RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）的核心思想是：将传统的信息检索（IR）技术与现代的生成式大模型（如chatGPT）结合起来。具体来说，RAG模型在生成答案之前，会首先从一个大...
本文是【训练LLM系列】的第一篇，主要重点介绍NanoGPT代码以及中文、英文预训练实践。最新版参见我的知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/716442447除跑通原始NanoGPT代码之外，分别使用了《红楼梦》、四大名著和几十本...
检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration），简称RAG，已经成为当前最火热的LLM应用方案。_llmrag...
Docker环境安装anythingllm。_anythingllmdocker...
阿里开源大模型FunAudioLLM，一个创新的框架，旨在促进人类与大型语言模型（LLMs）之间的自然语音交互。FunAudioLLM的核心是两个开创性的模型：用于语音理解的SenseVoice和用于语音生成的C...
等，进一步支撑你的行动，以提升本文的帮助力。_获取openwebui的请求头...
本地部署了大模型，下一步任务便是如何调用的问题，实际场景中个人感觉用http请求的方式较为合理，本篇文章也将通过http请求的方式来调用我们本地部署的大模型，正文开始。_ollamapython调用...
本文实现了工程实践下并发控制下LLM服务器部署并提供流式响应。使得LLM服务器可以同时处理多个请求，并实现“当请求达到一定数量后，直接拒绝后续的推理请求”功能，防止服务器过载以及排队时间过长影响用户体验（直接告知...
1.用prompt让LLM直接生成结构化的数据例1.让GPT-4o-mini生成CSV格式的住宅数据表：创建一个包含10行住房数据的CSV文件。每一行应包括以下字段：-id（从1开始的递增整数）-房屋面积（平方米）-房屋价格-地点-...
本文介绍了Bellman-Ford算法，用于解决含有负权边的单源最短路径问题。与Dijkstra算法相比，Bellman-Ford允许边的权重为负数，通过n-1次迭代更新最短路径。文章详细阐述了算法思路，包括初始化...