PocketPal AI VS Termux VS MLC VS Maid APP：无需网络，轻松在手机上运行本地大模型，体验便捷的 AI 助手！

本文深入探讨了LangChain框架中基于大型语言模型（LLM）的LLM图转换器，展示了如何从文本中提取实体和关系，进而构建知识图谱。文章首先介绍了使用Neo4j作为图数据库的环境设置，强调了其内置的图形可视化功能，方便用户直观地了解

VideoLingo 是一款视频翻译与本地化工具，提供高质量的字幕和配音服务。它集成了 yt-dlp、WhisperX 和 GPT 等技术，通过直译、反思、意译三步流程，确保翻译质量媲美专业字幕组。

文章涵盖了信息提取、文本分块、上下文存储与检索等关键环节。作者展示了如何用PyMuDF库从PDF中提取文本，并将其分块以适应LLM的上下文窗口。文章比较了固定大小分块、递归分块和语义分块等策略

国内首部以“生成式人工智能”为应用背景的知识产权标准，诚邀参编!

1. 重写-检索-阅读：通过LLM重写问题后检索。 2. 回退提示：生成备用问题提升检索准确性。 3. 跟进问题：将对话问题转化为独立查询。 4. 多查询检索：并行处理多个查询。 5. RAG-融合：通过排名优化检索结果。

​本文将重点比较用于开发由大型语言模型（LLMs）驱动的应用程序的框架，涵盖了OpenAI的Assistant API、LangChain、llamaIndex、Semantic Kernel、AutoGen等框架。

在当今快节奏的世界中，信息触手可及，我们经常需要寻找复杂问题的答案。但是，如果您只需对设备提问，就能通过语音获得简洁准确的回答呢？ 这就是语音驱动的（音频）RAG的出现，它是一种将语音命令的便利性与问答智能相结合的创新系统。

Kotaemon：一个开源的、干净且可定制的RAG用户界面，用于与您的文档进行聊天。为终端用户和开发人员设计。

本文主要内容是一个LangChain资源库，里面罗列了大大小小很多个基于LangChain框架的优秀项目，包括低代码、服务、代理、模板等工具类，还有像知识管理、聊天机器人等开源项目，还包括像视频、文章等AI学习资源

L2MAC 徽标：第一个实用的基于 LLM 的通用存储程序自动计算机（冯·诺依曼架构）框架，这是一种基于 LLM 的多代理系统，用于生成广泛且一致的输出，不受 LLM 固定上下文窗口限制的约束。

Firecrawl是一个API服务，它接受一个URL，对其进行爬取，并将其转换为干净的markdown或结构化数据。我们爬取所有可访问的子页面，并为每一个页面提供干净的数据。无需站点地图。

实时交互流式数字人技术实现了音视频同步对话，并基本达到了商用效果。以下是对该技术的功能、安装指南、使用方法及性能分析的整理。通过本文，你除了可以收获开源的数字人处理技术外，还能收获到常见的音视频处理如声音克隆、视频编排等开源技术​。

本文整理自github仓库，是笔者见到的众多有指导意义的ComfyUI节点指南之一。

Mem0的目标是提供一个智能的、自我改进的内存系统，能够根据用户互动存储、回忆和完善信息，使AI交互更加个性化和具有上下文感知能力。

此应用程序旨在将非结构化数据（pdfs, docs, txt, youtube视频, 网页等）转化为存储在Neo4j中的知识图谱。

人工智能正在演变成我们数字生活中的一个动态伙伴。这一技术潮流中的最新浪潮是“代理工作流”——一种复杂但易于理解的人工智能方法，承诺提升我们的数字效率。Agentic Workflow代表着AI的未来吗？本文将进行分析。

或许LLMs（大型语言模型）的最大挑战——也是最大的机会——在于将其强大的能力扩展到解决超出其训练数据范围的问题，并在从未见过的数据上取得可比的结果。本文介绍了由微软研究院创建的GraphRAG，这是增强LLMs能力的重要进展。

PandasAI是一款数据分析领域的AI应用，它可以使用ChatGPT也可以使用HuggingFace Hub上的LLM—StarCoder进行代码生成，原理和使用方法在文中都有描述，大家自行饮用。

在人工智能盛起的当下，出现了一个新兴的行业——提示工程(prompt engineering)。提示词，简言之，就是我们和AI说的话。在人机交互模式下，一个好的提示词，往往能产生事半功倍的效果。文本领域和图片视觉等领域