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使用 LLM 执行分析查询

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实用方法:使用 LLM 进行数据探索与分析 考虑以下场景。您有一个包含 500 万行和 20 列的 CSV 文件。该 CSV 文件包含客户的交易记录,例如销售日期、单价、数量、客户姓名、地址等。基于这些数据,您希望 LLM 能帮助回答以下问题:客户 A 在某一天购买了什么? 某个月的总销售额是多少? 列出某一年每个月的销售额。LLM的局限性 如果你尝

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利用 Chrome 浏览器的设备上人工智能构建项目

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使用 Gemini-nano-in-Chrome 进行原型设计指南 在Chrome上使用实验性提示API构建具有AI功能的原型 设备端 / 边缘 AI 设备端 AI 是指直接在终端用户设备上运行的 AI 模型,例如智能手机、平板电脑或物联网设备,而不依赖于云计算或服务器来托管这些模型。 这在很多方面都很有用:由于模型在设备上,我们可以进行离线推理

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你从未知道的 17 个令人惊叹的 GitHub 仓库

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Github 隐藏的宝石!! 立即收藏的代码库 学习编程相对简单,但掌握编写更好代码的艺术要困难得多。GitHub 是开发者的宝藏,那里“金子”是其他人分享的精心编写的代码。通过探索 GitHub,您可以发现如何编写更清晰的代码,理解高质量代码的样子,并学习成为更熟练开发者的基本步骤。 1. notwaldorf/emoji-translate *谁需

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Claude与Neo4j的动态数据交互与模型上下文协议应用

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赋予 LLM 知识图谱的能力,使用 Anthropic 的模型上下文协议 上周,Anthropic 发布了一个新的 模型上下文协议 (MCP),使得像 Claude 这样的 LLM 能够与外部数据源进行通信。 该协议允许本地应用程序,如 Claude.ai、Zed、R

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更智能的人工智能秘诀:探索模型上下文协议 (MCP)

生成式 AI 模型变得越来越复杂,但在交互中管理上下文的挑战仍然至关重要。模型上下文协议 (MCP) 是一种在与生成式 AI 系统(如 ChatGPT)交互时有效维护和利用上下文的结构化方法。它影响着 AI 系统的技术性能和整体用户体验。 什么是模型上下文协议? 模型上下文协议(MCP)是一套指导方针或机制,允许人工智能系统在会话或对话中记住和管理上下文。它在聊天机器人、个

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Claude MCP引领智能代理时代的变革与应用

Claude MCP引领智能代理时代的变革与应用

最近我们听到了很多关于 AI 代理的消息,我也在测试其中的许多工具。兴奋感实际上始于几年前,像 AutoGPT 和 CrewAI 这样的工具。虽然它们的方法各不相同,但通常涉及 LLM 之间的相互通信以及使用外部工具。这些 **“工具” 本质上是

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使用 Ollama 构建代码分析助手:本地 LLM 分步指南

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想要一个完全在本地机器上运行的 AI 驱动代码审查工具吗?在这个两部分的教程中,我们将使用 ClientAI 和 Ollama 来构建这样一个助手。 我们的助手将分析 Python 代码结构,

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苹果的 LLM Siri:人工智能对话的新时代?

苹果的 LLM Siri:人工智能对话的新时代?

人工智能 近年来,人工智能的世界迅速发展,生成式AI(genAI)似乎被添加到一切事物中。苹果的Siri,曾是对话AI的先锋,正处于推出其自身生成式AI形式的边缘,称为“LLM Siri”。这一新版本承诺使Siri更加具有上下文意识,能够处理复杂的对话。 LLM Siri的想法并不完全新颖;苹果已经暗示将在2025年对Siri进行改造,作为其不断扩展的“苹果智能”套件的一部分。

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OpenAI GPT-5:预计 2025 年将实现博士级智能

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经过几个月的猜测,OpenAI终于揭示了备受期待的GPT-5的详细信息。最初预计在2024年发布,但其发布时间已推迟至2025年末或2026年初。OpenAI的首席技术官Mira Murati在与达特茅斯工程学院的采访中分享了有关这个新版本的能力和潜力的见解。以下是您需要知道的一切。 智力的量子飞跃 Murati 将之前的 GPT 版本与不同水平的人类智力进行比较。GPT-

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Mistral AI 发布革命性边缘模型 Ministral 3B 和 8B:卓越性能和隐私

Mistral AI 发布革命性边缘模型 Ministral 3B 和 8B:卓越性能和隐私

最近,Mistral AI 推出了两个新的边缘模型——Ministral 3B 和 Ministral 8B,这引起了科技界的广泛关注。这些模型不仅在性能上表现出色,还在隐私保护方面提供了独特的优势。 卓越性能,隐私优先 Ministral 3B 和 8B 专为设备内计算而设计,能够处理长度达 128k 的文本信息。特别是,Ministral 8B 采用了创新的滑动窗口注意力机

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