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国内首部《中国人工智能立法产业建议》,欢迎参与编撰!
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浅谈AI工作流 VS AI Agent VS MCP
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DeepSeek 集成应用大全(收藏版)
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用 OpenAI Functions 从文本构建知识图谱实战篇
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12家单位已加入,全国首部AI大模型私有化部署标准欢迎参与!
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精选开源MCP 客户端实现
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开源 MCP 客户端仓库(MCP-Use)
开源
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n8n vs Dify vs Coze——自动化与AI平台综合对比分析
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山行AI
一文读懂MCP和常见的MCP server开源实现
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一份经过精选的优秀MCP服务器列表,本列表聚焦于可投入生产或实验性的 MCP 服务器。
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山行AI
打造企业级AI智能体的开源利器——Dify,新功能整理
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云通信
打造企业级AI智能体的开源利器——Dify,新功能整理
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山行AI
国内首部AI大模型私有化部署标准启动编制,适合10类企业参与!
AI
大模型
数据安全
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本标准聚焦3大关键步骤、4种重要元素及产业、服务和评价三大视角
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山行AI
2025年——用AI破局!
AI
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2025年,无疑会是和AI紧密联系的一年,期待能探索出用AI破局的路径,加油! 做了几款红包封面,有需要的自取。祝大家新的一年一切皆如所愿,蛇年大吉!
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2025年Next Token Prediction范式会统一多模态吗?
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大模型
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过去一两年时间里,多模态(Multimodal)领域涌现了大量基于Next Token Prediction(NTP)的模型,以下简称为MMNTP,这些模型在多模态理解与生成任务上取得了显著的进展。
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Dify AI工作流学习系列之v0.15.0:全新父子检索策略 - 更精准,更全面的知识检索
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Dify v0.15.0 版本,带来了全新的「父子检索」功能。这是一种在检索增强生成(RAG)系统中实现的高级技术,旨在进一步提升信息获取与上下文理解能力。通过这一功能,Dify 能够为 AI 生成提供更全面、更具上下文关联的信息...
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山行AI
朋友圈装腔指南:如何用向量数据库把大白话变成古诗词
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向量数据库
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收藏起来,元旦就能用
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山行AI
使用 LLM Graph Transformer 构建知识图谱
AI
向量数据库
大模型
关系型数据库
在本文中,我们探讨了 LangChain 的 LLM Graph Transformer 及其用于从文本构建知识图谱的双重模式。基于工具的模式是我们的主要方法,利用结构化输出和函数调用,减少了提示工程,并允许属性抽取。另一方面,当工具...
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山行AI
Autoflow——一种基于Tidb和LlamaIndex的Knowledge Graph流程构建引擎
AI
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关系型数据库
NoSQL数据库
autoflow是基于 TiDB Vector、LlamaIndex 和 DSPy 构建的开源 GraphRAG(知识图谱)
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山行AI
基于知识图谱的RAG——如何用固定的实体架构在Knowledge Graph上进行RAG检索
AI
向量数据库
大模型
数据库
本文提出了一种用于构建知识图谱的新方法,该方法能够为多种使用案例的RAG应用提供更有效的知识库。FEA方法突破了传统基于LLM的图构建方法,旨在解决以下局限性•在图创建步骤中过度依赖LLM •避免实体重复并消除实体解析的需求 •图的稀疏
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山行AI
无需网络,轻松在手机上离线布署本地大模型
移动开发
大模型
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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!
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山行AI
用LLM Graph Builder构建知识图谱实战篇
数据库
关系型数据库
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
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