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RAG专栏：向量数据库在 RAG 系统中，向量数据库起着重要的作用。其主要功能在于索引过程中，建立高效的向量索引结构，以便快速定位与查询相关的向量数据。在查询阶段，系统将输入的提示转化为向量表示形式，并从数据库中检索出与之最相关的向量及其对应的分块数据。通过这种索引和检索机制，检索到的向量为生成模型提供了必要的上下文信息，使模型能够依据当前的语义上下文生成更加精准和相关的响应。

故障诊断——neo4j入门详情可见博客：https://www.cnblogs.com/nhdlb/p/18703804，使用docker拉取最近的一个版本进行创建

纯代码实战--用Deepseek+SQLite+Ollama搭建数据库助手如何用Python调用本地模型实现DeepSeek提示词模板：一步步教你高效解决13种应用场景从零到一：纯代码联合PyQt5、Ollama、Deepseek打造简易版智能聊天助手用外接知识库武装大模型：基于Deepseek、Ollama、LangChain的RAG实战解析纯代码实战–用Deepseek+SQLite+Ollama搭建数据库助手

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【AIGC学习笔记】扣子平台——精选有趣应用，探索无限可能由于近期业务发展的需求，我开始接触并深入了解了扣子平台的相关知识，并且通过官方教程自学了简易PE工作流搭建的技巧。恰逢周会需要准备与工作相关的分享主题，而我作为一个扣子平台的初学者，也想探索一下这个平台的开发能力究竟能达到怎样的水平。因此，我从扣子的官方商店中精心挑选了以下这些针对不同领域的有趣应用。每个应用我都附上了链接、测试案例，以及我个人对其实用程度和趣味程度的评分。欢迎对扣子平台感兴趣的读者们进行测试体验，并交流使用心得。

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基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库本文基于InternStudio 算力平台利用 InternLM 和 LangChain 搭建知识库。

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{结对编程/大模型} 实践营项目案例 | 基于RAG搭建政策问答智能聊天助手在构建政策问答智能聊天助手的过程中，我们采用了 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术。RAG 是一种结合了检索和生成的混合型自然语言处理技术，它通过检索相关信息来增强生成模型的上下文理解能力。RAG 的主要优点在于能够有效减少生成式模型的“幻觉”问题，即模型生成与现实不符的内容，从而提高回答的准确性和可靠性。我们将整个搭建过程分为三个关键阶段：数据预处理、推理和评价。

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使用 FastGPT 工作流搭建 GitHub Issues 自动总结机器人人工智能时代，数据就是企业的财富和金矿。大数据已经成为一种前所未有的数字资源，但同时也为企业带来筛选和处理数据的负担，不仅影响决策效率，还可能导致重要信息被遗漏。

（译）提示词工程指南：如何写出让AI更听话的提示词（Prompt）？| 附完整示例和小学生版本LLM Prompt Tuning Playbook来源：https://github.com/varungodbole/prompt-tuning-playbook/blob/main/README.md

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大语言模型在序列推荐中的应用序列推荐技术通过分析用户的过往交互历史，能够有效挖掘出用户可能感兴趣的项目，对于提升各类应用的服务质量具有重要作用。近期，大语言模型（LLMs）的发展在应对复杂的推荐问题上展现出了显著的优势。不过，这种方法也面临一些挑战。本篇文章将重点探讨两项将大语言模型应用于序列推荐领域的相关研究。

【AI工作流】FastGPT - 深入解析FastGPT工作流编排：从基础到高级应用的全面指南一、工作流编排概述二、FastGPT的节点类型三、工作流中的流向结语在当今快速发展的人工智能领域，工作流编排的能力已成为提升用户体验和应用效率的关键因素。FastGPT作为一款强大的知识库和工作流工具，凭借其灵活的节点设计和简化的操作流程，帮助用户快速构建高效的知识库应用。本文将深入探讨FastGPT的工作流编排，带您了解其核心功能、节点类型及流向控制，助您在实际应用中游刃有余。

AI时代：成为产品经理的核心路径今天我们来看看成为AI产品经理的几个阶段。首先看入行前的心理认知。笔者建议读者不要盲目崇拜AI，同时也绝不能因为迷茫而轻视AI。比如，很多人认为AI很快就要改变我们的生活，在不久的将来我们将不再需要人工驾驶汽车，汽车可以自动驾驶，因此可以不学车了；很多人还认为在不久的将来也许不需要上网去社交，因为出现了AI生成的男女朋友。笔者觉得要实现以上两个场景至少还需要15年以上的时间。

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Prompt提示词设计：如何让你的AI对话更智能？在人工智能的世界里，Prompt（提示词）就像是一把钥匙，能够解锁AI的潜力，让它更好地理解和响应你的需求。今天，我们就来聊聊如何通过精心设计的Prompt，让你的AI对话更加智能和高效。

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[LLM-合集-01] 行业大模型从训练到落地应用的过程数据决策与企业数字化转型.《数据决策:企业数据的管理、分析与应用》, 致力于央企国企头部企业的数字化转型，以数据战略规划为指导，数据管理与治理主线，建立数据标准，管理数据资产，提升数据质量，强化数据安全，数据驱动公司整体业务转型，输出行业更多最佳实践。

三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现：从自注意力到因果自注意力本文深入探讨Transformer模型中三种关键的注意力机制：自注意力、交叉注意力和因果自注意力。这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型（LLMs）的核心组件。通过理解这些注意力机制，我们可以更好地把握这些模型的工作原理和应用潜力。

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搞懂这些AI大模型名词，你也能轻松入门！大模型应用开发正在逐渐改变各个行业，但对技术小白来说，了解并掌握这些复杂的工具和概念非常重要。你是否觉得面对“LlamaIndex”、“Ollama”、“Anthropic”等术语无从下手？

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大模型书籍：NLP大牛Thomas Wolf等新书《Transformer自然语言处理》，免费分享466页pdf及代码https://www.oreilly.com/library/view/natural-language-processing/9781098103231/

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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。

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作为普通产品经理，想转型AI产品经理，需要做哪些准备？近期随着ChatGPT的相关发展信息席卷而来，部分产品经理，尤其是功能产品经理越加担忧被职场淘汰，能力无法跟不上科技发展趋势，纷纷了解如何转为AI从产品经理岗位。可以肯定的是随着人工智能技术的发展，不仅是科技公司运用了大量AI产品，在我们身边也出现了大量的AI产品，例如：AI音箱、扫地机器人、无人机等等、导购机器人、面部识别、自动驾驶汽车等等。在这些AI产品普及的同时，自然少不了AI产品产品经理的付出，非Ai产品经理想要了解或者成为Ai产品经理是完全可以理解的，那如果为成为ai产品经理准备呢？

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OpenAI重磅发布Canvas：跟ChatGPT一起写作编程现在是大半夜1点56，国庆第三天，我想睡觉，真的。但是，ChatGPT更新了，虽然不是那种王炸级的新模型模型更新，但是更新了一个极度优雅，对普通人极度友好的功能。