Python&LLM

高德MCP部署在本地

高德地图的MCP（Model-Connect-Protocol）Server是一项全新的地图服务解决方案，旨在通过MCP协议实现地图服务与大型语言模型（LLM）的深度融合，提供高效、智能的地图服务接口。
PixelMeng·2025-05-06 17:10

【LangChain】langchain_community.llms.LlamaCpp 类的常用方法和属性

langchain_community.llms.LlamaCpp是LangChain提供的本地LLM（大型语言模型）包装器，基于LLaMA.cpp库，支持运行本地量化的LLaMA模型（GGUF格式）。
彬彬侠·2025-05-06 16:37

【LangChain】langchain_community.llms.LlamaCpp 的使用方式

langchain_community.llms.LlamaCpp是LangChain提供的本地LLM（大型语言模型）包装器，基于LLaMA.cpp库，支持运行本地量化的LLaMA模型（GGUF格式）。
彬彬侠·2025-05-06 16:37

【LangChain】langchain_core.prompts 模块：结构化的提示模板（Template）列举

LangChain中支持许多的模板（Template）类型，这些模板用于格式化输入，生成LLM可处理的提示文本。
彬彬侠·2025-05-06 16:07

【NLP】 28. 语言模型的评估方式：MRR, PERPLEXITY, BLEU, WER从困惑度到实际效果

语言模型的评估方式：从困惑度到实际效果评估语言模型（LLM）是否有效，并不仅仅是看它生成句子是否“听起来通顺”，我们需要定量的指标对模型性能做出系统性评价。
pen-ai·2025-05-06 16:01

部署大型语言模型（LLM）时究竟需要多少GPU显存？来看看这几个例子

引言部署大型语言模型（LLM）时究竟需要多少GPU显存？本文将进行一次简单测算。
鸡腿爱学习·2025-05-06 14:51

【AI面试准备】深度学习大模型面试准备指南

**经典模型****二、大模型（LLM）核心原理**1.**核心架构**2.**关键技术****三、算法项目测试经验**1.**测试重点**2.**测试工具链****四、高频
试着·2025-05-06 13:45

UTF - 8和ASCII是什么； 在llm中将文本转为其他编码格式是否能提升LLM回答能力

UTF-8和ASCII是什么UTF-8和ASCII都是字符编码标准，用于将字符转换为计算机能够理解和处理的数字代码。以下是它们的详细介绍：ASCII定义：ASCII（美国信息交换标准代码）是基于拉丁字母的一套字符编码，它用7位或8位二进制数来表示一个字符。作用和特点：主要用于表示英文字母、数字、标点符号等基本字符，总共可以表示128个或256个字符。它是计算机领域中最早广泛使用的字符编码标准，为计
ZhangJiQun&MXP·2025-05-06 13:41

【MCP Node.js SDK 全栈进阶指南】专家篇（2）：MCP多模型支持架构

本文作将深入探讨如何基于MCP构建多模型支持架构，包括多LLM模型适配设计、模型切换与负载均衡、模型能力探测与适配，以及混合模型应用架构。通过这些技术，开发者可以构建更加智能、高效
程序员查理·2025-05-06 12:37

外网爆火大模型入门教程：llm-action：让天下没有难学的大模型

LLM训练LLM训练实战下面汇总了我在大模型实践中训练相关的所有教程。从6B到65B，从全量微调到高效微调（LoRA，QLoRA，P-Tuningv2），再到RLHF（基于人工反馈的强化学习）。
LLM.·2025-05-06 11:29

【Python】llama-cpp-python 库：为 llama.cpp 提供 Python 绑定

llama-cpp-python是一个Python库，为llama.cpp提供Python绑定，允许在Python中高效运行大型语言模型（LLM）的推理任务。
彬彬侠·2025-05-06 10:26

从零开始：如何为AI原生应用构建高效工作记忆系统

从零开始：如何为AI原生应用构建高效工作记忆系统关键词：工作记忆系统、AI原生应用、记忆机制、上下文管理、知识检索、向量数据库、LLM摘要：本文将深入探讨如何为AI原生应用构建高效的工作记忆系统。
AGI大模型与大数据研究院·2025-05-06 06:56

