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AI正在深刻改变各行业，大语言模型（LLMs）更是其中的核心驱动力。例如，DeepSeekR1作为第一代推理模型，在数学、代码和推理任务上表现优异，与OpenAI的o1模型不相上下。将此类模型部署到本地，可为AI应用带来更强隐私保护、定制化和可控性。今天指导大家如何使用Ollama——一款AI模型管理和运行工具——在本地计算机上部署并运行DeepSeekR1。同时，推荐免费下载Apidog（https:apidog.com），能简化API设计与测试流程，是开发者...

数据处理与分析工具不断推陈出新。其中，JupyterAgent作为新兴的工具之一，正逐渐崭露头角，为数据工作者带来了全新的体验与便利。它巧妙地将大型语言模型（LLM）与Jupyter笔记本相结合，究竟能碰撞出怎样的火花呢？让我们一同深入了解。1JupyterAgentJupyterAgent是一款实用的工具，能够让大型语言模型（LLM）在Jupyter笔记本中实现直接交互和代码执行功能。具备以下多种实用功能：快速且高效地加载数据；准确运行用户编写的Py...

提高效率和优化工作流程是每个开发者所追求的。本文分享如何利用Cursor工具，从提升性能到增强技能，全方位改进你的编码实践。1.精准上下文提升Cursor性能Cursor的效能与提供的上下文信息质量直接相关。具体又准确的信息能提升其建议的准确性。通过“”标记相关文件和链接，可以提高代码建议的精确度。例如，在开发API端点时，可以这样指定任务：“routesapi.jsmodelsuser.js创建用户注册端点，执行输入验证、密码加密并存储用...

大型语言模型（LLMs）降低了人工智能的门槛，使其触手可及。但要开发成熟的的AI系统，我们经常要面对类型安全、依赖管理、错误处理等一系列挑战。现在PydanticAI能够解决这些问题，这是一个创新的Python框架，能够简化生产级AI智能体的开发。得益于Pydantic强大的类型系统，这个框架成为了开发者构建既可靠又易于维护的AI应用的理想工具。本文为大家分析PydanticAI框架的价值和功能，以及如何利用其来构建可靠的AI应用。1.Pydan...

RAG在生成式AI领域取得了重大进展，用户可以将自己的个人文档，比如文本文件、PDF、视频等，与大型语言模型（LLMs）连接起来进行互动。最近，RAG的进阶版GraphRAG也亮相了，它通过知识图谱和LLMs来执行RAG的检索任务。RAG和GraphRAG各有所长，也各有局限。RAG擅长利用向量相似性技术，而GraphRAG则依赖图分析和知识图谱来提供更精确的答案。那么，如果将两者结合起来进行检索，会擦出怎样的火花呢？1HybridRAGHybridRAG是一个高...

AgenticRAG技术是一种新兴的智能体驱动解决方案，能够应对复杂的多文档问答挑战。这项技术通过智能化手段，不仅提升了我们处理文本数据的效率，还极大地增强了问答系统的准确性和深度。本文带大家来了解这项技术，阐述其如何提升信息检索和分析的效率与准确性。1AgenticRAG简介AgenticRAG是由智能体驱动的技术，能够灵活处理多文档问答任务。这项技术不仅能比较文档、总结内容，还能对多个摘要进行对比分析。正因如此，我们不完...

AISuite是个Python库，能让你通过单一接口轻松接入多家生成式AI服务。今天带大家一步步了解如何安装和配置AISuite，并使用它与各种AI模型进行高效互动。1安装AISuiteAISuite托管在GitHub上，可以通过pip安装。运行以下命令：pipinstallaisuite此命令将获取并安装该库及其依赖项。2设置API密钥要与生成式AI提供商交互，需要从计划使用的提供商那里获取API密钥。AISuite支持多个提供商，例如：OpenAI，Anthropic，Azure，Google，...

想要玩转人工智能，特别是多模态数据处理，Qwen2VL7BInstruct模型绝对是个得力助手。今天带你详细了解这个模型，并教你如何将其用在多模态RAG系统里，让信息检索和生成变得更加高效、准确。1Qwen2VL7BInstruct：多模态AI的新高度Qwen2VL7BInstruct是一款先进的多模态AI模型，它在图像和视频的视觉理解与交互方面实现了重大突破。基于前代模型的优化，Qwen2VL7BInstruct增添了多项强大功能，使其能够适应多变环境，执行复杂任务...

1Cursor简介Cursor是一款人工智能代码编辑器，基于VisualStudioCode开发，具备无缝集成的AI功能。它支持多种人工智能模型，能够与OpenAI、Anthropic、Google和Azure等主流平台实现集成。在实际使用中，Cursor与Claude3.5模型的配合效果尤为理想，这一模型被成功应用于应用程序的开发过程中。2开始使用Cursor首先，需要在设备上安装Cursor。安装完成后，创建账户并登录。登录后，可以创建一个新的文件夹，从头开始编写代码。对于...

AI领域正从基础的RAG系统向更智能的AI智能体进化，后者能处理更复杂的任务并适应新信息。LangGraph作为LangChain库的扩展，助力开发者构建具有状态管理和循环计算能力的先进AI系统。本文教大家如何使用LangGraph开发一个太阳能节能计算的智能体。1LangGraph概述LangGraph是LangChain的高级库，为大型语言模型（LLM）带来循环计算能力。它超越了LangChain的线性工作流，通过循环支持复杂的任务处理。状态：维护计算过程中的上下...

