以下是大型模型（如LLM）最常使用的五大向量数据库的详细介绍，结合其核心特性、适用场景及优缺点分析： 1. Chroma 核心特性 Chroma 是一个轻量级、开源的向量数据库，专注于快速搭建语义搜索原型。它支持近似最近邻搜索（ANN），提供简单的API，适合本地开发和小型项目。与LangChain
Published on 2025-02-11
如何实现一个基于LLM大语言模型的AI导游应用。首先，我得弄清楚用户的需求到底是什么。他们可能想要一个能够提供实时导游服务的应用，可能包括景点讲解、路线规划、问答互动这些功能。但可能用户自己对这些功能的细节还不清楚，需要我来帮他们梳理。 首先，我得考虑技术选型。LLM方面，可能的选择有GPT-4、C
Published on 2025-02-11
LlamaIndex（ "Llama Hub"）是一个AI的Agent框架，用于将数据连接到语言模型（LLMs），如 OpenAI GPT-4 或其他 Transformer 模型。这个框架包括两个关键组件：Embeddings 和 LLM。 定义 1. Embeddings Embeddings
Published on 2025-01-23
Rembg 是一个用于去除图像背景的工具，支持多种模型，包括通用模型和针对特定场景（如人类和服装）的模型。Rembg 提供了命令行接口（CLI）和库接口，方便用户在不同的环境中使用。以下是Rembg库的基本使用方法和一些注意事项： 基本使用方法 1. 安装Rembg Rembg支持CPU和GPU两种
Published on 2025-01-23
ONNX Runtime（简称 ORT）是一个高性能的推理引擎，专为开放神经网络交换（Open Neural Network Exchange，简称ONNX）格式的模型设计。参考网站： https://onnxruntime.ai/ 以下是对ONNX Runtime的详细解释： 定义和用途：
Published on 2025-01-23
LlamaIndex（GPT Index）是您的LLM（大型语言模型）应用的数据框架。使用LlamaIndex进行构建通常涉及与LlamaIndex核心以及所选的一组集成（或插件）一起工作。在Python中，有两种方法可以开始使用LlamaIndex进行构建。 Starter（初学者包）：llama
Published on 2025-01-23
Hugging Face的镜像网站主要有以下几个： 官方推荐的镜像站：Hugging Face官方提供了一个国内镜像网站，地址为：https://hf-mirror.com/。这个镜像站可以用于下载各种大模型的权重以及复现代码，是官方推荐的一个可靠来源。 ModelScope: https:
Published on 2025-01-21
1 直接从官网下载 打开 HuggingFace官网地址为 https://huggingface.co 选择要下载的模型 在Files and versions 标签下进行逐项下载
Published on 2025-01-20