DPO（Direct Preference Optimization，直接偏好优化）

DPO（直接偏好优化）是一种用于优化大语言模型（LLM）以使其输出更符合人类偏好的方法。
爱看烟花的码农·2025-05-06 02:33

保姆级指南：基于 LangChain 搭建 RAG 系统全流程

一、RAG系统核心原理与技术选型1.1RAG技术架构解析RAG（检索增强生成）系统通过向量检索+LLM生成的双轮驱动架构，解决传统LLM的三大痛点：知识滞后：实时接入最新数据内容幻觉：基于检索结果生成保证事实性私有数据缺失
水煮蛋不加蛋·2025-05-05 22:36

极客说｜揭秘大语言模型与 GPT 的变革力量，探索未来 AI 技术的无限潜能

在AI技术浪潮中，大语言模型（LLM）作为核心技术支柱之一，正重塑着自然语言处理（NLP）乃至整个AI技术领域的格局。其中，GPT凭借卓越性能，不仅在处理复杂语言任务时展现出高超的准确
·2025-05-05 22:39

]每日论文推送(有中文摘要或代码或项目地址)---强化学习，机器人，视觉导航

分类:大语言模型LLM视觉模型VLM扩散模型视觉导航具身智能，机器人强化学习开放词汇，检测分割==VisualNavigation==标题:Explori
晓理紫·2025-05-05 20:23

LLM 的边界，真的只是预测下一个 Token 吗？

他坚持认为，LLM本质上仍是“Token生成器”，其核心在于预测离散Token序列，而非构建对世界的稳健理解。
turingbooks·2025-05-05 18:13

【翻译、转载】使用 LLM 构建 MCP

使用LLM构建MCP利用Claude等大型语言模型（LLM）加速您的MCP开发！本指南将帮助您使用LLM来构建自定义的模型上下文协议（ModelContextProtocol,MCP）服务器和客户端。
superdont·2025-05-05 16:56

【AI面试准备】掌握语言模型、语音、多模态等模型能力评估指标和能力边界

以下是针对语言模型、语音模型、多模态模型能力评估指标与能力边界的结构化总结，结合高频面试考点和实际应用场景：目录**一、语言模型（LLM）评估与边界**1.**核心评估指标**2.
试着·2025-05-05 15:20

MCP的传输协议：基于JSON-RPC 2.0的安全高效数据交互（八）

引言在人工智能迅速发展的今天，大型语言模型(LLM)与外部数据源和工具的交互变得越来越重要。
WHCIS·2025-05-05 14:17

爬虫在大模型微调中的作用（八）：智能爬虫与自动化微调

前言随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成就。然而，为了使这些模型更好地适应特定领域或任务，微调（Fine-tuning）是不可或缺的步骤。
CarlowZJ·2025-05-05 13:39

开源模型应用落地-模型上下文协议（MCP）-可视化工具-调式实战（四）

MCP协议如同为AI系统装上了“万能接口”，通过标准化的客户端-服务器架构，将大语言模型（LLM）与数据库、API乃至物理设备无缝连接。
开源技术探险家·2025-05-05 12:02

智能体开发框架简介特点及功能优劣对比

✅1.Dify核心定位：一体化的LLM应用开发平台，集成智能体管理、知识库、工作流、API服务于一体，适合企业构建和部署智能助手或RAG系统。
醒道·2025-05-05 11:24

LLM论文笔记 28: Universal length generalization with Turing Programs

Arxiv日期：2024.10.4机构：HarvardUniversity关键词图灵机CoT长度泛化核心结论TuringPrograms的提出提出TuringPrograms，一种基于图灵机计算步骤的通用CoT策略。通过将算法任务分解为逐步的“磁带更新”（类似图灵机的读写操作），允许模型通过简单的文本复制与局部修改完成复杂计算通用性：适用于任何算法任务（加法、乘法、SGD），不依赖任务特定的数据格
Zhouqi_Hua·2025-05-05 10:50

LLM论文笔记 27: Looped Transformers for Length Generalization

Arxiv日期：2024.9.25关键词长度泛化transformer结构优化核心结论1.RASP-L限制transformer无法处理包含循环的任务的长度泛化2.LoopTransformer显著提升了长度泛化能力InputInjection显著提升了模型的长度泛化性能，尤其在二进制加法等复杂任务上效果显著在推理中，通过输出置信度判断迭代停止点的策略能够实现接近最佳的性能主要方法Transfor
Zhouqi_Hua·2025-05-05 10:49

