通义千问

【深度学习总结】使用PDF构建RAG：结合Langchain和通义千问使用平台：趋动云，注册送算力在大型语言模型（LLMs）应用领域，我们面临着大量挑战，从特定领域知识的匮乏到信息准确性的窘境，以及可能生成虚假内容。检索增强生成（RAG）通过引入外部知识库等补充信息源，成为解决这些难题的有效策略。事实证明，在需要持续更新或特定领域应用的知识密集型场景中，RAG 尤其有效。与其他方法相比，RAG 的一个显著优势在于无需为特定任务重新培训 LLM。最近，RAG 因其在会话助手等应用中的成功应用而备受瞩目。

AI高中数学教学视频生成技术：利用通义千问、MathGPT、视频多模态大模型，语音大模型，将4个模型融合，生成高中数学教学视频，并给出实施方案。大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下AI高中数学教学视频生成技术：利用通义千问、MathGPT、视频多模态大模型，语音大模型，将4个模型融合，生成高中数学教学视频，并给出实施方案。本文利用专家模型+反思+总结的模式提升大模型返回结合，文本生成PPT模型，驱动PPT生成动画视频，并结合文稿生成语音，最后合并生成完整的高中数学教学视频。

java脚手架系列16-AI大模型集成之所以想写这一系列，是因为之前工作过程中有几次项目是从零开始搭建的，而且项目涉及的内容还不少。在这过程中，遇到了很多棘手的非业务问题，在不断实践过程中慢慢积累出一些基本的实践经验，认为这些与业务无关的基本的实践经验其实可以复刻到其它项目上，在行业内可能称为脚手架，因此决定将此java基础脚手架的搭建总结下来，分享给大家使用。

华尔街的幻觉

FastGPT部署通义千问Qwen和智谱glm模型|OneAPI配置免费的第三方API继这篇博客之后从零开始FastGPT本地部署|Windows有同学问，不想在多个平台申请API-Key，不好管理且要付费，有木有白嫖方案呀？

ApiSmart-QWen2.5 coder vs GPT-4o 那个更强？ ApiSmart 测评QWen2.5 coder vs GPT-4o 那个更强？那个更快，那个更精准，让我们来看看；ApiSmart Api design Copilot - ApiHugApiSmart make your api design and implement happierhttps://apihug.com/zhCN-docs/copilot

Bruce_Liuxiaowei

如何编写有效的Prompt模板：提升大模型性能的关键在大模型的应用中，编写一个好的Prompt至关重要。Prompt用于定义智能体的行为模式，正确的Prompt能帮助智能体更好地理解用户的需求并做出恰当的回应。它直接影响模型输出的质量和相关性，提高模型在特定任务上的性能。有效的Prompt还能减少模型输出中的错误和偏见等。本文将介绍如何编写有效的Prompt模板，并详细探讨百炼平台提供的三种主要Prompt模板（ICIO、CRISPE、RASCEF），以及静态和动态样例库的创建与应用。

阿里云大数据AI技术

DistilQwen2：通义千问大模型的知识蒸馏实践作者：岳元浩（顾城）、汪诚愚（熊兮）、严俊冰（玖烛）、黄俊（临在）在人工智能快速发展的今天，大语言模型已经成为了人工智能的研究热点。其中，通义千问（Qwen）大模型系列凭借其强大的语言理解和生成能力，吸引了开源社区越来越多的关注。随着这些模型的应用场景不断扩大，如何提高它们的运算效率，降低部署成本，成为了一项重要的课题。知识蒸馏作为一种有效的模型压缩技术，通过将大型模型的知识转移到较小的模型中，实现了在确保性能的前提下，显著降低了所需的计算资源和推理时长，从而使得模型在实际应用中变得更加灵活和高效。

戴着眼镜看不清

国内对接使用GPT解决方案——API中转在这个数字化时代，人工智能（AI）已经成为各行各业不可或缺的一部分。然而，对于国内用户来说，直接对接和使用GPT等大型AI模型却面临着诸多挑战。今天，我们将一起探讨这些挑战，并介绍一种解决方案——阿波罗AI(api.ablai.top)，它将为国内用户提供更加可靠和高效的AI服务体验。

