學(xué)習(xí)本地部署Qwen2.5Coder，提升編程效率。Qwen2.5Coder的推出，標(biāo)志著智能代碼語言模型進入了新的時代。這款模型具有高效性能和實用價值，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全和錯誤檢測，極大提升開發(fā)效率。本文詳細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，希望為開發(fā)者帶來更流暢的開發(fā)體驗。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，在提升...

隨著GPT3、GPT4等基于變換器模型的強大語言模型的流行，對于簡化語言應(yīng)用開發(fā)和管理的框架需求不斷上升。這些框架能夠簡化串聯(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，有的則強調(diào)高級調(diào)試和可觀測性。1、LangGraph：構(gòu)建可視化工作流LangGraph是為視覺化構(gòu)建語言模型流程設(shè)計的新型框架，適合喜歡圖形界面管理復(fù)雜工作流的開發(fā)者。它通過圖形化展示幫助理解...

教你如何結(jié)合Milvus向量數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)GraphRAG技術(shù)。GraphRAG技術(shù)借助知識圖譜，給RAG應(yīng)用注入了新的動力，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)庫進行查詢，助你在信息檢索的道路上事半功倍。1、先決條件在運行本文中的代碼之前，請確保已安裝以下依賴項：pipinstallupgradepymilvuspipinstallgit+https:github.comzc277584121graphrag.git注意...

PymuPDF4llm：大型語言模型的高效PDF數(shù)據(jù)處理利器。PymuPDF4llm是專為大型語言模型設(shè)計的強大工具，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)確的問題。LamaParse曾試圖簡化這一過程，但其免費資源消耗速度極快。現(xiàn)在，Pymupdf4llm作為一個開源工具，免費且專為大型語言模型定制...

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模型絕對是個得力助手。今天帶你詳細了解這個模型，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是一款先進的多模態(tài)AI模型，它在圖像和視頻的視覺理解與交互方面實現(xiàn)了重大突破。基于前代模型的優(yōu)化，Qwen2VL7BInstruct增添了多項...

用Python和Ollama的Llama3.2Vision模型搭建自己的OCR應(yīng)用。?光學(xué)字符識別技術(shù)，簡稱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變得更加強大。本文教會大家用Python和Ollama的Llama3.2Vision模型，一步步搭建起自己的OCR應(yīng)用。先決條件在開始之前，先確保已準(zhǔn)備好以下條件：一臺安裝了Windows、macOS或Linux的電腦。穩(wěn)定的互聯(lián)網(wǎng)連接...