學(xué)習(xí)本地部署Qwen2.5Coder，提升編程效率。Qwen2.5Coder的推出，標(biāo)志著智能代碼語(yǔ)言模型進(jìn)入了新的時(shí)代。這款模型具有高效性能和實(shí)用價(jià)值，不僅能夠深入理解復(fù)雜的代碼結(jié)構(gòu)，還能提供精確的代碼補(bǔ)全和錯(cuò)誤檢測(cè)，極大提升開(kāi)發(fā)效率。本文詳細(xì)介紹如何在本地系統(tǒng)上部署Qwen2.5Coder，以及其與Ollama的集成方案，希望為開(kāi)發(fā)者帶來(lái)更流暢的開(kāi)發(fā)體驗(yàn)。1、Qwen2.5Coder架構(gòu)概覽Qwen2.5Coder的架構(gòu)是在前代模型的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)，在提升...

隨著GPT3、GPT4等基于變換器模型的強(qiáng)大語(yǔ)言模型的流行，對(duì)于簡(jiǎn)化語(yǔ)言應(yīng)用開(kāi)發(fā)和管理的框架需求不斷上升。這些框架能夠簡(jiǎn)化串聯(lián)提示、檢索文檔和監(jiān)控模型表現(xiàn)等復(fù)雜操作。LangChain生態(tài)工具之間存在差異，有的提供可視化界面以管理工作流，有的則強(qiáng)調(diào)高級(jí)調(diào)試和可觀測(cè)性。1、LangGraph：構(gòu)建可視化工作流LangGraph是為視覺(jué)化構(gòu)建語(yǔ)言模型流程設(shè)計(jì)的新型框架，適合喜歡圖形界面管理復(fù)雜工作流的開(kāi)發(fā)者。它通過(guò)圖形化展示幫助理解...

教你如何結(jié)合Milvus向量數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)GraphRAG技術(shù)。GraphRAG技術(shù)借助知識(shí)圖譜，給RAG應(yīng)用注入了新的動(dòng)力，使其能夠在海量數(shù)據(jù)中精確檢索所需信息。本文將帶你了解GraphRAG的實(shí)現(xiàn)方法，包括如何創(chuàng)建索引以及如何利用Milvus向量數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行查詢，助你在信息檢索的道路上事半功倍。1、先決條件在運(yùn)行本文中的代碼之前，請(qǐng)確保已安裝以下依賴(lài)項(xiàng)：pipinstallupgradepymilvuspipinstallgit+https:github.comzc277584121graphrag.git注意...

PymuPDF4llm：大型語(yǔ)言模型的高效PDF數(shù)據(jù)處理利器。PymuPDF4llm是專(zhuān)為大型語(yǔ)言模型設(shè)計(jì)的強(qiáng)大工具，能夠?qū)㈦s亂的PDF數(shù)據(jù)整理得井井有條，為你的AI項(xiàng)目提供有力支持。本文將帶你深入了解PymuPDF4llm的功能和應(yīng)用。1、從LamaParse到Pymupdf4llm過(guò)去，我們經(jīng)常遇到PDF提取工具操作復(fù)雜、結(jié)果不準(zhǔn)確的問(wèn)題。LamaParse曾試圖簡(jiǎn)化這一過(guò)程，但其免費(fèi)資源消耗速度極快?，F(xiàn)在，Pymupdf4llm作為一個(gè)開(kāi)源工具，免費(fèi)且專(zhuān)為大型語(yǔ)言模型定制...

詳解Qwen2VL7BInstruct模型，玩轉(zhuǎn)多模態(tài)RAG。想要玩轉(zhuǎn)人工智能，特別是多模態(tài)數(shù)據(jù)處理，Qwen2VL7BInstruct模型絕對(duì)是個(gè)得力助手。今天帶你詳細(xì)了解這個(gè)模型，并教你如何將其用在多模態(tài)RAG系統(tǒng)里，讓信息檢索和生成變得更加高效、準(zhǔn)確。1、Qwen2VL7BInstruct：多模態(tài)AI的新高度Qwen2VL7BInstruct是一款先進(jìn)的多模態(tài)AI模型，它在圖像和視頻的視覺(jué)理解與交互方面實(shí)現(xiàn)了重大突破?；谇按Ｐ偷膬?yōu)化，Qwen2VL7BInstruct增添了多項(xiàng)...

用Python和Ollama的Llama3.2Vision模型搭建自己的OCR應(yīng)用。?光學(xué)字符識(shí)別技術(shù)，簡(jiǎn)稱(chēng)OCR，目前是數(shù)字化印刷文本和提取圖像信息的核心手段，其重要性正日益凸顯。如今，有了AI的加持，尤其是像Llama3.2Vision這樣的模型，OCR變得更加強(qiáng)大。本文教會(huì)大家用Python和Ollama的Llama3.2Vision模型，一步步搭建起自己的OCR應(yīng)用。先決條件在開(kāi)始之前，先確保已準(zhǔn)備好以下條件：一臺(tái)安裝了Windows、macOS或Linux的電腦。穩(wěn)定的互聯(lián)網(wǎng)連接...