在眾多RAG方法中，NodeRAG以其獨(dú)特的圖結(jié)構(gòu)框架脫穎而出。NodeRAG通過異構(gòu)圖結(jié)構(gòu)和先進(jìn)的檢索機(jī)制，為LLM提供更精準(zhǔn)、更高效的外部知識支持。本文將深入介紹NodeRAG的核心特性、優(yōu)勢及其在多個(gè)領(lǐng)域的卓越表現(xiàn)。什么是NodeRAG？NodeRAG是一種以圖為中心的RAG框架，旨在通過異構(gòu)節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)化基于圖的檢索增強(qiáng)生成。它將文檔和LLM提取的信息分解為多種類型的節(jié)點(diǎn)（如實(shí)體、關(guān)系、語義單元、屬性、高層次元素、概覽和文本），并利用圖...

當(dāng)前，我們正處在Agent開發(fā)的‘工程化轉(zhuǎn)折點(diǎn)’。打造一個(gè)真正“可上線”的Agent系統(tǒng)，不再只是拼接組件，而是圍繞四個(gè)核心模塊進(jìn)行有機(jī)組合。在大模型持續(xù)進(jìn)化的今天，Agent成為很多人眼中的“超級助手”，從代碼編寫到數(shù)據(jù)分析、從網(wǎng)頁問答到知識檢索，它無所不能。但如果你嘗試親自“造一個(gè)Agent”，很快會發(fā)現(xiàn)一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題：框架太多，套路太雜，效果卻難以復(fù)用上線。這是因?yàn)椋蠖鄶?shù)教程和開源項(xiàng)目，講的是功能拼接，但真...

4月17日，OpenVINO?2025.1版正式發(fā)布了。我們嘗個(gè)鮮，利用OpenVINO在英特爾哪吒開發(fā)套件上部署deepseekr1distillQwen7b模型。一、在邊緣終端部署本地大模型的好處邊緣終端，如樹莓派和英特爾哪吒開發(fā)套件，通常具有較低的功耗和成本，同時(shí)具備一定的計(jì)算能力。在這些設(shè)備上部署DeepSeekR1大模型，可以帶來以下好處：1.降低云端依賴邊緣終端的本地化部署減少了對云端服務(wù)的依賴，使得設(shè)備能夠在離線或網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定的情況下獨(dú)立運(yùn)...

當(dāng)算法學(xué)會敘事，人類引以為傲的電影藝術(shù)，是否將迎來一場顛覆性的范式革命？4月24日，電影市場迎來一個(gè)具有里程碑意義的時(shí)刻——全球首部政府批準(zhǔn)走進(jìn)院線公映、完全由AI生成的70分鐘電影《海上女王鄭一嫂》正式登陸院線。這部沒有真人演員、無需攝影機(jī)拍攝、從劇本到成片僅耗時(shí)48小時(shí)的作品。不僅打破了AIGC內(nèi)容時(shí)長的行業(yè)紀(jì)錄，更讓觀眾在驚嘆“AI竟能講好復(fù)雜故事”的同時(shí)，開始思考終極命題：當(dāng)算法學(xué)會敘事，人類導(dǎo)演的價(jià)...

編輯云昭出品51CTO技術(shù)棧（微信號：blog51cto）4月25日，一年一度的百度開發(fā)者大會會場如約到來，這是中國國內(nèi)首家AI巨頭在后DeepSeek時(shí)代的全新產(chǎn)品的公開亮相。進(jìn)入2025以后，李彥宏帶領(lǐng)下的百度正在如何思考新的AI應(yīng)用形態(tài)？百度在AI應(yīng)用爆發(fā)時(shí)代都做了哪些準(zhǔn)備？開發(fā)者都有哪些機(jī)會和方向值得關(guān)注？非常值得各位細(xì)細(xì)研究一番。“模型的世界、應(yīng)用的天下。”百度創(chuàng)始人李彥宏在主題演講中，一口氣發(fā)布了9款新發(fā)布。主打多模...

編者按：當(dāng)前AI基礎(chǔ)模型的商業(yè)前景正面臨前所未有的挑戰(zhàn)。開源模型的性能日益接近甚至在某些領(lǐng)域超越閉源產(chǎn)品，高昂的推理成本讓訂閱制模式的盈利空間被嚴(yán)重?cái)D壓，而價(jià)格戰(zhàn)使API服務(wù)利潤率持續(xù)下滑。這些現(xiàn)實(shí)問題正迫使每一個(gè)在AI領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)或投資的人重新思考商業(yè)策略。本文作者基于一線市場觀察和深度行業(yè)洞察，提出了一套商業(yè)模式組合拳。首先，文章深入分析了基礎(chǔ)模型的兩大主要商業(yè)模式——訂閱制和API服務(wù)，并指出API模式雖...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2504.16915項(xiàng)目鏈接：https:mce.github.ioprojectDreamO亮點(diǎn)直擊提出了DreamO，一個(gè)統(tǒng)一的圖像定制框架。它通過在預(yù)訓(xùn)練的DiT模型上訓(xùn)練少量額外參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了各種復(fù)雜和多條件的定制任務(wù)。基于擴(kuò)散模型內(nèi)部的表示對應(yīng)關(guān)系，本文設(shè)計(jì)了一種特征路由約束，以增強(qiáng)一致性保真度，并在多條件場景中實(shí)現(xiàn)有效的解耦。引入了一種漸進(jìn)式訓(xùn)練策略，以促進(jìn)多任務(wù)和復(fù)雜任務(wù)設(shè)置的收斂。本文還設(shè)計(jì)了一種占位符...

