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LlamaIndex是一套开源Python框架，类似于智能数据管理员，能够通过文档为AI提供信息支撑。它专为检索增强生成（RAG）而打造，可帮助AI在回答问题或生成内容前检索文件、数据库或记录条目，找寻正确信息。这样AI生成的答案将更加准确，且显著优于依赖预训练知识储备的常规聊天机器人。LlamaIndex的工作流程分为三个步骤：加载数据（读取PDF或Word等文件）；检索内容（像图书馆目录那样组织数据）；查询数据（让AI在目录中搜索答...

本指南将深入剖析CharacterAI的运行机制、功能特性及其存在的局限性。近年来，生成式人工智能领域发展态势迅猛，其应用范畴已远超单纯的文本生成领域。在众多备受瞩目的新兴平台中，CharacterAI是一款支持用户以对话形式与人工智能生成角色进行交互的工具。去年，在对科技创始人兼企业家德拉文·麦康维尔的采访中，他的一番言论令人印象深刻：“自ChatGPT首个版本问世以来，生成式人工智能已取得显著发展，但真正的影响力尚未完...

少些滚动，多点专注。在这个用时15分钟的Python项目中，我们将借助氛围编程编写一个简洁、无干扰的速读应用程序。想象一下：你想构建一个速读应用程序。你无需花数小时研究要使用哪些Python模块和库、编写不同的组件代码以及调试语法错误，只需用简单的英语描述需求即可。短短几分钟内，你就可以调整字体大小，并与AI编程伙伴讨论改进用户体验。这就是氛围编程，这种协作方法利用自然语言指令通过迭代对话，帮助构建实用的应用...

作为开源低代码平台，n8n支持用户通过可视化节点构建AI工作流。n8n能够集成AI代理、RAG与外部工具（如Pinecone、OpenAI），实现自动生成定制化流程（如代码审查、邮件处理），无需编码即可连接500+应用，提升自动化效率。一、什么是n8n？n8n是一个源代码开放的低代码工作流自动化平台，它将人工智能功能与业务流程自动化相结合。换句话说，它允许你连接各种应用程序、服务和大型语言模型（LLM）来创建自动化工作流。N8n提供超过...

本文对n8n和LangGraph这两种内容工作流自动化工具进行比较。二者各有侧重，n8n利于跨系统自动化，LangGraph擅长复杂逻辑处理，可以互补提升人工智能驱动的创作效率。创建内容可能耗时费力，但如果采用合适的工具，这一过程会变得轻松得多。n8n和LangGraph是两款功能强大的内容工作流自动化和增强工具。n8n提供了可视化的无代码界面，非常适合快速直观地构建工作流，而LangGraph更适合希望使用LLM创建逻辑的开发人员。这两种工具...

OCR错误在RAG流程中级联，将严重影响人工智能系统的性能。拥有2.56亿个参数的SmolDocling能够实现对文档的整体化处理，进而生成结构化输出，有效提升了RAG的效果。当人们探讨如何让人工智能系统更好地从文档中查找和使用信息时，通常关注的是令人瞩目的算法和前沿的大型语言模型。但问题是：如果文本提取的质量很差，那么后续的努力都将付诸东流。本文探讨OCR质量如何影响检索增强生成（RAG）系统，尤其是在处理扫描文档和PDF文...

热门人工智能图像生成服务商Midjourney发布其首款人工智能（AI）视频生成模型V1，这标志着该公司从图像生成服务向全方位多媒体内容创作的重大转变。从现在开始，Midjourney的近2000万用户可以通过该网站将图像制作成动画，将他们生成或上传的静态图像转换成5秒钟长的视频片段。用户还可以选择将视频生成时间延长至最多20秒（每5秒为一个片段），并且可以通过文字对视频生成进行引导。随着此次视频模型的推出，这家起步不久名为...

如今AI无处不在，傻瓜才不用它来生成图像。无论是为你的在线博客、社交媒体渠道还是仅仅是生日派对邀请函创建内容，AI都能让图像生成变得超级简单快捷。更重要的是，一些最好的AI图像生成器完全免费。所以，赶紧来试试吧，开始制作你梦寐以求的完美图像！然而，该使用哪款AI图像生成器工具呢？尤其是在AI工具比比皆是、每天都有无数新工具涌现的当下。具体就图像生成而言，本文将介绍我个人使用过的七大工具、我喜欢和讨厌它们...

微调是将预先在海量通用数据上训练好的大型语言模型，在更小、更具体的领域或任务数据集上进一步训练的过程。其核心在于利用预训练模型获得的通用语言理解能力，通过特定数据进行针对性调整，使模型能深刻理解专业术语、领域规则和任务要求，从而生成更准确、更符合特定需求的输出。引言想象你拥有一个像GPT3或Llama3这样强大的LLM，它已在互联网规模的文本上进行了预训练，能回答一般问题、创作文本、总结文章、翻译语言。微调...

本文聚焦LLM（大型语言模型）的推理逻辑，从技术底层剖析人工智能语言能力的计算本质——其核心是统计规律的应用，而非人类意义上的思维理解。大型语言模型具有令人印象深刻的能力，可以生成文本、诗歌、代码，甚至进行复杂的对话。但核心问题始终存在：这类系统是否真正理解语义，抑或仅是思维形式的模仿？这一争议构成当前AI辩论的焦点。一方面，LLM的成就是不可否认的：它们可以翻译语言，总结文章，起草电子邮件，甚至以惊...

