大模型实战

基于 MCP 架构的知识库问答系统实战，已拿字节offer基于 MCP 架构的知识库问答系统实践摘要：本文详细介绍了如何利用 Model Context Protocol（MCP）架构结合 Alibaba Cloud Tablestore 构建一个高效的私有知识库问答系统。文章首先概述了 MCP 协议和 Tablestore 的向量检索能力，随后深入剖析系统设计，包括知识库构建（文本切分、FAQ 提取、向量化存储）和知识检索（查询拆解、混合检索、结果筛选）两大核心模块。接着展示了基于 Java/Spring AI 的 MCP Server 实现、Python M

腾讯云大模型知识引擎驱动的DeepSeek满血版医疗顾问大模型搭建实战作为一名对医疗智能化充满热情的开发者，我决定利用腾讯云大模型知识引擎（LKE）驱动的DeepSeek满血版模型，搭建一个专为医疗场景设计的医疗顾问大模型。这个项目不仅是为了响应医疗行业对高效、智能解决方案的迫切需求，也是我探索大模型技术在专业领域应用的一次实践尝试。在这个过程中，我将对模型进行全面配置，以确保它能够精准理解用户需求并提供专业化的医疗建议。

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Speckly：基于Speckle文档的RAG智能问答机器人Speckly 是一个基于检索增强生成 (RAG) 技术的智能问答机器人，它能像一位经验丰富的工程师，理解你的问题，并从 Speckle 文档中精准地找到答案。更厉害的是，它甚至可以帮你生成代码片段！🚀

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大模型微调实战：基于 LLaMAFactory 通过 LoRA 微调修改模型自我认知本文主要分享如何使用 LLaMAFactory 实现大模型微调，基于 Qwen1.5-1.8B-Chat 模型进行 LoRA 微调，修改模型自我认知。

QWen2-72B-Instruct模型安装部署过程最近在给我们的客户私有化部署我们的TorchV系统，客户给的资源足够充裕，借此机会记录下部署千问72B模型的过程，分享给大家！

RAG工程实践拦路虎之一：PDF格式解析杂谈PDF（Portable Document Format）是一种广泛用于文档交换的文件格式，由Adobe Systems开发。它具有跨平台性、固定布局和易于打印等特点，因此在商业、学术和个人领域广泛应用。然而，PDF文件的解析一直是一个具有挑战性的问题，因为其内部结构的复杂性和多样性，使得提取其中的文本、图片和表格等内容并不是一件容易的事情。

实战0-1,Java开发者也能看懂的大模型应用开发实践！！！在前几天的文章《续写AI技术新篇,融汇工程化实践》中，我分享说在RAG领域，很多都是工程上的实践，做AI大模型应用的开发其实Java也能写，那么本文就一个Java开发者的立场，构建实现一个最基础的大模型应用系统。