我們知道，檢索增強(qiáng)生成RAG通過整合外部知識庫與生成模型，有效緩解了大模型在專業(yè)領(lǐng)域的知識局限性。傳統(tǒng)的知識庫以文本為主，通常依賴于純文本嵌入來實現(xiàn)語義搜索和內(nèi)容檢索。然而，隨著多模態(tài)數(shù)據(jù)需求的增長和復(fù)雜文檔處理場景的增多，傳統(tǒng)方法在處理混合格式文檔（如包含文本、圖像、表格的PDF）或長上下文內(nèi)容時，往往面臨性能瓶頸。??CohereEmbedv4??。??CohereEmbedv4??是一個能夠滿足企業(yè)需求的多模態(tài)嵌入模型...

現(xiàn)在AI時代了，我們不應(yīng)該讓AI自動來替我們創(chuàng)建這些筆記文件嗎？順便在概念之間自動建立起雙向鏈接關(guān)系，以便我們?yōu)g覽和學(xué)習(xí)，甚至再用一些記憶曲線之類的東東幫我們記憶和復(fù)習(xí)。豈不美哉！根據(jù)這些需求，我們大致選擇工具和方案：用AI提取知識點(diǎn)概念；用AI自動編程工具來給我們寫Markdown文件，并建立雙向鏈接；用隨機(jī)抽查或者記憶曲線之類的方法幫我們時不時溫故知新。這樣的工具有很多，本篇我們主要選用如下幾個：當(dāng)紅大模...

我們知道，檢索增強(qiáng)生成RAG通過整合外部知識庫與生成模型，有效緩解了大模型在專業(yè)領(lǐng)域的知識局限性。傳統(tǒng)的知識庫以文本為主，通常依賴于純文本嵌入來實現(xiàn)語義搜索和內(nèi)容檢索。然而，隨著多模態(tài)數(shù)據(jù)需求的增長和復(fù)雜文檔處理場景的增多，傳統(tǒng)方法在處理混合格式文檔（如包含文本、圖像、表格的PDF）或長上下文內(nèi)容時，往往面臨性能瓶頸。??CohereEmbedv4??的出現(xiàn)為這些挑戰(zhàn)提供了創(chuàng)新解決方案，其多模態(tài)嵌入能力和長上下文...

模型上下文協(xié)議MCP是一種開放協(xié)議，旨在標(biāo)準(zhǔn)化AI應(yīng)用程序與外部數(shù)據(jù)源和工具的連接方式。其核心目標(biāo)在于簡化大型語言模型LLM與各種上下文和工具的集成，從而解決將多種LLM與多種工具相集成的復(fù)雜性問題。之前的文章介紹了一個挺不錯的MCP應(yīng)用案例，??用MCP讓大模型自動批量下載文獻(xiàn)，太香了！??但你有沒有想過，自己動手打造一個MCP服務(wù)呢？想象一下，親手設(shè)計一個智能工具，無論是處理數(shù)據(jù)、調(diào)用外部API，還是生成自定義報...

在當(dāng)今數(shù)字化的時代，信息和知識如同浩瀚的海洋，而我們每個人都要在其中尋找屬于自己的寶藏。想象一下，作為一名醫(yī)生，你手中握有海量的科研資料，它們?nèi)缤蛔R的孤島，等待著被探索和整合。如果能夠擁有一位專屬的“知識機(jī)器人”，它不僅能夠?qū)W習(xí)并吸收你所有的資料，還能在你需要時，迅速為你提供精準(zhǔn)的答案，這將是多么令人向往的事情??！你無需再耗費(fèi)大量時間在繁瑣的資料檢索中，只需簡單地向它提問，答案便如自來...

在這個教材知識爆炸的時代，如何高效地幫助孩子掌握知識、培養(yǎng)學(xué)習(xí)興趣，成為了許多家長的共同課題。而以大語言模型為代表的人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，為解決這一難題提供了一種全新的可能。利用AI，不僅能幫助我們家長快速掌握孩子正在學(xué)習(xí)的內(nèi)容，從而便于與他們進(jìn)行更有效的溝通，增進(jìn)「親子關(guān)系」；同時，AI還能拓展我們的思路，為孩子提供更多啟發(fā)和靈感，讓他們的學(xué)習(xí)過程更加豐富多彩。大模型海選首先，我們需要選擇一個你比...

MCP最近這么火，你還不知道它是啥嗎？別慌，動手實戰(zhàn)一番就包你明白了。而且，咱這個是真的實戰(zhàn)，絕對干貨啊，全網(wǎng)少見的干貨。我們之前講了很多建立知識庫之類的，新鮮的知識才有意思嘛。問題是新鮮貨哪里來呢，徒手去搜索加下載？2025年了，咱不能這么干了。你有沒有想過讓大模型自動給我們搜索、下載、解讀文獻(xiàn)，一條龍服務(wù)？即便像DeepResearch之類的服務(wù)也主要是幫你搜索和整合資源，但不給你下載資源對不。實際上，是可以...

1、目錄LLMs的演變格局超越文本：擁抱多模態(tài)思考模型：何時讓人工智能“思考”工具使用：互聯(lián)網(wǎng)搜索和深度研究深度研究：通過集成搜索和推理生成全面報告文件上傳用于文檔和多媒體Python解釋器：動態(tài)代碼執(zhí)行和數(shù)據(jù)分析自定義視覺和代碼工具：Claude工件和光標(biāo)作曲器音頻交互和NotebookLM播客生成視覺模態(tài)：圖像輸入OCR、圖像輸出和視頻處理個性化：記憶、自定義指令和自定義GPTs初學(xué)者的經(jīng)驗教訓(xùn)：最大化你的LLM體驗結(jié)束語2、L...

你是否思考過：大模型是如何做到既能到出口成章又能演算數(shù)學(xué)題的呢？今天，讓我們用實例來揭開大模型中「思維鏈」的神秘面紗。1、什么是思維鏈技術(shù)？簡而言之，思維鏈技術(shù)就是讓大模型在回答問題時，不再只給你一個冰冷的答案，而是會抽絲剝繭般地一步步展示它是如何找到答案的。要知道，傳統(tǒng)LLM的訓(xùn)練目標(biāo)是預(yù)測下一個token，而不是系統(tǒng)地推理數(shù)學(xué)問題。它們在龐大的文本語料庫中學(xué)到了各種模式，但「數(shù)學(xué)公式的嚴(yán)謹(jǐn)推演」并非...