360-LLaMA-Factory多模态RAG-VideoRAG实现思路

一、必备条件：python语言Neo4j数据库python库： neo4j、llmsherpa、glob、dotenv二、代码：三、代码解释3.1 设置导入Neo4j环境变量设置 Neo4j唯一key3.2 初始化Neo4j建立与 Neo4j 的连接并创建必要的约束以确保数据完整性。3.3 提取文档内容抽取PDFsection、块和表格数据使用 Cypher 查询在 Neo4j 图形中创建和链接节

一、Pydantic、GenAI 中的 Pydantic、PydanticAI对比1.1 Pydantic1.2 Pydantic in GenAI1.3 PydanticAI二、为什么是PydanticAI****名称是一个字符串；年龄是一个数字；电子邮件的格式有效；从以下示例可以看出 Pydantic 是如何简化此操作：三、PydanticAI特点开发团队 ：由Pydantic背后的团队构建（

一、传统RAG接收查询：系统接收用户查询或提示；检索信息： 通常使用矢量搜索引擎从知识库中检索相关信息；生成响应： 检索到的信息与用户查询相结合，并发送到 LLM 以生成响应。此方法对于简单的问答任务非常有效，其中相关信息在知识库中很容易获得。但是，它难以处理需要多步推理或使用外部工具的复杂查询。二、Agentic RAG分析用户查询并规划检索策略；利用各种工具，例如矢量搜索引擎、网络搜索、计算器

官方博客 ：https://qwenlm.github.io/blog/qvq-72b-previewHuggingFace地址 ：https://huggingface.co/collections/Qwen/qvq-676448c820912236342b9888ModelScope地址 ：https://modelscope.cn/models/Qwen/QVQ-72B-PreviewKag

一、DeepSeek-V3 的核心亮点1.1 高效的架构设计DeepSeek-V3 采用了 Multi-head Latent Attention (MLA) 和 DeepSeekMoE 架构，这些架构在 DeepSeek-V2 中已经得到了充分验证。MLA 通过低秩压缩技术减少了推理时的 Key-Value 缓存，显著提升了推理效率。DeepSeekMoE 则通过细粒度的专家分配和共享专家机制，

此次 OpenAI 将发布会拆分为 12 天直播，是一次内容与形式的双重创新。这种形式通过延长发布周期，不断吸引观众注意力，并以分阶段展示的方式，让每个产品功能都能得到更深度的解读和关注。同时，用户在不同时间段都能灵活参与，增强了直播的互动性与全球覆盖度。下面我们对12天直播的关键信息进行梳理汇总：一、Day1：OpenAI 首先推出了两款重磅产品：ChatGPT Pro 和 O1 正式版。1.1

下面我们开始分步骤操作：一、安装环境首先，我们创建一个文件夹进入到该文件夹我们使用poetry来管理python包，首先需要先安装poetry进入到email-assistant-api文件夹中，并初始化写下所要求的内容（默认为空），然后按 Enter 键对交互式依赖项键入 no，直到您获得如下内容：二、项目结构models.py 中定义我们的模型（数据库表的抽象）；schemas.py用于验证和

本文给大家推荐一个Langchain-chatchat源码解析系列文章：Langchain-chatchat系列一：Langchain基本概念参考链接：https://juejin.cn/post/7316820571207499787Langchain-chatchat系列二：Langchain核心组件及应用参考链接：https://juejin.cn/post/7317094146874212

编者按： 目前，检索增强生成（RAG）系统成为了将海量知识赋能于大模型的关键技术之一。然而,如何高效地处理半结构化和非结构化数据，尤其是文档中的表格数据，仍然是 RAG 系统面临的一大难题。作者 | Florian June编译 | 岳扬RAG 系统的实现是一项极具挑战性的任务，特别是需要解析和理解非结构化文档中的表格时。而对于经过扫描操作数字化的文档（scanned documents）或图像格

AI Agent不再是科技圈的专属玩具。从流程自动化到数据分析，从代码开发到客户服务，越来越多企业将其视为关键生产力工具。然而，现实是否如表面看起来那般乐观？

一、什么是知识图谱？1.1 整体流程在 RAG 中使用知识图谱一般流程如下图所示：1.2 知识图谱解决RAG难点1.3 知识图谱RAG与Base RAG区别知识图谱 RAG 使用图形结构来表示和存储信息，从而捕获实体之间的复杂关系，而Base RAG 通常使用矢量化文本数据。知识图谱 RAG 通过图遍历和子图搜索来检索信息，而Base RAG 依赖于向量相似性搜索。知识图谱 RAG 可以更好地理解

论文题目 ：《AutoRAG: Automated Framework for optimization of Retrieval Augmented Generation Pipeline》论文地址 ：https://arxiv.org/pdf/2410.20878Github地址 ：https://github.com/Marker-Inc-Korea/AutoRAG官方文档 ：https:/

一、Langflow 简介二、Langflow 主要特征基于 Python ：与模型、API、数据源或数据库无关；可视化 IDE ：通过拖放方式构建和测试工作流；Playground ：逐步控制并实时测试和迭代工作流；多Agent： 编排、对话管理和检索；免费云服务 ：无需设置，几分钟内即可启动；以API形式发布 或导出为 Python 应用程序；可视化 ：与 LangSmith、LangFuse

特点：支持本地运行和 (new)运行 和 Process multiple PDF inputs.Chat with multiples languages (Coming soon).Simple UI with .一、安装使用1.1 Kaggle（推荐）Step1：把https://github.com/datvodinh/rag-chatbot/blob/main/notebooks/k

最近看到一篇有意思的论文《Is Semantic Chunking Worth the Computational Cost？》，论文探讨了在RAG系统中，语义分块与传统固定大小分块的效率和性能比较。

论文题目：《LightRAG: Simple and Fast Retrieval-Augmented Generation》论文地址：arxiv.org/abs/2410.05779Github地址：https://github.com/HKUDS/LightRAG一、LightRAG介绍图结构的整合：LightRAG通过使用图结构来表示实体间的复杂关系，从而能够更细致地理解和检索信息。双级检索

想象一下，你有一个超级智能的AI助手，它几乎无所不知。但当你问它"今天的股市行情如何？"或者"最新的新冠病毒变种有哪些症状？"，它却一脸茫然。这就是大语言模型（LLM）的现状 - 知识广博但不够新鲜。这就是为什么我们需要给LLM喂点"额外营养"，也就是外部数据。这个过程，专业点说叫"检索增强生成"（RAG）。首先，让我们聊聊为什么要这么做：1.1 让AI变得更"专业"LLM虽然懂得多，但在专业领域

Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产。1、Dify 云服务版：任何人都可以零设置尝试。它提供了自部署版本的所有功能，并在沙盒计划中包含 200 次免费的 GPT-4 调用。2、Dify Premium：是一款 AWS AMI 产品，允许自定义品牌，并可作为 EC2 一键部署到你的

Github地址 ：https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat一、概述(原 Langchain-ChatGLM)，一种利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。Xinference 、 Ollama 等框架接入 GLM-4-Chat 、 Q