DeepSeekRAG本地知識(shí)庫(kù)技術(shù)結(jié)合了DeepSeek大模型與檢索增強(qiáng)生成(RAG)技術(shù)，旨在構(gòu)建高效智能的本地化知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)。DeepSeek具備強(qiáng)大自然語(yǔ)言處理能力，能理解和生成文本；RAG技術(shù)通過(guò)結(jié)合信息檢索和文本生成，使模型在生成文本時(shí)可參考…

💡實(shí)話(huà)實(shí)說(shuō)：用最專(zhuān)業(yè)的技術(shù)、最實(shí)惠的價(jià)格、最真誠(chéng)的態(tài)度服務(wù)大家。無(wú)論最終合作與否，咱們都是朋友，能幫的地方我絕不含糊。買(mǎi)賣(mài)不成仁義在，這就是我的做人原則。摘要 隨著足球運(yùn)動(dòng)的普及和青訓(xùn)體系的不斷完善&#xf…

文章詳細(xì)介紹了AI Agent的短期記憶機(jī)制，分析了長(zhǎng)對(duì)話(huà)引發(fā)的上下文丟失、響應(yīng)變慢等問(wèn)題，提供了4種解決方案：修剪消息、刪除消息、總結(jié)消息和自定義策略。通過(guò)代碼示例展示了如何實(shí)現(xiàn)Agent短期記憶，包括基礎(chǔ)用法、自定義狀態(tài)、消息…

本文揭示了多模態(tài)學(xué)習(xí)中欠優(yōu)化問(wèn)題的根本原因在于模態(tài)編碼器與融合模塊間的優(yōu)化沖突，導(dǎo)致主導(dǎo)模態(tài)性能下降。為解決此問(wèn)題，作者提出解耦梯度學(xué)習(xí)(DGL)框架，通過(guò)截?cái)喽嗄B(tài)損失反向傳播到編碼器的梯度，并引入單模態(tài)損失獨(dú)立優(yōu)化編碼…

本文詳細(xì)介紹了AI產(chǎn)品經(jīng)理的三階段學(xué)習(xí)路線(xiàn)（基礎(chǔ)知識(shí)、專(zhuān)業(yè)技能、軟技能）及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)積累方法，并提供了大模型學(xué)習(xí)資源，包括路線(xiàn)圖、視頻教程、技術(shù)文檔、面試題等，幫助學(xué)習(xí)者系統(tǒng)掌握AI產(chǎn)品經(jīng)理與大模型知識(shí)&#xff0…

深入了解移動(dòng)開(kāi)發(fā)領(lǐng)域 CI/CD 的工作原理 關(guān)鍵詞：移動(dòng)開(kāi)發(fā)、CI/CD、持續(xù)集成、持續(xù)交付、工作原理 摘要：本文旨在深入剖析移動(dòng)開(kāi)發(fā)領(lǐng)域 CI/CD 的工作原理。首先介紹了 CI/CD 在移動(dòng)開(kāi)發(fā)中的背景，包括目的、適用讀者等信息。接著闡述了 CI/CD 的核心概念與聯(lián)系，以清晰的文本示…

本文探討如何利用大語(yǔ)言模型和知識(shí)圖譜技術(shù)構(gòu)建制藥企業(yè)級(jí)"第二大腦"，整合分散的科研數(shù)據(jù)與文獻(xiàn)為可搜索知識(shí)庫(kù)。通過(guò)RAG和Graph-RAG技術(shù)實(shí)現(xiàn)60%文檔審查效率提升，為制藥行業(yè)創(chuàng)造600-1100億美元年度價(jià)值。文章詳解技術(shù)架構(gòu)、實(shí)際應(yīng)用案例、實(shí)施…

本文詳細(xì)介紹了如何將Obsidian與Dify知識(shí)庫(kù)相結(jié)合，打造基于向量存儲(chǔ)的AI友好知識(shí)系統(tǒng)。作者開(kāi)發(fā)了自定義同步插件，解決了Obsidian原生搜索對(duì)AI不友好的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)義檢索功能。文章涵蓋Dify知識(shí)庫(kù)創(chuàng)建、Embedding模型配置、API密鑰獲取&…