健康网站排名与排行榜 --知识铺
健康 布谷医生网 _ aaaaaaa 布谷医生是一家权威的在线健康问答咨询平台，它汇聚了全国三甲医院的知名专家医生。该平台为患者提供了多样的服务形式，包括但不限于： 科普讲解：提供专业的医疗知识普及，帮助用户了解疾病预防、健康管理等信息。 免费咨询：支持用户就健康问题向专业医生进行免费咨询。 图文咨询：除……
彻底搞懂大模型 - Dify（Agent + RAG） --知识铺
aaaaaaaDify 是一个专为构建AI应用程序而设计的开源平台，它结合了后端即服务（BaaS）与LLMOps的理念。该平台支持多种大型语言模型，包括但不限于Claude3和OpenAI系列，并与多家模型供应商保持合作，确保开发者能够根据具体需求选择最合适的模型。 aaaaaaaDify 提供了一系列工具和服务来简化AI应……
Xinference本地运行大模型bge-reranker-v2-m3教程 --知识铺
liuqianglong.com Xinference 本地运行大模型 本文介绍了如何使用 Docker 部署 Xinference 推理框架，并演示了启动和运行多种大模型的过程，包括大语言模型、图像生成模型以及多模态模型。同时，还提供了关于嵌入和重排模型的启动指导，为后续 Dify 调用这些模型打下基础。 一、Xinference 简介 Xorbits Inference (Xinference) 是一个开源分布式推理框架，专为执行大规……
RAG预处理增强：让FastgptDify召回更多东西 Menghuan1918's Blog -- 知识铺 --知识铺
目前的Fastgpt，Dify(或者其他同类产品)，目前知识库召回的本质上还是分片块的文本，召回的还是文本信息。不过，我们可以进行一些预处理，提升其召回精度的同时，使其也能同时召回将图片与公式表格等内容。 原理以及实现 已经将下文提到的所有预处理方法加到pdfdeal包里啦(需要0.……
Milvus与Dify结合快速构建RAG系统 --知识铺
近，检索增强生成（RAG）技术在 AI 界引起了广泛关注。作为一种将知识库与生成模型结合的新型架构，RAG 大大提升了 AI 应用的实际表现。而在构建 RAG 系统时，Milvus 作为业界领先的开源向量数据库，扮演着关键角色。本文将通过在 Dify 平台上使用 Milvus，带领大家构建一个高效的 RAG 系统，探索向量……
Linux平台上部署和运行Ollama的全面指南 --知识铺
Ollama的安装与配置 Ollama提供了一种简单的安装方法，只需在终端中执行以下命令即可完成安装： 1 ollama install 但是，对于那些希望更深入了解和自定义安装的用户，我们也提供了手动安装的步骤。 快速安装 Ollama的安装极为简单，只需在终端中执行以下命令： 1 ollama install 1 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh COPY 此命令将自动下载……
Centos8 Docker 安装步骤 --知识铺
1，卸载旧版本 1 sudo yum remove docker docker-client docker-client-latest docker-common docker-latest docker-latest-logrotate docker-logrotate docker-engine 2，安装依赖包 Docker需要一些依赖包 1 sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 3，设置yum源 为了提高下载速度，建议使用国内的镜像源。例如，可以使用阿里云的镜像源： 1 2 3 sudo yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo 4，查看可安装的docker版本 1 yum list docker-ce --showduplicates | sort -r 5，安装docker 1 sudo yum install -y docker-ce-25.0.5 docker-ce-cli-25.0.5 containerd.io docker-buildx-plugin……
BAAIbge-m3 高频镜知识介绍 --知识铺
有关更多详细信息，请参阅我们的 github 存储库： https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding 在这个项目中，我们引入了BGE-M3，它以其多功能性、多语言性和多粒度性而著称。 多功能：可以同时执行嵌入模型的三种常见检索功能：密集检索、多向量检索和稀疏检索。 多语言：可支持100多种工作语言。 多粒度：它能够处理不同粒度的输入，从短句子到……
LightRAG：高效构建和优化大型语言模型应用的 PyTorch 框架.md --知识铺
一、前言 随着大语言模型 (LLM) 的蓬勃发展，检索增强生成 (RAG) 技术作为一种将 LLM 与外部知识库结合的有效途径，受到了越来越多的关注。 然而，构建 LLM 应用的真正挑战在于开发者需要根据具体需求进行高度定制化，而现有的 RAG 框架和解决方案却难以满足这一需求。**一些框架追求大而全，功能繁杂且抽象层级过深，开发……
介绍txtai，一体化嵌入式数据库由大卫Mezzetti NeuML介质 --- Introducing txtai, the all-in-one embeddings database by David Mezzetti NeuML Medium.md--知识铺
将自然语言理解添加到任何应用程序 [ ](https://.com/@davidmezzetti?source=post_page—–c721f4ff91ad——————————–)[ ](https://.com/neuml?source=post_page—–c721f4ff91ad——————————–) 这是原始文章的更新版本。 搜索是许多应用程序的基础。一旦数据开始堆积，用户希望能够找到它。这是互联网的基础，也是一个从未解决或完成的日益增长的挑战。 自然语言处理（NLP）领域正在迅速发展，出现了许多新的发展。大规模通用语言模型是一种令人兴奋的新……