在今天这一期，我们将一起学习一种基于 MCP 提高大模型检索外部知识精度的新思路，实测比 RAG 效果要好很多。

今天，带大家写一个通信方式为SSE的MCP服务器，让你的Dify拥有自主查询数据库的能力，弥补传统RAG知识库在结构化数据精确统计场景上的短板！

从零开始实现了大模型外接知识库的流程： 中文数据集处理 词向量模型训练 文档向量化 向量数据库存储知识库 本地ChatGLM2-6B大模型部署 简单的知识库应用

本文是继AnoGAN后基于GAN实现瑕疵检测的又一力作，相比于AnoGAN又快又稳，还不快来看看🔪🗡⚔🏹

本文介绍了一种用在缺陷检测中的GAN网络——AnoGAN。文章详细介绍了AnoGAN的原理，并用一个小demo辅助大家理解，最后也提出了AnoGAN的缺陷。在下一篇文章我将采用新的结构来解决它的缺陷。

为了加速和简化构建 AI 应用的工作，`LangChain` 将是本系列的一个核心内容，本篇的目的就是让大家更加轻松掌握 `LangChain` ，为后续 `ChatWithPDF` 的开发打下基础。

基于私有化部署的开源大模型，结合内部知识库的 Code Review 实践，实现一个类似代码评审助手（CR Copilot）

AI 前线导读：“我叫 Jacob，是谷歌 AI Residency 项目的学者。2017 年夏天我进入这个项目的时候，我自己的编程经验很丰富，对机器学习理解也很深刻，但以前我从未使用过 Tensorflow。当时我认为凭自己的能力可以很快掌握 Tensorflow，但没想到我…

编写和训练神经网络模型 我们来做一个 我们假设神经网络算法中只有一个节点，而且只有一个输出。 import 相关工具包 训练数据如下： 其实很容易发现，这是特意构造的一组数据，输入和输出数据之间是线性