AI智能体架构为设计可以感知环境、处理信息和执行操作的智能系统提供了结构蓝图。我对架构非常感兴趣。在探索AI智能体的过程中，我对智能体架构非常好奇。这促使我找到了IBM在其Think页面上发布的《​​2025年AI智能体指南​​》这份很棒的资料。该指南的其中一节就与架构有关。​架构部分解释，智能体架构指使AI智能体能够自动执行工作流程、推理任务并利用工具实现其目标的设计和结构。该架构旨在支持自主的、目标驱动的行为...

开篇大型语言模型（LLMs）随处可见，从日常应用到高级工具都可以看到他们的身影。虽说使用起来很容易，但如果要运行自己的模型就是另外一回事了。比如对模型进行微调并处理了一些隐私敏感数据，复杂性就会增加。在这篇文章中，我们将分享在构建我们自己的LLM推理系统时所学到的知识。我们将涵盖存储和部署模型、设计服务架构以及解决路由、流式传输和管理微服务等现实问题。这个过程涉及挑战，但最终，我们建立了一个可靠的系统...

人工智能(AI)正在改变软件的开发方式。AI驱动的代码生成器已成为重要的工具，帮助开发者更高效地编写、调试和完成代码。在这些新型智能助手中，DeepCoder14B不仅因其强大的技术能力，也因其开源性质而受到关注。与许多流行但封闭且专有的AI模型不同，DeepCoder14B公开分享其设计、训练数据和源代码。这种开放性有助于世界各地的开发者自由探索、改进和使用该模型。通过这样做，DeepCoder14B正在为软件开发开辟新的可能性，并鼓...

本文旨在全面介绍开源框架Titans。Titans是一种为LLM配备受人类启发的记忆的新架构，它能够在测试期间进行自我学习和更新。本文要讨论什么内容？Meta公司努力开发出的CoCoMix（ContinuousConceptMixing：连续概念混合，出自​​Jihoon等人2025年发表的论文​​，见【引文1】）框架实现了概念学习，即学习单词背后的概念而不是仅仅预测下一个标记，从而使其具有极强的可操控性和可解释性。​但是，依然存在一个核心问题：即使是...

本文对OpenAI的o3pro与谷歌的Gemini2.5Pro在图像分析、逻辑推理和数字推理上的表现进行了比较。o3pro在推理和工具使用上有所增强，但Gemini2.5Pro在逻辑和数学推理上更准确可靠。Gemini2.5Pro在复杂任务中表现更佳，提供经过验证的准确响应，适合对准确性要求高的任务，而o3pro虽然快速但存在关键错误。在人工智能推理模型领域的激烈竞争中，OpenAI的o3pro与谷歌的Gemini2.5Pro正在争夺高级推理和多模态能力的最佳头衔。o3pro建...

本文介绍了使用Ollama和WebUI在本地运行量化版的DeepSeekR10528模型。DeepSeekR10528是DeepSeekR1推理模型的最新版本，需要715GB的磁盘空间，使其成为市面上最大的开源模型之一。然而由于来自Unsloth的先进的量化技术，该模型的大小可以缩减至162GB，整整缩减了80%。这使得用户能够以显著降低的硬件要求体验模型的全部功能，尽管性能略有下降。在本教程中，我们将：设置Ollama和OpenWebUI，以便在本地运行DeepSeekR10528模型。...

引言人工智能展现出的“自信表达”，实则暗藏风险。随着生成式人工智能解决方案在医疗、金融、法律、零售、教育等诸多领域广泛应用，自动化的强大吸引力令企业纷纷加速将大型语言模型整合至客户支持、医疗保健、法律及金融等应用场景之中。然而，在此过程中，一个潜在的隐患——人工智能幻觉问题，正悄然潜伏于每一次指令交互背后。当人工智能模型生成看似合理，实则错误、虚构或具有误导性的信息时，人工智能幻觉便随之产生。...

如今AI虽已全面普及，但多数职场人士仍难以统一运用各类互不相关的工具：一会需要使用聊天机器人、一会需要将文本复制到摘要器内，再加上会议转录和翻译，将本应顺畅的工作流程拆分得零散琐碎。所以问题来了：为什么不能把各项AI功能集中起来？为此我决定构建单一Web门户，供用户随时上传文档、提问、获取摘要、转录会议内容、翻译文件，甚至从PDF中提取表格等。其功能不求花哨、只讲实用，旨在解决我们每天面临的实际问题。下...

传统云计算依赖集中式数据训练模型，但边缘计算的普及催生了新范式——去中心化机器学习。其核心代表——联邦学习正在颠覆传统流程。本文将对联邦学习概念及其三个关键技术展开讨论。简介——打破云障碍多年来，云计算一直是机器学习的主导范式。海量数据图表被上传到中心化服务器，经过超强GPU的处理，最终转化为能够提供建议、预测和推理的模型。但是，如果不是“只有一条路”呢？我们生活在一个数十亿设备（智能手机、智能传...

企业在积极引入AI的同时，也希望雇用更多工程师，期望开发者能够借AI之力将产出“提升10倍”。但要真正高效运用AI编码助手，其中也有不少门道。首先是AI编码助手的固有局限，其存在大量不确定性，因此容易引发种种难以避免的意外行为，例如随机删除代码或引入逻辑错误。此外，驱动编码助手的大模型本身也有问题。一旦使用不当，大模型也可能成为代码删除或者安全漏洞的来源。此外，AI智能体还经常陷入递归循环乃至无休止的测试...