领域再次取得重大突破：iTransformer，在不修改任何模块的情况下，就实现了全面领先
ChatGLM-6B 是的一种自然语言处理模型，属于大型生成语言模型系列的一部分。"6B"在这里指的是模型大约拥有60亿个参数，这些参数
DeepSeek 是一家由梁文锋于 2023 年创立的中国 AI 公司，该公司在发布 DeepSeek-R1 模型后，在人工智能领域取得了重大进
在AI领域，常见的深度学习框架TensorFlow、PyTorch和Keras无疑是开发者们的得力工具，但随着模型规模的急剧膨胀，这些传统框架在应对大模型时往往会显得力不从心。
在人工智能领域，检索增强生成（RAG）系统因其从海量数据中提取相关信息并生成智能回答的能力而备受瞩目。然而，AI智能体（AI Agents）却就是AI智能体所承诺的未来。
AI “幻觉”指的是大语言模型（LLM）在缺乏真实依据的情况下生成不准确、误导性甚至完全虚构的内容。其幻觉现象源于模型架构的局限研究进展。
在数字化转型的浪潮中，传统企业面临着前所未有的机遇与挑战。随着大数据、云计算和人工智能技术的发展，企业积累的私有数据成为了潜在的金矿，等待着被挖掘和利用。大型语言模型（LLMs）作为当前人工智能领域的前沿技术，能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，优化决策流程，提升服务质量
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前言“通过局域网或异地公网访问本地部署的DeepSeek+数据库”， 这是一个常见的场景，我也有用到，本次将整理分享配置“局域网或异地公网”访问的方法！DeepSeek本地部署全攻略：局域网共享+远程访问一体化方案【项目概述】关于DeepSeek 本地化部署、搭建个人知识库（资料库）、联网搜索及本地化可视化管理。共分享了三套部署方案。这一篇着重介绍了局域网访问及异地公网访问本地DeepSeek知识
从技术原理上来说，Deepseek的成功，尤其是最新一代deepseek R1的成功，来自于它所采用的RL强化学习策略，这是它以极低的成本却可以实现和GPT-4o差不多效果的根本原因。
前言大模型由于其强大的自然语言与多模态信息处理能力，可以应对不同语义粒度下的任务,进行复杂的逻辑推理，还具有超强的迁移学习和少样本学习能力, 可以快速掌握新的任务, 实现对不同领域、不同数据模式的适配，这些特点使得大模型较容易的赋能其他行业，提升行业效率。如在信息检索领域，大模型可以从用户的问句中提取出真正的查询意图,检索出更符合用户意图的结果，还可以改写查询语句从而检索到更为相关的结果；在新闻媒
国产AI之光！DeepSeek本地部署教程，效果媲美GPT-4，无需魔法｜零代码｜消费级显卡畅玩
首先，咱们先用很直白的语言描述一下：想象你在读一本书，每一页都有很多词。如果你每次只能看到一个词，那么理解整本书会很慢。而Transformer模
一、RAG 技术原理与优势在人工智能飞速发展的当下，从海量文档中高效处理、理解和检索信息，成为众多领域的关键需求。检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术应运而生，它代表了 AI 信息处理方式的重大进步。传统语言模型仅依赖预先训练的数据，而 RAG 系统在生成回复前，会动态检索相关信息，就如同为 AI 配备了一个专属 “图书馆”，在回答问题前可随时查
盖了提升规划能力的最新研究成果。我们对现有的 LLM-代理规划研究进行了分类，将其分为任务分解、计划选择、外部模块、反思和记忆等类别，并针对每个方向进行了深入分析。同时，我们也探讨了该研究领域面临的挑战。
1、简介尽管本地化部署的DeepSeek模型在算力规模和功能完备性上无法媲美云端全量版本，但只要喂给它「独家秘方」——也就是你电脑里的文档、代码、笔记这些干货，它立马就能变身成你的专属知识小助手！2、准备自己从头搭建个人知识库就像手工造汽车——理论可行但太费劲。这里推荐一个「懒人神器」：AnythingLLM。它能帮你把电脑里的文档（PDF/Word/代码文件都行）变成会聊天的知识库，操作就像把文
为了帮助更多热爱技术、渴望成长的朋友，我特别整理了一份涵盖大模型领域的宝贵资料集。这些资料不仅是我多年
在本地使用大模型搭建知识库，可以充分保障数据的隐私和安全，同时由于不需要依赖网络连接方便企业内部
本文会手把手教你如何部署本地大模型以及搭建个人知识库，使用到的工具和软件有OllamaOpen WebUIDockerAnythingLLM
大型语言模型（LLMs）在自然语言生成领域取得了显著进展，但其输出常包含未经验证的信息，影响了在关键场景下的可靠性。
在AI技术日新月异的今天，DeepSeek 作为国产大模型的代表，凭借免费使用、开源生态和行业领先的推理能力，已成为
基于主动健康的主动性、预防性、精确性、个性化、共建共享、自律性六大特征，华南理工大学未来技术学院-广东省数字孪生人重点实验室开iveHealthGPT。
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