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RAGFlow：开源的RAG引擎，专注于深入的文档理解，支持处理各种复杂格式的非结构化数据

此外，RAGFlow还具备自动化和易于配置的特点，能够与商业系统无缝集成，提高数据处理和分析的效率。

RAGFlow RAG 开源

字正腔圆,万国同音,coqui-ai TTS跨语种语音克隆,钢铁侠讲16国语言

nbsp;cannot import name 'Annotated' from 'pydantic.typing' 那么说明pydantic库的版本过高了

coqui-ai TTS 语音

RAG 2.0来了，它能成为生产落地的福音吗？

在典型的RAG系统中，通常会采用现成的通用嵌入模型来实现数据的嵌入处理，利用向量数据库进行高效的信息检索，并结合大型的黑盒语言模型来完成内容的生成。

RAG 大模型

主流向量数据库一览

在特性上Pinecone也具有高速、准确以及可拓展等特性，此外也具备对单级元数据过滤和尖端稀疏-密集索引等高级功能。

向量数据库

除了深度换脸、模拟配音，还能口型匹配的AI软件出现了

Misra 和 Churchill 曾在高盛集团担任产品开发人员，他们早就想在配音翻译中加入口型匹配功能，但没想到会这么快实现。

AI

TypeChat 入门指南

通过提供具有 shema（某些类型）和请求的模型，开发者可以处理类型良好的结构化数据，从而使将自然语言集成到应用程序中的过程更加简化和高效。

TypeChat

自己电脑上跑大语言模型（LLM）要多少内存？

7B代表这个模型文件大约有7 billion / 70亿个参数，一般参数量越高的模型能力越强。

大语言模型运行

什么是BERT？

CV中所采用的预训练任务一般是ImageNet图像分类任务，完成图像分类任务的前提是必须能抽取出良好的图像特征，同时ImageNet数据集有规模大、质量高的优点，因此常常能够获得很好的效果。

embedding

Coze多智能体（Multi-Agents）模式体验！

主智能体编排我们先为项目经理创建一个Prompt，这里我分享一个快速又高效的办法（coze自带的AI优化提示词并不好用），我们在coze的文档内找到结构化提示词模板，如上图。

Coze 多智能体

【语音识别】OpenAI语音力作Whisper

其用于训练的标注音频时长高达68万小时，比Wav2Vec 2.0使用的未标注训练数据 (6 万小时) 还多一个数量级。

语音转文字 whisper

爆肝！超详细的胎教级Midjourney使用教程，看这一篇就够！

1.照片风格多样在Midjourney里面，几乎可以生成各种风格的照片（不可以涩涩） 2.操作简单，照片质量高 AI绘画没有大家想象的那么难在Midjourney里面，简单到只要打几个字

文生图

RPA机器人实现网页自动翻页功能

RPA旨在通过模拟和整合人类用户在数字系统中的交互，实现对现有应用程序的自动化操作，从而提高工作效率、减少错误、降低成本，并释放员工精力，让其更多地从事创造性和战略性工作。

RPA 自动

AI出题，做不完，根本做不完

; "选填信息": ["题目形式", "难度高低

大模型提示词试题

对于AI，我们现阶段可以有的态度

否则，你想让他帮你完成一篇高质量的某主题的文章，如果你没有给出一个合适的指令，一些必要的交谈，或许他写出的内容看似夸夸而谈，但仔细看会让你大失所望。

文生图

SDXL 1.0 | 一文搞定 ComfyUI SDXL1.0 完整流程

1.SDXL： Nenly同学的AI绘画就不用说了，B站应该观看量最高的吧。

大模型

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