【人工智能】大模型安全的深度剖析：DeepSeek漏洞分析与防护实践

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界随着大语言模型（LLM）的广泛应用，其安全性问题日益凸显。
蒙娜丽宁·2025-05-05 09:11

Pinecone数据库介绍、Milvus数据库介绍

文章目录Pinecone数据库介绍Milvus数据库介绍Pinecone数据库介绍    对于初步接触LLM应用开发的开发者来说，选择一个高性能的向量搜索工具是关键的初步决策。
三月七꧁ ꧂·2025-05-05 07:00

用 LangChain 和 Milvus 从零搭建 LLM 应用

如何从零搭建一个LLM应用？不妨试试LangChain+Milvus的组合拳。
Llama-Turbo·2025-05-05 03:33

Milvus Cloud——LangChain 分块简介

LangChain分块简介LangChain是一个LLM协调框架，内置了一些用于分块以及加载文档的工具。本次分块教程主要围绕设置分块参数，并最小限度地使用LLM。
大禹智库·2025-05-05 03:33

一篇文章带你学会向量数据库Milvus（一）

上一篇文章中LLM学习之「向量数据库」中我们介绍了什么是向量数据库，向量数据库有那些用途，向量数据库与LLM的关联以及RAG中向量数据库的使用。本篇文章我们重点介绍Milvus向量数据库的知识和使用。
AGI八零后·2025-05-05 03:32

AI原生应用实战：使用Python实现检索增强生成(RAG)系统

AI原生应用实战：使用Python实现检索增强生成(RAG)系统关键词：检索增强生成(RAG)、大语言模型(LLM)、向量数据库、文本嵌入、知识增强摘要：本文将带您从零开始构建一个「检索增强生成（RAG
AGI大模型与大数据研究院·2025-05-04 22:28

让用户与数据库对话：使用 Streamlit 构建由 RAG 支持的 SQL 助手，创建一个与数据库无关的聊天机器人，连接到 SQLite、BigQuery 和 Redshift。

通过利用大型语言模型(LLM)并将其与特
知识大胖·2025-05-04 21:52

LangChain：重构大语言模型应用开发的范式革命

这个看似普通的代码提交，却悄然开启了一场重塑大语言模型（LLM）应用开发范式的技术革命。
源滚滚编程·2025-05-04 14:33

OpenManus详细解析

OpenManus详细解析OpenManus是一个多功能智能代理系统，能够通过工具和大型语言模型（LLM）完成复杂任务。
樱花穿过千岛湖·2025-05-04 13:00

《向量数据库指南》揭秘：Agentic RAG如何重塑RAG系统未来？

简单来说，NaiveRAG就是一种将检索到的信息与大型语言模型（LLM）相结合，以生成回答或文本的技术。它虽然在一定程度上解决了LLM在处
大禹智库·2025-05-04 12:26

Phi-3 模型手机部署教程（微软发布的可与GPT-3.5媲美的小模型）

前面几篇博文，老牛同学和大家一起在个人电脑部署了Qwen2、GLM4、Llama3、ChatTTS和StableDiffusion等LLM大模型，也通过API和WebUI的方式完成了体验。
老牛同学·2025-05-04 10:43

微软大模型phi-3速览-3.7B比llama-3 8B更好？

小模型训练优化的重点是优质数据集，LLM创建的合成数据可在较小的语言模型中实现通常只在较大模型中才能看到
will_liam_2024·2025-05-04 10:41

深度学习-150-Dify工具之在Linux中安装部署Dify并创建中英文翻译的聊天助手

文章目录1Dify简介1.1LLM应用开发平台Dify1.2同类平台和工具对比1.3Dify与RAGFlow对比2虚拟机Ubuntu安装Dify2.1准备Docker和docker-compose2.2
皮皮冰燃·2025-05-04 07:27

苹果大模型系列之 使用 Apple 的 MLX 框架在 Apple Silicon 上运行大型语言模型 (Llama 3)，使用 Apple Silicon (M1、M2、M3、M4) 上的 Appl

