員工信息管理 目錄 基于springboot vue網(wǎng)上訂餐系統(tǒng) 一、前言 二、系統(tǒng)功能演示 三、技術(shù)選型 四、其他項(xiàng)目參考 五、代碼參考 六、測(cè)試參考 七、最新計(jì)算機(jī)畢設(shè)選題推薦 八、源碼獲取： 基于springboot vue員工信息管理系統(tǒng) 一、前言 博主介紹&#xff…

LangFlow中的敏感信息保護(hù)機(jī)制：API密鑰加密存儲(chǔ) 在AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)日益普及的今天，越來(lái)越多開(kāi)發(fā)者借助低代碼平臺(tái)快速搭建基于大語(yǔ)言模型（LLM）的工作流。LangFlow作為一款可視化構(gòu)建LangChain流程的熱門(mén)工具，讓非專業(yè)程序員…

LangFlow 內(nèi)置模板庫(kù)盤(pán)點(diǎn)：有哪些可以直接復(fù)用的場(chǎng)景？ 在大語(yǔ)言模型（LLM）技術(shù)席卷各行各業(yè)的今天，越來(lái)越多團(tuán)隊(duì)希望快速構(gòu)建智能問(wèn)答、自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理或自主決策代理等 AI 應(yīng)用。然而，即便有了像 LangChain …

文章目錄MOELoRA 的核心組件MOE 在多任務(wù)學(xué)習(xí)中的作用LoRA 在參數(shù)高效微調(diào)中的貢獻(xiàn)MOELoRA 的協(xié)同工作機(jī)制https://arxiv.org/pdf/2310.18339 When MOE Meets LLMs: Parameter Efficient Fine-tuning for Multi-task Medical Applications MOELoRA 的核心組件 MOELoRA 的核心思…

第一章：Open-AutoGLM 文本輸入重復(fù)修復(fù)在使用 Open-AutoGLM 模型進(jìn)行自然語(yǔ)言生成時(shí)，用戶常遇到文本輸出中出現(xiàn)重復(fù)語(yǔ)句的問(wèn)題。這種現(xiàn)象通常源于解碼策略不當(dāng)或模型在自回歸生成過(guò)程中陷入局部循環(huán)。為有效修復(fù)該問(wèn)題，需從輸入預(yù)處理、解碼參…

第一章：Open-AutoGLM字符輸入缺失問(wèn)題概述在使用 Open-AutoGLM 模型進(jìn)行自然語(yǔ)言處理任務(wù)時(shí)，部分用戶反饋存在字符輸入缺失現(xiàn)象，即模型未能完整接收或解析輸入文本中的某些字符。該問(wèn)題主要出現(xiàn)在多語(yǔ)言混合輸入、特殊符號(hào)（如 Uni…

第一章：Open-AutoGLM 觸控?zé)o響應(yīng)排查方法當(dāng)使用 Open-AutoGLM 框架運(yùn)行觸控交互應(yīng)用時(shí)，若設(shè)備屏幕無(wú)響應(yīng)或觸控事件未被正確識(shí)別，需系統(tǒng)性地排查軟硬件鏈路中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。以下為常見(jiàn)問(wèn)題定位與解決方案。檢查觸控驅(qū)動(dòng)狀態(tài) 首先確認(rèn)操作系統(tǒng)是…

文章目錄GraphRAG 概述核心原理技術(shù)優(yōu)勢(shì)應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)示例挑戰(zhàn)與改進(jìn)方向GraphRAG 概述 GraphRAG 是一種基于圖結(jié)構(gòu)的檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術(shù)，通過(guò)構(gòu)建知識(shí)圖譜來(lái)提升大語(yǔ)言模型（LLM）在…