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使用开源模型构建医疗聊天机器人：通过人工智能改变医疗保健

使用开源模型构建医疗聊天机器人：通过人工智能改变医疗保健

人工智能正在改变医疗保健，聊天机器人提供快速可靠的医疗信息。随着我对生成式人工智能的了解不断加深，我希望构建一个完全100%开源的医疗聊天机器人。我的目标是让这个医疗机器人能够通过丰富的医学文献回答医疗问题。然而，我面临了一些挑战和突破，稍后将进行讨论。我采取了以下步骤来实现这个项目。 步骤 1：环境和需求设置 首先，我在我的GitHub上创建了一个新的代码库，并将其克隆到我

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巧用OpenAI o3和Swarm，打造多元化聊天机器人！你准备好迎接高效智能沟通了吗？

巧用OpenAI o3和Swarm，打造多元化聊天机器人！你准备好迎接高效智能沟通了吗？

在这个故事中，我将为您提供一个超级快速的教程，展示如何使用Swarm、RAG和OpenAI的o3创建一个多智能体聊天机器人，为您的商业或个人使用提供强大的代理聊天功能。 近年来，随着AI技术的发展，多个AI智能体协作完成任务的“多智能体系统”引起了广泛关注。 大型语言模型（LLMs）就像能够独立思考的人脑，而AI智能体是进一步与环境互动、制定计划并最终执行任务的系统。与LLMs相比，AI

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用 Python 构建可投入生产的人工智能助理后台服务 - 第 1 部分

用 Python 构建可投入生产的人工智能助理后台服务 - 第 1 部分

— 学习构建生产就绪应用程序的最佳实践。 *免责声明 — 本文中的内容仅代表我个人观点，不代表我当前或过去雇主的观点。* 通过本综合教程的学习（请按照所有 4 个部分），您将能够使用以下架构中解释的框架开发后端服务： ![](https://wsrv.nl/?url=https://cdn-images-1.readmedium.com/v2/resize:fit:800/

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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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浏览器使用 + LightRAG 代理，可使用 LLM 抓取 99% 的网站！..！

浏览器使用 + LightRAG 代理，可使用 LLM 抓取 99% 的网站！..！

在这个故事中，我将提供一个快速教程，展示如何使用浏览器使用、LightRAG和本地LLM创建一个强大的聊天机器人，以开发一个能够抓取您选择的任何网站的AI代理。此外，您可以询问有关您的数据的问题，这将为您提供该问题的回答。免责声明：本文仅用于教育目的。我们不鼓励任何人抓取网站，特别是那些可能有反对此类行为的条款和条件的网络属性。现有的RAG系统存在显著的局限性，包括依赖扁平数据表

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使用 Python 免费构建营销专家聊天机器人！

使用 Python 免费构建营销专家聊天机器人！

使用 Python 和 DSPY 构建的营销聊天机器人 构建您的营销专家助手，专门用于回答您所有的营销相关问题，使用 Python 和 DSPy。***还不是会员？请随意访问完整文章 [here](https://readmedium.com/build-a-marketing-expert-chatbot-using-python-for-free-5fe04e0

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从 LangChain 到 LangGraph：让多模型药物机器人具有个性化和可教性

从 LangChain 到 LangGraph：让多模型药物机器人具有个性化和可教性

为人机协作聊天机器人添加记忆和学习能力 药物试验测试新药物在人类中的安全性、有效性和疗效。这些关键研究对于开发和批准拯救生命的疗法至关重要。虽然药物试验为无数患有严重疾病的患者带来了希望，但许多人仍然不知道自己是否符合条件或潜在的好处。一个用户友好的药物试验信息系统可以弥补这一差距。它应该包含一个具有权威信息的数据库和一个易于使用的前端，患者可以通过它在复杂的临床研究世界中导航

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从零到英雄：使用 LangGraph 快速构建智能聊天机器人

从零到英雄：使用 LangGraph 快速构建智能聊天机器人

在这个全面的快速入门指南中，我们将使用 LangGraph 构建一个支持聊天机器人，它可以：通过搜索网络回答常见问题 在调用之间保持对话状态 将复杂查询路由到人工进行审查 使用自定义状态来控制其行为 回溯并探索替代对话路径我们将从一个基本的聊天机器人开始，逐步添加更复杂的功能，同时介绍关键的 LangGraph 概念。

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使用 LangChain + Streamlit + *o1、GTP-4o 和 Claude 3.5 编写 RAG LLM 聊天应用程序

使用 LangChain + Streamlit + *o1、GTP-4o 和 Claude 3.5 编写 RAG LLM 聊天应用程序

学习如何使用 Python、Streamlit 和 LangChain 构建 RAG 网络应用，以便您可以与文档、网站和其他自定义数据进行聊天。 GitHub 代码：https://github.com/enricd/rag_llm_app RAG LLM Streamlit 应用：[https://rag\-llm\-app.streamlit.app/](https://rag-

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本周末您可以构建的 5 个人工智能项目（使用 Node.js）

本周末您可以构建的 5 个人工智能项目（使用 Node.js）

5 个适合在周末用 Node.js 构建的令人兴奋的 AI 项目（非常适合初学者） 你是否对构建 AI 项目感兴趣，但时间不够？ 只需 Node.js 和一个周末，你就可以投入到动手实践的 AI 项目中，这些项目将提升你的编码技能，并让你了解人工智能的实际应用。 这些适合初学者的项目将指导你设置聊天机器人、图像识别、情感分析等。 所以，拿起你的笔记本电脑，准备好用这五个令人兴奋的 A

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使用 LangChain、Streamlit 和 PubMed 构建基于 RAG 的科学聊天机器人--第 4 部分（将所有...

使用 LangChain、Streamlit 和 PubMed 构建基于 RAG 的科学聊天机器人--第 4 部分（将所有...

您好，欢迎来到构建科学聊天机器人的系列最后一部分，使用Langchain、Streamlit和PubMed！ 在前一部分中，我们构建了数据持久性和带有向量存储的RAG管道。现在，是时候将我们所构建的一切整合在一起，创建聊天机器人用户界面，利用我们构建的后端功能，帮助科学家回答他们的科学问题！ 作为提醒，这就是我们在系列中构建的完整解决方案： ![](https://images.w

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OpenAI‘泄露’的 GPT2 模型让所有人震惊。

OpenAI‘泄露’的 GPT2 模型让所有人震惊。

故意泄漏？ OpenAI 对人工智能行业的影响不容小觑。每一个动作或决定都会自动成为头条……即使他们并没有真正宣布什么。 几天前，一个我们许多人曾试用过但已被删除的模型让整个人工智能行业着迷。这个名为“gpt2-chatbot”的模型在 lmsys.org 的“直接聊天”功能中可以使用了几天。 但为什么这么多喧嚣？

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