本文旨在探討新式Sesame語音模型運(yùn)行原理，該模型通過殘差量化壓縮音頻并使用雙轉(zhuǎn)換器自回歸預(yù)測碼字以生成逼真的語音。Sesame使用一種名為殘差向量量化的深度學(xué)習(xí)技術(shù)對語音進(jìn)行編碼最近，Sesame人工智能公司發(fā)布了他們最新的語音轉(zhuǎn)語音（SpeechtoSpeech）模型的演示。這是一個(gè)非常擅長說話的對話式人工智能代理，它們能夠提供相關(guān)的答案，并帶有表情地說話，而且說實(shí)話，它們非常有趣，互動性很強(qiáng)。請注意，有關(guān)這方面的系統(tǒng)...

fwx+b，再經(jīng)由sigmoid(f)或者softmax(f)得到的概率與樣本實(shí)際值y(x)是有偏差的，怎樣能使預(yù)測值無限接近樣本實(shí)際值呢？這時(shí)就需要用到反向傳播來更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。反向傳播主要是通過計(jì)算損失函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的梯度，然后利用梯度下降等優(yōu)化方法來更新參數(shù)，從而使網(wǎng)絡(luò)逐步優(yōu)化，降低預(yù)測誤差。。反向傳播流程如下所示：1.前向傳播（ForwardPropagation）首先，對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行前向傳播計(jì)算，得到網(wǎng)絡(luò)的輸出。這包括以下步驟：輸...

一、勁速云算力：高性能與穩(wěn)定性的典范上篇探討了算力對互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重要性及現(xiàn)狀，在這片競爭激烈的算力“沃土”上，勁速云算力憑借卓越性能與穩(wěn)定服務(wù)脫穎而出，成為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)創(chuàng)造奇跡的有力助手。面對智能化應(yīng)用和大數(shù)據(jù)處理的高算力需求，勁速云算力能快速完成人工智能模型訓(xùn)練、異構(gòu)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析等任務(wù)，節(jié)省企業(yè)時(shí)間與成本。其先進(jìn)架構(gòu)和冗余設(shè)計(jì)，確保業(yè)務(wù)高峰期或突發(fā)情況時(shí)，算力服務(wù)穩(wěn)定不間斷，為企業(yè)發(fā)展筑牢根基...

一、時(shí)代之變：算力成互聯(lián)網(wǎng)新命脈十年前，工業(yè)用電量是評估經(jīng)濟(jì)的重要指標(biāo)；如今，在全球數(shù)字化浪潮中，算力已然成為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的核心要素，被譽(yù)為互聯(lián)網(wǎng)世界的“新電力”。在這片算力“沃土”上，一場關(guān)乎互聯(lián)網(wǎng)未來的變革正蓄勢待發(fā)。中國互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)正處于深度轉(zhuǎn)型關(guān)鍵期。超9億網(wǎng)民規(guī)模與互聯(lián)網(wǎng)在多領(lǐng)域深度綁定，既成就移動互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，也帶來數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)。如電商大促時(shí)，海量訂單處理、商品推薦等業(yè)務(wù)，都依賴強(qiáng)大算力。...

在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了企業(yè)和組織的核心資產(chǎn)。然而，如何高效地從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，一直是困擾許多人的難題。想象一下，如果你能夠直接用自然語言向數(shù)據(jù)庫提問，就像和朋友聊天一樣輕松，那該有多方便？比如，你想知道第三季度西部地區(qū)最暢銷產(chǎn)品的銷售額，或者去年?duì)I銷支出與客戶獲取成本之間的相關(guān)性，只需要簡單地問一句，數(shù)據(jù)庫就能自動給出答案。這聽起來是不是很神奇？這就是TexttoSQL技術(shù)所承諾的...

訓(xùn)練一個(gè)好的向量模型的重點(diǎn)在于最大限度地利用了更多、更高質(zhì)量的負(fù)樣本，來訓(xùn)練模型。騰訊提出的Conanembedding，采用了動態(tài)硬負(fù)樣本挖掘方法，以便在整個(gè)訓(xùn)練過程中向模型展示更多具有挑戰(zhàn)性的負(fù)樣本。最近發(fā)布ConanembeddingV2版本，在MTEB榜單上已經(jīng)超越了BGE等一眾傳統(tǒng)豪強(qiáng)。支持中、英雙語一、ConanembeddingV2V1版本主要基于通用預(yù)訓(xùn)練的雙向Bert模型進(jìn)行Embedding任務(wù)的訓(xùn)練。V2版本從頭訓(xùn)練了原創(chuàng)詞表和模型結(jié)構(gòu)的大...