简介大型语言模型(LLM)，例如Llama3，正在改变人工智能的格局。随着深度学习的巨大进步，PyTorch和TensorFlow等主要框架发挥了重要作用。
知识大胖·2025-05-04 07:56

检索增强生成（RAG）技术解析：大模型时代的“知识导航系统”

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）是人工智能领域的一项突破性技术，通过将大型语言模型（LLM）与外部知识库动态结合，解决了传统大模型在知识时效性、准确性和可解释性等方面的核心痛点
花生糖@·2025-05-04 06:17

一文读懂大模型RAG：检索、增强与生成的技术详解，收藏这一篇就够了！！

前言大模型（LargeLanguageModel，LLM）的浪潮已经席卷了几乎各行业，但当涉及到专业场景或行业细分领域时，通用大模型往往面临专业知识不足的问题。
AI大模型优化师·2025-05-04 06:14

Chainlit集成LlamaIndex并使用ollama本地模型实现AI知识库检索网页对话应用

前言之前写过很多使用模型厂商提供的API实现的本地AI知识库问答系统，今天教大家如何使用本地llm模型和向量模型实现本地AI知识库问答系统，当然这个对你的电脑的显卡有一定要求，比如我本地测试的电脑使用的时英伟达
泰山AI·2025-05-04 01:13

【Machine Learning Q and AI 读书笔记】- 04 彩票假设

MachineLearningQandAI中文译名大模型技术30讲，主要总结了大模型相关的技术要点，结合学术和工程化，对LLM从业者来说，是一份非常好的学习实践技术地图.本文是MachineLearningQandAI
TurboAI·2025-05-03 19:36

Python 数据智能实战 (2)：LLM 工具箱搭建 - API/库实操与高效 Prompt 设计入门

写在前面——工欲善其事，必先利其器：连接你的Python与LLM大脑，掌握“对话”的艺术本篇博客，我们将聚焦于“工欲善其事，必先利其器”这一核心环节，带你完成以下关键任务：选择你的LLM“接入点”：了解访问
kakaZhui·2025-05-03 17:23

当LLM遇上Agent：AI三大流派的“复仇者联盟”

你一定听说过ChatGPT和DeepSeek，也知道它们背后的LLM（大语言模型）有多牛——能写诗、写代码、甚至假装人类。但如果你以为这就是AI的极限，那你就tooyoungtoosimple了！
梦想画家·2025-05-03 14:28

深入解析Transformer：LLM大模型的核心架构

参考《大规模语言模型–从理论到实践》目录一、综述二、Transformer模型三、嵌入表示层（位置编码代码）一、综述语言模型目标是建模自然语言的概率分布，在自然语言处理研究中具有重要的作用，是自然语言处理基础任务之一。大量的研究从n元语言模型（n-gramLanguageModels）、神经语言模型（NeuralLanguageModels，NLM）以及预训练语言模型（Pre-trainedLan
bishedaima_com_q·2025-05-03 10:39

Cambrian-1：探索以视觉为中心的多模态LLM新纪元

一、摘要论文：Cambrian-1:AFullyOpen,Vision-CentricExplorationofMultimodalLLMs，https://arxiv.org/abs/2406.16860主页：https://cambrian-mllm.github.io/代码：https://github.com/cambrian-mllm/cambrian本文研发团队谢赛宁与LeCun秉持的
AI记忆·2025-05-03 10:06

coze、dify、n8n可以理解低代码平台的进化吗？

原生性核心功能定位Coze零代码为主，拖拽式界面+插件模板化配置，无需编程基础强（深度集成NLP和大模型）快速构建AI聊天机器人及自动化对话流程Dify低代码为主，需理解Prompt工程和AI工作流设计强（原生支持LLM
码码哈哈爱分享·2025-05-03 09:01

《向量数据库指南》——RAG破局，大模型新纪元！

爆发：LLM阴云笼罩下的破局者——向量数据库与RAG的崛起在科技产业的编年体史书中，2022年至2024年无疑是一段充满变革与创新的辉煌篇章。
大禹智库·2025-05-03 08:21

AI Agent

AIAgent可能会成为新时代的开端，其基础架构可以简单划分为Agent=LLM+规划技能+记忆+工具使用，其中LLM扮演了Agent的“大脑”，在这个
Andre-S·2025-05-03 07:13
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