很多人第一次接触各家大模型时，都会觉得它们的回答能带来意想不到的惊喜，但有时，AI回答又怪怪的、啰嗦、甚至有点危险。

在讲什么是K-Means时，我们先来讲一个和我们息息相关的小例子，想象一下，我们刚从一个超市回来，买了一大袋杂货零食。然后把这些东西一股脑儿全都倒在了桌子上，现...

协同过滤是推荐系统领域最为经典和广泛应用的技术之一，其基本思想源于我们日常生活中的决策方式。当人们面临选择时，往往会参考与自己品味或需求相似的其他人的意见。比如...

​ 一个简单的例子，如果想要了解“苹果”，常规的做法是去查字典，字典会告诉我们苹果是一种蔷薇科植物的果实，酸甜可口。极其简单，字典只会从最基础的角...

想象一个生活中的场景，我们去水果店买一个西瓜，该怎么判断一个西瓜是不是又甜又好的呢？我们可能会问自己一系列问题：

SQLDatabaseToolkit 是 LangChain 框架中的一个核心组件，它不属于一个独立的软件，而是一个工具箱或工具集。它的核心目的是为大语言模型提...

Chains 是LangChain的工作流水线，Chains提供了标准化的工作流管理、实现组件间的数据传递、支持复杂逻辑的编排执行，能将多个组件（如Prompt...

LangChain 是一个专门为大语言模型应用开发设计的开源框架。它提供了一套完整的工具和组件，帮助开发者构建基于大语言的复杂应用程序，如智能对话系统、知识问答...

在大模型带来今天这般便利之前，传统的医疗知识问答系统无法像大模型一样理解自然语言并生成句子。它们更像是一个定制化超级搜索引擎，基于明确的规则和逻辑符号，需要行业...

随着人工智能图像生成模型的迅猛发展，我们仿佛一夜之间踏入了"人人都是创作者"的新纪元。只需输入一段文字描述，AI就能在数十秒内将其转化为令人惊叹的视觉图像。然而...

如今数字经济飞速发展，数据已成为企业的核心资产。然而，大多数企业在数据利用方面面临着一个突出的矛盾：数据量呈指数级增长，但专业数据分析师资源却严重匮乏。业务人员...

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌在2018年发布的自然语言处理模...

语言模型评测的重要性可以用一个简单的比喻来理解：就像我们不能仅凭汽车的外观和参数来判断其性能一样，我们也不能仅凭语言模型的参数数量和训练数据量来评估其实际能力。...

如果你曾想深入理解大语言模型（LLM）的 “五脏六腑”，却被框架封装的黑盒接口、复杂的源码结构劝退；如果你希望亲手实现 Transformer 的每一个组件，而...

相信大家有没有过这样的经历，急需某个操作流程，比如要找“给客户开发票”的相关信息，结果发现自己要在电脑里翻箱倒柜，从一堆命名混乱的Word、Excel里寻找那份...

检索增强生成（RAG）已成为将大型语言模型的专业知识、实时性与事实准确性相结合的经典架构。其核心思想直白而有力：当用户提问时，首先从一个庞大的知识库（如公司文档...

在工作和生活中，我们可能经常会遇到一些场景，我们在搜索引擎中输入问题寻求解决方案，返回的却是大量重复的、基础性的、甚至是商业推广的内容。无奈的反复修正我们的检索...

回顾前面几篇文章，我们分别对文生图的案例演示和RAG Query改写做了详细介绍，今天我们再趣味性的强化一下两者的应用途径，结合两个模型Qwen-Turbo和Q...

在人工智能领域，我们常常遇到两个核心挑战：如何让模型获取最新知识，以及如何让模型基于特定信息生成准确答案。RAG（Retrieval-Augmented Gen...