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Gemini 2.0 Flash + 本地多模式 RAG + 上下文感知 Python 项目：文档的简易人工智能/聊天

Gemini 2.0 Flash + 本地多模式 RAG + 上下文感知 Python 项目：文档的简易人工智能/聊天

在这个视频中，我将展示一个超级快速的教程，教你如何创建一个本地多模态 RAG、Gemini 2.0 Flash 和上下文感知响应，以便为你的业务或个人使用打造一个强大的代理聊天机器人——一个不需要强大笔记本电脑的聊天机器人。 年末时，大模型产品之间的竞争再次加剧。在我上一个视频中，我介绍了 LLama3.3\。 在12月11日，谷歌发布了 **Gemini 2.0 Flash。

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GenAI Studio：构建、管理和分析用于 POC 和生产的生成式人工智能用例

GenAI Studio：构建、管理和分析用于 POC 和生产的生成式人工智能用例

您构建和管理生成式 AI 解决方案的中心 什么让 Gen AI Studio 令人兴奋？ 生成式 AI 正在重新塑造我们对问题解决、创造力和效率的思考。然而，构建 AI 解决方案可能会因为技术复杂性而让人感到畏惧。Gen AI Studio 弥补了这一差距——让您能够创建、完善和分析 AI 用例，而不必被编码的复杂性所困扰。 **Gen AI Studio 的主要

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构建 Agentic RAG（检索-增强生成）管道的实践演示

构建 Agentic RAG（检索-增强生成）管道的实践演示

插图展示了自主代理如何参与 RAG 系统，以检索最相关的信息片段。 什么是Agentic RAG？ 我们都知道什么是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）。但让我们快速回顾一下。检索增强生成是一种强大且流行的管道，通过从大型语言模型中增强响应来提升其表现。它通过将从向量数据库中检索到的相关数据作为上下文添加到提示中，并将其发送给LLM进

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我如何利用 ChromaDB 和 Chainlit 构建基于 Graph-RAG 系统的 LLM 应用程序

我如何利用 ChromaDB 和 Chainlit 构建基于 Graph-RAG 系统的 LLM 应用程序

一个端到端的应用，带有 GUI，并且仅用 3 个脚本将新知识存储在向量数据库中 大型语言模型（LLMs）和知识图谱是处理自然语言的宝贵工具。检索增强生成（RAG）作为一种强大的方法，能够通过上下文知识增强 LLM 的响应。上下文知识通常嵌入并存储在向量数据库中，用于创建上下文以增强提示。然而，这种方式下，知识被映射在一个概念空间中，但并没有真正组织起来。知识图谱捕捉了领域内数据点或实体

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我如何修复提示，让人工智能每次都能做出无懈可击的回应

我如何修复提示，让人工智能每次都能做出无懈可击的回应

当ChatGPT首次推出时，几乎每个行业和职业的提示模板都涌入了互联网。你可能见过类似“最佳[N] ChatGPT提示用于[行业/职业]”的帖子。 这些帖子帮助许多人接触到AI工具，使得提问和获得答案变得简单。然而，现在我们中的大多数人已经掌握了这一点，并希望进一步推进。简单的提示会导致简单的结果，因此我们开始撰写更详细和复杂的提示。 然而，这也带来了挑战：有时，“AI”根本

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如何利用实时事件处理打造主动式代理

如何利用实时事件处理打造主动式代理

发现如何将流媒体数据库与大型语言模型结合起来，创建在您甚至未询问之前就能采取行动的智能代理。 由大型语言模型（LLMs）驱动的问答代理，如ChatGPT，已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分，帮助我们解决各种问题——无论是编写代码、撰写论文还是回复电子邮件。但是，所有这些“神奇”的能力都有一个关键要求：我们必须向LLM提供高质量、精确描述的问题。 那么，是否有可能创建一个能

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如何使用 CrewAI 和 Langchain 构建代理 RAG

如何使用 CrewAI 和 Langchain 构建代理 RAG

在快速发展的 AI 领域，提供准确、上下文感知的用户查询响应能力是一个游戏改变者。检索增强生成（RAG）作为一种强大的范式，结合了从外部来源检索相关信息与大型语言模型（LLMs）的生成能力。然而，随着查询变得越来越复杂和多样化，静态 RAG 设置可能并不总是足够。这就是 Agentic RAG 发挥作用的地方。 Agentic RAG 引入了一个智能的模块化框架，其中专门的代理协同

