大模型RAG实战系列文章，带你深入探索使用LlamaIndex框架，构建本地大模型知识库问答系统。本系列涵盖知识库管理、检索优化、模型本地部署等主题，通过代码与实例，讲解如何打造生产级系统，实现本地知识库的快速检索与智能问答。当时，我们采用的向量数据库是，作为LlamaIndex中的向量存储（Vector Store）。Chroma是一个非常简单易用的嵌入式向量数据库，在开发和测试场景非常受欢迎。

随着大模型技术的蓬勃发展，在线运行测试大语言模型（LLM）的平台如雨后春笋般不断出现。这些平台为开发者、研究人员和爱好者提供了一个宝贵的资源，可以在无需复杂设置或大量投资的情况下，对不同模型进行实验。这篇文章我们会对比这些 LLM 部署平台，看看它们在功能、性能和可访问性方面的表现，帮助您决定哪个平台最适合您的需求。

在模型推理过程中，向量数据库也可解决AI大模型知识的时效低、输入能力有限以及准确度低的问题。接下来，我们就向量数据库在AI大模型各环节赋能的技术原理和实际应用案例进行深入分析。图 6：AI大模型MLOps过程中向量数据库的功能（二）向量数据库既能提升 AI 大模型各环节效率，又能保障用户数据安全向量数据库在AI大模型训练和推理过程中有较大的应用空间。向量数据库是专门用于存储和管理向量数据，其主要特

工业大模型是面向工业产品全生命周期应用的、具有大规模参数的深度学习模型体系，包括工业基座大模型、工业任务导向大模型、工业行业领域大模型等不同层次和类别的模型系统。

知识图谱（Knowledge Graph, KG）已经被应用于医学、生物学和社交网络等多个领域。然而，构建特定领域 KG 需要大量专业知识和人工干预，这严重限制了其实际构建。例如，在医学领域构建知识图谱，需要医学专家对大量医学文献、病例等进行分析和整理，确定实体和关系，这一过程耗时费力且依赖专业知识。为解决这一问题，传统方法主要集中于基于语义模式学习逻辑规则。基于规则的方法利用词汇和语义角色标签提

1、前段时间，ChatGPT、Midjourney 爆火之后，大家的焦点都集中在怎么基于这些工具来写作、画画和聊天。现在，随着国内大模型遍地开花，以及 Meta 公司开源的大模型效果越来越好，我知道，企业大规模应用的时机已然来临。2、换句话说，之前，更多人的焦点都是把 GPT 当成工作的提效工具，现在，随着大家理解的深入，。“AI 时代，所有产品都值得用大模型重新做一遍。”就像阿里巴巴集团 CEO

大模型对应的英文是Large Language Model（LLM），即大语言模型，简称大模型。技术层面讲，大模型是一种基于深度学习技术的机器学习模型。为什么叫大模型呢？它是相对于小模型而言的。传统的机器学习算法一般是解决某个特定领域的问题（例如文本分类），使用的训练数据集规模较小，参数也比较少。而大模型一般是基于互联网上的海量数据训练而成的，模型参数可达数十亿至数万亿。这些参数就像大脑中的神经元

大模型（LLMs）的训练数据中可能包含敏感信息，例如个人隐私和受版权保护的内容，因此需要对这些知识进行有效擦除。然而，直接从预训练语料中移除相关数据并重新训练模型不仅成本高昂，且计算量巨大。为此，。现阶段的知识擦除评估范式难以区分敏感（如隐私、版权等）和通用知识。基于此，本文提出，用于更细致地评估版权内容和用户隐私领域的知识擦除方法，同时提出，利用梯度信息精确地定位和擦除敏感知识。本数据集分为版权

今天看一下清华和智谱AI联合发布的这个新研究，如何通过Agent让LLM写出长达万词的长文！这可比写一篇毕业论文还要长呢！当前的长上下文大型语言模型 （LLM） 可以处理多达 100,000 个标记的输入，但难以生成超过 2,000 个单词的适度长度的输出。通过对照实验，我们发现模型的有效生成长度本质上受其在监督微调 （SFT） 期间看到的样本的限制。换言之，它们的输出限制是由于现有 SFT 数据

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