戴着眼镜看不清

GPT避坑指南：如何辨别逆向、AZ、OpenAI官转市面上有些说自己是官转，一刀只需要1块甚至几毛钱，并声称官方倍率的，很大可能就是使用的是逆向或Azure。

国内大语言模型哪家更好用？大家好，我是袁庭新。过去一年，AI大语言模型在爆发式增长，呈现百家争鸣之态。国内外相关厂商积极布局，并相继推出自家研发的智能化产品。

Deng_Xian_Sheng

使用通义千问模拟ChatGPT-o1进行思考，并以类似于ChatGPT-o1的形式输出prompt*注 prompt来自https://openwebui.com/m/opui/chatgpt-o1-zh 我只是在通义千问上测试了它。

Chainlit集成Langchain并使用通义千问实现和数据库交互的网页对话应用增强扩展（text2sql）我在上一篇文章中《Chainlit集成Langchain并使用通义千问实现和数据库交互的网页对话应用（text2sql）》利用langchain 中create_sql_agent 创建一个数据库代理智能体，但是实测中发现，使用 create_sql_agent 在对话中，响应速度太慢了，数据的表越多，对话响应就越慢，这次本篇文章langchain中和数据库对话交互的另两种方式，SQLDatabaseChain和create_sql_query_chain。

人工智能和机器学习5 （复旦大学计算机科学与技术实践工作站）语言模型相关的技术和应用、通过OpenAI库，调用千问大模型，并进行反复询问等功能加强在这个日新月异的AI时代，自然语言处理（NLP）技术正以前所未有的速度改变着我们的生活方式和工作模式。作为这一领域的佼佼者，OpenAI不仅以其强大的GPT系列模型引领风骚，还通过其开放的API接口，让全球开发者能够轻松接入并探索AI的无限可能。今天，我将带大家一起探索如何使用OpenAI库来调用“千问大模型”（这里假设的模型名，实际中可能是GPT-3、GPT-4或其他类似的高级语言模型），并通过一系列编程技巧实现反复询问、上下文记忆等功能加强，从而构建出更加智能、流畅的对话体验。

阿里云大数据AI技术

大语言模型数据增强与模型蒸馏解决方案在人工智能和自然语言处理领域，大语言模型通过训练数百亿甚至上千亿参数，实现了出色的文本生成、翻译、总结等任务。然而，这些模型的训练和推理过程需要大量的计算资源，使得它们的实际开发应用成本非常高；其次，大规模语言模型的高能耗和长响应时间问题也限制了其在资源有限场景中的使用。模型蒸馏将大模型“知识”迁移到较小模型。通过模型蒸馏，可以在保留大部分性能的前提下，显著减少模型的规模，从而降低计算资源的消耗，为更多的实际应用场景提供支持。本方案以通义千问2（Qwen2）大语言模型为基础，为您介绍大语言模型数据增强和蒸

春哥的魔法书

通义千问( 五 ) 图片分析通义千问VL(Qwen-VL)是阿里云研发的大规模视觉语言模型（Large Vision Language Model, LVLM），可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出，支持中文多模态对话及多图对话，并具有更好的性能，是首个支持中文开放域的通用定位模型和首个开源448分辨率的大规模视觉语言模型。

精读代码，实战进阶&实践Task2好的，根据您的要求，我为您编写了一套适用于每个场景的生图提示词。以下是每个场景的详细描述：女主正在上课

使用Ollama简单部署本地Qwen2Ollama 是一个开源的、本地运行的 AI 聊天模型，允许在自己的设备上运行 LLM，无需依赖云服务。它支持多种 LLM。目前Ollama library已经支持Qwen2，可以直接使用。

阿里通义千问：本地部署Qwen1.5开源大模型通义千问为阿里云研发的大语言系列模型。千问模型基于Transformer架构，在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在预训练模型的基础之上，使用对齐机制打造了模型的chat版本。

python安装openai【使用阿里通义千问模型调用】网上很多帖子说使用openai，python版本要低于3.9，已经4202年了，时代变了，现在python 3.11能很好地使用openai

为互联网铺一条公路

分享一个在linux中运行通义千问的方法https://help.aliyun.com/zh/dashscope/opening-service?spm=5176.28536352.0.0.4bc24f908L8HvC