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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

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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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Microsoft GraphRAG v0.4.0

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微软最近发布了 GraphRAG 项目的 v0.4.0 版本，带来了几项重要更新。最显著的新增功能是增量索引特性和 DRIFT 图推理查询模块，这大大增强了系统的效率和功能。 此次更新的核心亮点包括： 1. 增量索引：显著提高大规模数据处理的效率，实现更快的信息更新。 2. DRIFT 图推理查询模块：引入先进的图推理技术，增强复杂查询处理能力。 此外，版本 0.4.

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解锁混合专家 (MoE) LLM：你的 MoE 模型可以免费嵌入模型

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Mixture-of-experts (MoE) LLM 可以作为免费的嵌入模型使用。 我最近发现了一篇有趣的论文，标题为“你的 Mixture-of-Experts LLM 秘密地是一个免费的嵌入模型。”[1] 最近的 LLM 架构趋势是解码器模型，这对于嵌入模型并不适用，因为它们的注意力方法。然而，作者揭示了 Mixture-of-Experts (MoE) LLM 可以作

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