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前言 在私有领域知识问答与企业知识管理这一赛道上，基于RAG（检索增强生成）搭配大语言模型已成为主流技术路线。然而，实际落地过程中，许多团队常在文档预处理和检索两个环节遭遇瓶颈，根源通常集中在三个长期存在的难题上—— 企业内部积累了大量PDF格式的文档，但解析精度不足，严重拖累了基于专业知识的问答系
在数字化办公全面普及的当下，Excel 已不仅仅是基础表格工具，它更像是数据处理领域的“瑞士军刀”，更是自动化与智能化流程的枢纽。本文将探讨一个有趣且实用的尝试：如何在 Excel 电子表格中集成 Kimi AI，直接运行一个聊天机器人。整个过程并不复杂，却能让你的表格具备实时对话能力，真正实现“会
找到一个让人眼前一亮的开源项目，总归是件值得聊一聊的事。最近在视频风格化这个方向，一直有人问有没有靠谱的3D开源方案——图片风格化已经卷得差不多了，但视频这边始终缺一个既能保证时间一致性、又能做高质量编辑的工具。这次中国科学技术大学开源的PortraitGen，刚好补上了这个缺口。 可以这么说，Po
iText2KG是一种由大语言模型驱动的零样本方法，用于增量构建知识图谱。其框架包含文档提炼器、增量实体提取器、增量关系提取器和Neo4j图形集成器四个核心模块，无需领域训练即可跨领域提取实体与关系，并支持数据持续更新时逐步扩展图谱。
科大讯飞万卡级智算集群支撑大模型训练，预训练对延时不敏感，高带宽与稳定性是关键。网络拓扑采用单轨或多轨，静态路径绑定为折中方案，下一代一体化调度可提升利用率。从万卡迈向更大规模需芯片、拓扑及协议全面优化，CLOS架构与RoCE方案仍受信赖，光模块功耗成为关注重点。
NEER币介绍 在眼花缭乱的加密货币世界里，总有一些新面孔试图用真正的技术创新来破局。今天要聊的NEER币，就是这样一个基于先进区块链技术打造的新型数字货币。它的目标很明确：为用户提供一个更安全、更高效、同时彻底去中心化的交易与管理体验。那么，它究竟是如何解决那些老生常谈的痛点——比如交易速度慢、费
怎么回事，大模型Scaling Law也撞墙了？ 几天前，Sam Altman在YC独家专访中大胆预言，2025年AGI降临，并期待在同年要一个孩子。没想到，The Information紧接着的一份独家爆料，直接打脸Altman： GPT系列模型改进缓慢，OpenAI正在转变策略，另谋出路。 据称
对机器的信仰：剖析大型语言模型的认识论盲点聊到大型语言模型在认识论层面的能力边界，最近我仔细研读了一篇颇有意思的论文——由斯坦福大学和杜克大学的Suzgun等人在2024年发表的《对机器的信仰：探讨语言模型的认识论盲点》。该研究专门聚焦于LLMs在处理事实、信念与知识时暴露出的“认知死角”。今天，我
GPTResearcher基于Plan-and-Solve与RAG思想，通过并行化改进智能体工作方式，显著提升研究速度和稳定性。结合在线搜索避免过时信息，支持2000字以上长篇幅输出，减少信息源偏见，适用于快速生成客观、全面的分析报告。
这一年多来，AI大模型如潮水般涌入各行各业，但落到实际场景中，却磕磕绊绊，问题远不止技术本身。从研发成本到商业模式，从人才培养到伦理合规，一系列矛盾正在浮出水面。这些矛盾，既考验着企业的决策智慧，也决定着AI能否真正从实验室走向生产线。 比如，高昂的训练和部署成本，与企业对投资回报率的期待之间，始终
FastGraphRAG将PageRank算法融入知识图谱遍历，显著提升检索精度，处理成本降低约6倍，准确性提升20%。系统通过节点重要性评分实现精准信息筛选，支持动态数据更新与查询路径可视化，使智能知识管理更经济高效。
2024年11月11日，北京，雾天。这种天气最适合静下心，把最近琢磨的一件事掰开揉碎聊聊——文档处理的数字化。说到底，很多场景的核心就是从“不可编辑”到“可编辑”，比如表格解析、转Markdown、转docx之类。不过今天想聊的，是一个更有趣的话题：RAG场景里那些图表怎么解析？具体点，就是数值图表
苹果在 iOS 18 2+ 和 macOS 15 2+ 版本中正式推出了一个全新的开发框架——App Intents。该框架的核心目标是：帮助开发者将应用内的功能与内容，无缝集成到 Siri、Spotlight 搜索、快捷指令以及小组件等系统级服务中。简单来说，以后用户只需对 Siri 说“帮我查一
在RAG与LLM应用中，输入数据的格式至关重要。Markdown结构化内容便于模型理解层级关系、分块合理，可提升检索与生成效果。PyMuPDF支持将PDF页面统一转换为Markdown文本，自动识别标题、表格及多区域内容，生成GitHub兼容格式，适合嵌入RAG流水线。
对于每一位与大型语言模型（LLM）打交道的从业者而言，让模型真正投入实际应用，往往需要反复手动搭建与调试智能体工作流（Agentic Workflow）——修改代码、调整提示词、进行大量测试，一旦更换模型又得重新来过。不少企业甚至专门设立提示词工程师岗位来完成这项工作。如今，这一困境迎来了重大突破：