我們知道，檢索增強生成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領域的知識局限性。傳統的知識庫以文本為主，通常依賴于純文本嵌入來實現語義搜索和內容檢索。然而，隨著多模態數據需求的增長和復雜文檔處理場景的增多，傳統方法在處理混合格式文檔（如包含文本、圖像、表格的PDF）或長上下文內容時，往往面臨性能瓶頸。??CohereEmbedv4??。??CohereEmbedv4??是一個能夠滿足企業需求的多模態嵌入模型...

現在AI時代了，我們不應該讓AI自動來替我們創建這些筆記文件嗎？順便在概念之間自動建立起雙向鏈接關系，以便我們瀏覽和學習，甚至再用一些記憶曲線之類的東東幫我們記憶和復習。豈不美哉！根據這些需求，我們大致選擇工具和方案：用AI提取知識點概念；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：當紅大模...

我們知道，檢索增強生成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領域的知識局限性。傳統的知識庫以文本為主，通常依賴于純文本嵌入來實現語義搜索和內容檢索。然而，隨著多模態數據需求的增長和復雜文檔處理場景的增多，傳統方法在處理混合格式文檔（如包含文本、圖像、表格的PDF）或長上下文內容時，往往面臨性能瓶頸。??CohereEmbedv4??的出現為這些挑戰提供了創新解決方案，其多模態嵌入能力和長上下文...

模型上下文協議MCP是一種開放協議，旨在標準化AI應用程序與外部數據源和工具的連接方式。其核心目標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雜性問題。之前的文章介紹了一個挺不錯的MCP應用案例，??用MCP讓大模型自動批量下載文獻，太香了！??但你有沒有想過，自己動手打造一個MCP服務呢？想象一下，親手設計一個智能工具，無論是處理數據、調用外部API，還是生成自定義報...

在當今數字化的時代，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，作為一名醫生，你手中握有海量的科研資料，它們如同一座座知識的孤島，等待著被探索和整合。如果能夠擁有一位專屬的“知識機器人”，它不僅能夠學習并吸收你所有的資料，還能在你需要時，迅速為你提供精準的答案，這將是多么令人向往的事情啊！你無需再耗費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、培養學習興趣，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的出現，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習的內容，從而便于與他們進行更有效的溝通，增進「親子關系」；同時，AI還能拓展我們的思路，為孩子提供更多啟發和靈感，讓他們的學習過程更加豐富多彩。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，動手實戰一番就包你明白了。而且，咱這個是真的實戰，絕對干貨啊，全網少見的干貨。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，一條龍服務？即便像DeepResearch之類的服務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：擁抱多模態思考模型：何時讓人工智能“思考”工具使用：互聯網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：動態代碼執行和數據分析自定義視覺和代碼工具：Claude工件和光標作曲器音頻交互和NotebookLM播客生成視覺模態：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初學者的經驗教訓：最大化你的LLM體驗結束語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學題的呢？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？簡而言之，思維鏈技術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LLM的訓練目標是預測下一個token，而不是系統地推理數學問題。它們在龐大的文本語料庫中學到了各種模式，但「數學公式的嚴謹推演」并非...