想象一下，一個(gè)軟件可以管理你的整個(gè)數(shù)字生活：安排會議、回復(fù)郵件、預(yù)訂行程，甚至主動提醒你潛在的問題。這正是AIagent（AIAgents）承諾帶來的變革。相比于傳統(tǒng)軟件，AIagent具備更強(qiáng)的自主性和適應(yīng)性，正在引領(lǐng)軟件開發(fā)邁向全新的時(shí)代。從傳統(tǒng)軟件到AIagent：軟件的演化之路長期以來，軟件一直依賴預(yù)定義的規(guī)則進(jìn)行操作。傳統(tǒng)軟件擅長執(zhí)行特定指令，比如處理工資單、管理數(shù)據(jù)庫等，但它們難以應(yīng)對突發(fā)情況，每一個(gè)新場景都需...

在前幾天的文章??《論MCPServer與工作流在智能體開發(fā)場景中的作用和區(qū)別》??，我提到了一個(gè)觀點(diǎn)，MCP和工作流的關(guān)系將是你中有我，我中有你。Dify工作流可以將MCPServer作為工作流中的某個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)；同樣，Dify工作流可以發(fā)布為McpSever，由大模型選擇和使用。同樣，對于各大智能體開發(fā)平臺來說，不管是生態(tài)龐大的Coze還是開源界的扛把子Dify,在將來也是這種互聯(lián)互通的狀態(tài)，只要他們各家的API足夠開放就行。比如，因?yàn)镃oze...

今天討論的是個(gè)很無聊的話題意義，但是卻困擾我很長時(shí)間。最近突然頓悟了，有種開竅的感覺，下面我把最近關(guān)于智能體開發(fā)中工作流、Mcpserver的一些思考分享給大家，希望得到大家的指正。閱讀本文前，默認(rèn)大家已經(jīng)對智能體開發(fā)、Mcp工作流、Dify有了一定的認(rèn)識，如果還沒了解過，可以看我以前的文章。??智能體（Agent）的3種表現(xiàn)類型：聊天助手、工作流與對話流????不再混淆了！一文揭秘MCPServer、FunctionCall與Agent的...

我們生活在一個(gè)由空間構(gòu)成的世界中。從每天在家居、辦公環(huán)境或城市街道中的移動，到規(guī)劃一次跨越山海的旅行，乃至科學(xué)家們研究氣候變遷的地理模式、城市擴(kuò)張的復(fù)雜格局，這一切都深刻地依賴于我們對空間的感知、理解和運(yùn)用能力。這種核心能力，我們稱之為“空間智能”。長久以來，人類憑借自身的感官系統(tǒng)和發(fā)達(dá)的大腦，不斷地探索、適應(yīng)并改造著周遭的空間環(huán)境，演化出了獨(dú)特的空間認(rèn)知機(jī)制。而今，隨著人工智能（AI）技術(shù)的日...

在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的宏大背景下，人工智能（AI）無疑是最引人矚目的驅(qū)動力之一，它正以前所未有的速度和深度滲透到各行各業(yè)，重塑著商業(yè)模式、社會結(jié)構(gòu)乃至人類生活的方方面面。從自動化流程到復(fù)雜決策支持，從個(gè)性化服務(wù)到前沿科學(xué)探索，AI的應(yīng)用場景日益廣泛，其戰(zhàn)略重要性已成為全球共識。然而，支撐這場智能化革命的基石，并不僅僅是少數(shù)科技巨頭所掌握的尖端技術(shù)或龐大算力，一股同樣強(qiáng)大且日益重要的力量正在其中扮演著...

簡介本文使用簡單的提示詞，可以在大部分場景中實(shí)現(xiàn)針對某開源模型的安全策略繞過。glm49bchat的安全措施還有待完善。上一代的6b比這一代的9B，要安全；上一代的6B大模型這一招沒有用。正常對話在下述正常互動環(huán)節(jié)中，開源大模型會拒絕回答用戶提出的不恰當(dāng)問題。除了罵人，也可以做你能想到的其他事情，此處不做演示。所以你應(yīng)該能夠猜到有多危險(xiǎn)了??。繞過安全策略提示詞如下圖所示，使用簡單的幾句提示詞，即可實(shí)現(xiàn)輕松繞...

當(dāng)下，大模型微調(diào)成為了備受關(guān)注的焦點(diǎn)之一。然而，對于大模型微調(diào)是否具有技術(shù)含量以及技術(shù)含量的大小，業(yè)內(nèi)存在著不同的聲音。本文將從多個(gè)維度，結(jié)合具體數(shù)據(jù)，深入探討大模型微調(diào)的技術(shù)含量。一、數(shù)據(jù)質(zhì)量：技術(shù)含量的第一道分水嶺微調(diào)的核心邏輯是?用特定數(shù)據(jù)雕刻模型能力?，但數(shù)據(jù)質(zhì)量直接決定成敗：低技術(shù)含量做法?：直接套用現(xiàn)成開源數(shù)據(jù)（如Alpaca格式），僅能生成“正確但平庸”的回答；高技術(shù)含量實(shí)踐?：1.通過...