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如何使用人工智能免费抓取和分析数据：从收集到洞察

如何使用人工智能免费抓取和分析数据：从收集到洞察

学习如何结合网络爬虫、代理和人工智能语言模型来自动化数据提取，轻松获得可操作的洞察。 虽然有些网站可以通过使用Selenium、Puppeteer等工具轻松抓取，但其他实施了先进安全措施的网站，如验证码和IP封禁，可能会变得困难。为了克服这些挑战，并确保您可以免费抓取99%的网站，您将在本文中构建一个集成[代理工具](https://get.brightdata.com/bd-

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如何了解人工智能的最新趋势（无需花大量时间上网）

如何了解人工智能的最新趋势（无需花大量时间上网）

如今，跟上人工智能（AI）趋势的感觉有点像试图从消防栓中小口喝水——只不过消防栓喷出的却是机器生成的术语、研究论文和未来预测，以超音速的速度涌出。但别担心，亲爱的朋友！保持对AI的了解并不一定要像全职工作一样。通过一些巧妙的策略，你可以在不牺牲空闲时间（或理智）的情况下走在前沿。让我们以隐喻、幽默和高效的方式来解析一下。 1. 订阅精选新闻通讯：你的AI备忘单 把新闻通讯想象

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如何使用 Google DeepMind Gemini 2.0 Flash Live API 进行实时对话

如何使用 Google DeepMind Gemini 2.0 Flash Live API 进行实时对话

Google DeepMind 的 Gemini 2.0 Flash API 代表了实时 AI 驱动对话领域的重大突破。它使开发者能够构建能够无缝处理实时音频交互的应用程序，提供了语音输入和输出的无与伦比的集成。无论您是在创建客户服务聊天机器人、增强无障碍工具，还是开发互动 AI 导师，这个 API 都是一个强大的基础。在本博客中，我们将探讨 Gemini 2.0 Flash API

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我刚刚试用了 OpenAI 的升级版 o1 模型。这项技术将重创华尔街

我刚刚试用了 OpenAI 的升级版 o1 模型。这项技术将重创华尔街

当我第一次尝试o1-preview模型时，发布于九月中旬，我并没有留下深刻的印象。与传统的大型语言模型不同，o1系列模型不会立即响应。它们会“思考”问题和可能的解决方案，这个过程非常漫长。 再加上使用该模型的费用异常高昂以及缺乏基本功能（如函数调用），我很少使用这个模型，尽管我已经展示了如何使用它来创建超越市场的交易策略。 然而，OpenAI刚刚发布了最新的o1模型。与其前身（o1-prev

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代理人工智能及其设计模式简介

代理人工智能及其设计模式简介

人工智能已经从基于规则的系统发展到能够做出决策并适应复杂环境的复杂自主代理。这个演变中的一个关键概念是 Agentic AI，这是一个专注于创建能够独立感知、推理和行动以实现特定目标的系统的领域。在本文中，我们将探讨 Agentic AI 的含义，深入其基础设计原则，并揭示推动其有效性的 Agentic Design Patterns。 什么是代理人工智能？ 在其核

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文本到 SQL 的数据建模已死？Wren AI 如何连接现代商业智能与传统实践

文本到 SQL 的数据建模已死？Wren AI 如何连接现代商业智能与传统实践

数据建模在文本到SQL时代是否已经过时？Wren AI如何弥合现代商业智能与传统实践之间的差距 来自Wren AI团队的用户最常问的问题是：“我们可以直接将Wren AI的文本到SQL解决方案连接到我们的原始数据吗？现在AI可以处理一切，数据建模还有必要吗？”虽然现代AI驱动的工具如Wren AI确实改

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利用 Claude AI 的模型上下文协议🤖🧠，让 Playwright UI 测试变得更智能

利用 Claude AI 的模型上下文协议🤖🧠，让 Playwright UI 测试变得更智能

我们在之前的文章中讨论了Claude Anthropic的模型上下文协议（MCP）。本质上，MCP是一个标准化框架，旨在增强AI

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MarkItDown：LLMs 项目必备的强大工具包，已通过 OpenAI 和 Gemini 2.0 测试

MarkItDown：LLMs 项目必备的强大工具包，已通过 OpenAI 和 Gemini 2.0 测试

MarkItDown 是微软开发的一款多功能工具，可以将各种文件格式转换为 Markdown，使其成为从事大型语言模型（LLMs）开发人员的必备工具。无论您想利用文档进行微调还是创建提示前言，这都是您不可或缺的工具。让我们看看如何在 OpenAI 和 Gemini 模型的实际应用中利用它。 核心能力 该 [toolkit](https://github.com/microso

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