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《构建个人知识图谱》：让 AIGC 帮你自动构建知识图谱

利用 LLM 知识生成摘要的局限性大多数情况下，LLM 应用都是使用 LLM 本身的知识，针对个人知识库也一样。

提示词文生图 AIGC

利用LangChain建gpt专属知识库，如何避免模型出现“幻觉”，绕过知识库知识乱答的情况？

但是随之而来的，也是两个问题：一、搭建成本高。

LangChain 知识库

傻瓜式！一键部署ChatGLM3，免去环境烦恼+开箱即用！集成API调用！本地化界面操作！

这里占用的是本地7860端口，地址是这个！

ChatGLM3 大模型

【本地部署】智谱chatglm3-6B第三代！性能如何？支持调用tools+Agent+代码执行！小白教程！附网盘下载！

被资本选中的人，跑得不会慢！

chatglm 智普大模型

构建开源多模态RAG系统

这些模型以GPT-4为代表，可以无缝地处理多种数据类型，包括图像和文本，从而实现对信息的更全面的了解。

RAG 大模型

使用ComfyUI玩SDXL的正确打开方式

前情提要：上回书说到，我们下载并本地部署了ComfyUI的，利用简单的节点操作完成了我们的第一个工作流（【ComfyUI】本地部署ComfyUI上手指南，我就喜欢连连看），并且在这一集（【ComfyUI

文生图 ComfyUI

用GPT4创建一部连环画故事

为自己的娃制作一本连环画故事书。

GPT4 连环画故事书

无显卡+纯本地跑Qwen1.5版模型！0基础闭眼部署指南！适用绝大部分开源模型！llama2+Mistral+Zephyr通杀！

接下来我们会用到纯本地的环境，做知识图谱+RAG应用！

Qwen1.5 开源模型

AI落地里那些假的机会

在这个逻辑下，技术虽然很关键，但还是局部，可AI人员创建这类公司很容易整成技术人员管整体，这很麻烦，相当于局部大于整体。

大模型

LLM应用架构之检索增强（RAG）的缘起与架构介绍

当前，随着大模型应用落地需求不断增加，越来越多的人在寻找搭建LLM应用的最佳模式，而这种模式就如同当年web开发中MVC架构一样，能够很好地指导开发者正确高效地开发应用。

LLM

如何最简单、通俗地理解Transformer？

这个东西很难说到底有没有一种简单、通俗地理解方式。

Transformer 大模型

提示词学习地址推荐

提示工程（Prompt Engineering）是一门较新的学科，关注提示词开发和优化，帮助用户将大语言模型（Large Language Model, LLM）用于各场景和研究领域。掌握了提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。

提示词 prompt

谈Agent构建平台的设计

本文与这些已有方案不同，主要讨论更为更强能力的Agent构建平台，主要目标是解决实际中稍微复杂一些的问题。

Agent 构建

Stability AI开源上新：3D生成引入视频扩散模型

并且视频数据本身也比3D数据更容易获得。

sv3d 建模

一张图看懂IT人的江湖地位

本文转自公众号特大号大模型江湖地位篇不包括非国产大模型公有云服务商江湖地位篇仅代表国内市场地位与表现

工作

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