今天是6月7日，高考第一天，语文考试结束了，高考作文又成为了备受关注的热点，AI时代也进入了高考作文内容中，恰好今天阿里云通义千问发布Qwen2开源大模型，咱们来聊聊

在大语言模型（LLM）飞速发展的今天，LLMs 正不断地充实和改进我们周边的各种工具和应用。RAG 最初是为了解决 LLM 的各类问题的产生的，但后面大家发现在现阶段的很多企业痛点上...

本篇文章我们将基于Ollama本地运行大语言模型（LLM），并结合ChormaDB、Langchain来建立一个小型的基于网页内容进行本地问答的RAG应用。

langchain 前段时间去玩了一下langchain,熟悉了一下大模型的基本概念，使用等。前段时间meta的ollama模型发布了3.0,感觉还是比较强大的，在了解过后，自己去用前后端代码，调用o

使用 ollma+llama3 在本地对数据进行稳定分类，无成本消耗，准确率 80%，速度很快，1 秒一个。

如何快速安装和使用本地大模型 Ollama Ollama 是什么？ 近年来，人工智能技术发展迅猛，其中大型语言模型（LLM）的进步尤为引人注目。LLM 拥有海量的参数和强大的学习能力，能够执行各种复杂

ollama 是一个功能强大的本地语言模型构建和运行框架。它提供简单的 API，让您可以轻松地创建、运行和管理模型。框架内置了丰富的预构建模型库，可以方便地在各种应用中使用。同时，它还支持从 GGUF

一、为什么需要本地部署属于自己的大模型？ 趋势：我们正处于AI人工智能时代，各行各业的公司和产品都在向AI靠拢。打造垂直领域的AI模型将成为每个公司未来的发展趋势。 数据安全：在无法掌握核心算法的情况

大家好，我是斜杠君。今天手把手教大家如何在本地部署Llama3，打造一个属于自己的本地大模型助手。Ollama是一个用于在本地计算机上运行大型语言模型（LLMs）的命令行工具。它允许用户下载并本地运行