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有过使用LLM搭建RAG或其它类知识系统的朋友一定会对文档数据的复杂多样性有着深刻的理解。各行各业的磁盘中都沉睡了数年到数十年的各类文档信息，包括：Doc、Docx、PPT...

最近，开源自动化流程工具n8n，凭借其对LLM及AI技术的整合支持，重新回到了人们的视野，并引发了广泛的关注。n8n 强大的可视化流程编排能力，让用户能够轻松地构建从简单任...

LLM在组织内部应用的一类重要场景就是利用LLM的NL2SQL能力，简化用户对数据库的访问。本文主要介绍如何使用LLM生成SQL语句，不涉及到如何训练提升LLM的SQL生成...

鉴于Milvus仍在不停的迭代新版本，推出新功能，其SDK目前并不稳定。目前其2.4版本的SDK接口已与之前的2.2版本有了较大的差别，功能上也有了一定的调整。为此，我们重...

情报处理听起来是一个与绝大多数人或企业不太相关的事，但实际上，我们每个人、每个企业或单位都有获取及应用情报的需求。只是很多时候，情报以新闻或其它信息的形式展现在了我们面前，...

人工智能领域著名教授吴恩达在今年3月份红杉资本的人工智能峰会(AI Ascent)以及最近Snowflake峰会开发者日上都发表了关于AI Agent(人工智能体)的演讲。...

之前通过系列文章介绍了HugggingFists系统，这次给出视频，方便大家更直观的了解如何使用HuggingFists系统。视频链接如下：  《HuggingFists-...

在之前的系列文章里，笔者介绍了如何使用阿里的千问LLM、阿里的文本嵌入模型以及Milvus向量库来搭建一个RAG(检索增强生成)的实验。可通过以下的文章链接回顾一下之前介绍...

​     由于最近笔者在开发数据脱敏相关功能，其中一类脱敏需求为能够按照指定的格式随机生成一个字符串来代替原有信息，数据看起来格式需要与原数据相同，如：电话号码，身份证号...

​     LLM Agent是目前业界共识的另外一个热门方向。在该应用模式下，LLM被当作了Agent的大脑，主要使用其推理、规划及工具调用能力。笔者非常喜欢这种将LLM...

为了尽量保证使用者通过统一的SQL标准访问各类型数据库，我们这里开启了“疯狂SQL转换系列”。转换的语法效果不一定是最好的，更多是为用户提供一个统一的数据库交互体验。转换数...

继上一篇文章我们介绍合并检索语料，使用简单Prompt实现LLM RAG的查询后。HuggingFists又增加了对通义千问的会话访问模式(注：这功能需要等下周发版后才能试...

继上一篇文章我们探讨了如何使用HuggingFists实现文本的Embedding后。这一次我们将介绍如何使用HuggingFists实现LLM RAG的查询部分。   首...

​     上一篇文章我们探讨了如何使用大语言模型进行实体关系的抽取。本篇文章我们将进一步探索这个话题。比较一下国内外几款知名大模型在相同的实体关系提取任务下的表现。由于精...

​     如今LLM(大语言模型)的问答与生成能力已被大家所熟知，很多用户已经亲身体会到了LLM为工作、生活带来的变革。其实，作为NLP(自然语言处理)的集大成者，LLM...

伴随着LLM日新月异的发展，业界对与LLM的落地思考逐渐聚焦到到两个方向上。一是RAG(Retrieval-Augmented Generation),检索增强生成；一是A...

​    2016年，两位怀揣梦想的法国人Clem Delangue和Julien Chaumond在巴黎创立了HuggingFace公司。最初致力于研发聊天机器人，为青少...

众所周知，邮件、图片、音频、视频等非结构化数据已占据了我们日常生活数据总量的80%以上。如果想要使用计算机来处理这些数据，需要使用embedding技术将它们转化为向量。M...

随着媒体类应用的传播和推广，大量的数据开始堆叠，信息冗余成为当下的主要问题。尤其在互联网、政务、金融、教育、法律、医疗等众多行业中，大量文档信息需要进行数字化及结构化处理，...