Crawl是一款免费的开源工具，利用AI技术简化网络爬取和数据提取，提高信息收集与分析的效率。它智能识别网页内容，并将数据转换为易于处理的格式，功能全面且操作简便。1使用Crawl的步骤步骤1：安装与设置pipinstall“crawl4aigit+https:github.comunclecodecrawl4ai.git"transformerstorchnltk步骤2：数据提取创建Python脚本，启动网络爬虫并从URL提取数据：fromcrawl4aiimportWebCrawler创建WebCrawler的实例crawlerWebCrawle...

提升AI技能，动手实践是最有效的途径。很多人都执着于“新技术怎么用”，其实应该多想想“我能解决什么问题”。这样做，你的技术就能变成实实在在的价值，面试时也能令人印象深刻。本文给大家推荐5个不同难度的AI项目，详细说明每个项目的步骤和所需Python库，能够帮助你快速上手。这些项目都以解决问题为核心，读者可以直接实施，或用来启发自己解决问题。1简历优化（新手级）求职过程中，调整简历匹配不同职位是个费时费力的...

LLama3.1有多种规模模型，从4050亿参数的超大版到70B、8B的轻量级版。想试用70B和8B，可以直接在Groq平台上体验。由于需求旺盛，405B模型不常开放。本文教你如何免费使用405B，不用下载安装。1在MetaAI上体验Llama3.1405B访问MetaAI网站（https:www.meta.ai）。登录后，会看到试用Llama3.1405B的选项。如果一切顺利，会看到相应的提示信息。MetaAI中的LLama3.1405B模型选项截图此外，还可以通过将Meta账户与WhatsApp关联来使用...

智能体开发领域正在迅速发展，LangChain也随之不断演变进化。虽然传统的LangChain智能体（尤其是基于AgentExecutor构建的）已经提供了稳定的服务，但LangGraph的出现带来了更为强大和灵活的解决方案。本文指导读者如何将智能体迁移至LangGraph，使迁移后的智能体能够充分利用LangGraph的最新技术优势。1传统LangChain与LangGraph传统LangChain智能体是基于AgentExecutor类构建的，为LangChain平台中的智能体开发提供了一种结构...

1Phi3Vision128KInstruct简介Phi3Vision128KInstruct属于Phi3模型家族，专为多模态数据处理而构建，支持长达128,000个令牌的上下文长度。该模型融合了文本和视觉数据，非常适合需要同时解释文本和图像的任务。其开发涉及5000亿个训练令牌，包括高质量的合成数据和经过严格筛选的公开可用资源。此外，通过监督微调和偏好优化等精细训练手段，Phi3Vision128KInstruct被打造成能够提供精确、可靠且安全的人工智能解决方案。Phi3Vis...

软件工程师日常工作中很大一部分是集成各种API和SDK。无论是搭建Stripe支付网关，还是整合MixPanel进行数据分析，常常需要投入大量时间研读文档，不断复制粘贴代码片段，期望能够顺利运行。为了解决这一痛点，本文带大家了解CommandDash——集成了顶尖API和SDK文档的IDE代理平台。通过CommandDash，能够简化这一过程，让集成工作更加高效。1安装Dash代理：快速开始集成在集成软件包时，首先要从市场上安装相应的Dash代理。以添...

1简介文本嵌入技术能够将文字信息转换成高维向量表示的数字，提供了一种理解和处理文本数据的新方式，帮助我们更好地理解和处理文本数据。这些向量，也就是数字数组，能够捕捉文本的深层特征，进而支持多种应用。比如理解语义、进行文本分类、聚类、信息检索，甚至优化搜索结果排序等。传统上，嵌入向量的维度是固定的，通常取2的幂次方，大小介于64到4096之间。现在，有了套娃嵌入技术，我们可以根据不同的应用需求，灵活调整...

1OllamaOllama是一个开源平台，帮助开发者便捷地在本地计算机上设置和运行大型语言模型（LLM）。这个平台简化了下载、安装和使用LLM的流程。想要开始使用Ollama，首先需要下载它。你可以点击这里进行下载Ollama下载完成后，打开终端，输入以下命令来运行模型phi3：ollamarunphi3或者，这样，模型phi3的各个层就会被下载到你的电脑上。如果你想先下载模型再运行，可以使用：ollamapullphi3ollamarunphi3这样，模型phi3的各个层就...

1使用LlamaIndex和UnstructuredIO检索数据在数据检索领域，LlamaIndex以其强大的工具和技术，为用户带来了全新的检索体验。这个框架的亮点在于索引系统的灵活性，用户可以根据文档的具体内容，量身定制索引策略，以适应不同的文档结构。每种索引都设计得独具匠心，能够精准匹配各种文档结构，确保信息检索的准确性和高效性。对于包含大量表格的PDF文件，建议使用LlamaIndex推荐的RecursiveRetriever。这种递归检索技术的精髓在...

最近，RAG技术逐渐走红，但文档解析这一重要环节却鲜为人知。说到底，无论使用多么高级的检索和生成技术，最终效果都取决于文档本身的质量。如果文档信息不全或格式混乱，那么再怎么优化检索策略、嵌入模型或大型语言模型（LLMs）也无济于事。本文介绍三种流行的文档提取策略，并以亚马逊2024年第一季度报告中的表格解析为例，展示这些策略的实际应用。1文本解析器：基础工具文本解析器已经发展多年，这些工具能够读取文档并从...