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面向知识图谱的大模型应用

知识图谱的应用由来已久，如果企业已经投资了知识图谱系统，而且效果还不错，需要用LLM重新实现一遍么？

知识图谱大模型

Ollama 与 Dify：AI 应用开发的强强联合

Dify 是一个 AI 应用开发平台，提供了一套完整的工具和 API，用于构建、管理和部署 AI 应用。

Ollama Dify 大型语言模型

LlamaIndex的QueryPipeline在实现RAG应用后，Agent应用也可以实现了（附开发示例）

在前面文章《应用编排的未来是Pipeline，LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline，提升应用开发的灵活性》里，我们提到了llamaindex出了一个新的实验feature，支持通过声明式的方式定义

Agent QueryPipeline 大模型

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

下面这篇文本就是对RAG的技术原理、历史发展、应用方法、应用场景和未来的发展方向的完整解读。

rag 检索增强

中文对话大模型BELLE全面开源！（附：数据+模型+轻量化）

在中文对话大模型开源社区里，最近迎来了一位优秀的新成员——BELLE。

belle 训练大模型

大语言模型应用中的文本分块策略

根据经验，如果文本块在没有周围上下文的情况下对人类有意义，那么它对语言模型也有意义。

开源模型

万字长文，AI大模型的应用实践总结

，后续计划优化疾病、手术、检验等方面的问答效果，并针对医患问答、病历自动生成等应用展开拓展。

大模型

MCP服务介绍及应用场景报告-来自Manus

实践意义：对于开发者和企业而言，了解和掌握MCP可以大幅降低AI应用开发的复杂性和成本，加速AI技术的落地应用。

MCP 大模型

聊聊我对AI Agents技术的一些看法

让我们先来对 “Agent” 这个词做一个词源追溯。

AI Agents 大模型

AI绘画当前的应用场景有哪些？

研究了下AI绘画的应用，发现除了以下这些应用场景外，还有更多可能性正在被发掘。

文生图

人工智能的应用范式呼之欲出

应该说仅仅发表一个对现有大模型成果的梳理和评价所带来的行业价值可能并没有多么大，但是团队同时提出的无缝整合知识图谱动态结构和大语言模型、并且支持身份权限控制的新架构方案，很大程度上启发了全行业深度的思考

大模型

对于大模型RAG技术的一些思考

最近在公司完成了一个内部知识问答应用，实现流程很简单，实际上就是Langchain那一套： · 对文档进行切片 · 将切片后的文本块转变为向量形式存储至向量库中 ·

RAG 大模型

AI产生意识，对人类意味着什么

从群体心理学的视角，这种突然出现的外来“他者”也会激发各种心理反应。

AI 意识

最强开源数字人对口型系统介绍

的数字人克隆方法 Easy-Wav2Lip: 仓库地址： https://github.com/anothermartz/Easy-Wav2Lip/ 说他最强，指的是跟同类开源方法做对比

数字人开源模型

AI Agent行业深度：框架拆解、应用方向、应用领域及相关公司深度梳理！

当时的业界潮流是通过强化学习的方法来对AI Agent进行训练，主要应用场景是在游戏这类具有对抗性、有明显输赢双方的场景中。

AI Agents 大模型

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