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云原生向量数据库大模型NoSQL数据库
LangGraph Agent的一个示例工作流程,比较清晰:先给文本分类,然后抓取重点内容,最后自动生成摘要等
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AI大模型向量数据库关系型数据库
Qwen Chat:https://chat.qwenlm.ai Hugging Face:https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B ModelScope:https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B DashScope:https://help.aliyun.com/zh/model-studio/user-guide/qwen-omni GitHub:https://github.com/QwenLM/
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LLM模型尺寸的秘密:模型大小如何影响性能、成本与实际应用?
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SFR-Embedding-Code:用于代码检索的嵌入模型系列SFR-Embedding-Code:https://huggingface.co/Salesforce/SFR-Embedding-Code-400M_Rhttps://huggingface.co/Salesforce/SFR-Embedding-Code-2B_R代码检索是人工智能领域中一个关键但尚未得到充分探索的领域。虽然文本
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在RAG(Retrieval-Augmented Generation)中,chunk是个关键步骤。
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解锁的搜索与推理新模式:DeepSearch与DeepResearch的区别
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为什么 RAG 会失败以及如何解决?揭秘背后三大致命缺陷!
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DeepSeek-R1火了之后,Ai老板部署需求大大提升,抛开效果不谈,五件套易用性和灵活性相比VLLM大大提
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在打造检索增强生成(RAG)应用时,选择合适的Embedding模型就像挑选合适的工具,直接影响到应用的表现
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推理大模型的后训练增强技术-Reasoning模型也进化到2.0了,这次居然学会用工具了
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推理大模型的后训练增强技术-如何系统地理解和提升长思维链推理能力
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本课程涵盖: https://github.com/KalyanKS-NLP/rag-zero-to-hero-guide • 什么是 RAG? • 为什么选择 RAG? • RAG 是如何工作的? • RAG 的优势与挑战 • RAG 必知术语 • RAG 路线图 • RAG 开发者技术栈 • 从零开始构建 RAG • 使用 LangChain 构建 RAG • 基于WEB的RAG • YouTube 视频 RAG • Agentic RAG
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Gemma 3 27B版本超越DeepSeek V3:技术要点分析!
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检索增强生成 (RAG) 的 5 大 提示词,非常实用!
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还在为大模型推理的昂贵成本和算力限制而苦恼? CSGHub 集成了 KTransformers,让您在普通硬件上也能轻松驾驭强大的 LLM,无需再依赖昂贵的云计算资源!
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大模型对不同职级工程师的影响曲线
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RAG学习必备!论文+实战+经验全收录,技术进阶必读合集!
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【论文分享】推理大模型Post-Training技术的全面综述
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