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Dify+DeepSeek实战教程!企业级 AI 文档库本地化部署,数据安全与智能检索我都要

上次折腾完 DeepSeek 的本地私有化部署后,心里就一直琢磨着:能不能给咱们 Rainbond 的用户再做点实用的东西?毕竟平时总收到反馈说文档查找不够方便,要是能有个 AI 文档助手该多好。正想着呢,搭建本地知识库的想法就冒了出来 ------ 既能解决实际需求,又能把技术落地成真正有用的工具,这不就是两全其美的事嘛!尤其是想到企业场景里,知识库往往涉及业务流程、技术方案甚至客户数据,数据安全可是头等大事,本地化部署带来的数据不出本地、自主可控优势,简直是刚需中的刚需。 第一个跳进脑海的方案就是 Dify。作为最近一直在关注的工具,它在文档处理上的灵活性特别吸引我 ------ 既能像搭积木一样定制问答逻辑,又能完美适配本地化部署环境,天生契合既要智能高效,又要安全合规的需求。于是赶紧搜了一波资料,发现确实有不少可参考的实践经验,但系统从零搭建的教程却不多。想着可能有不少朋友和我一样,既想拥有专属的知识库系统,又苦于没有清晰的入门指引,索性决定把自己的实践过程整理出来。 接下来这篇文章,就打算用最接地气的方式,手把手带你从 0 到 1 搭建一套专属的本地知识库系统。无论你是想优化...

理工科 MCP Server 神器,补足人工智能幻觉短板

作者:子釉 为什么需要 WolframAlpha 随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型(LLM)如 GPT-4 在自然语言处理和生成方面取得了显著的成就。然而,这些模型在处理复杂的科学和数学问题时,常常出现所谓的"幻觉"现象,即生成错误或不合理的结果。这种现象不仅影响了模型的可靠性,也限制了其在教育、科研等领域的广泛应用【1】。 大语言模型在生成文本时,往往依赖于其训练数据中的模式和关联,而缺乏对现实世界的物理规律和逻辑规则的深入理解。这导致在处理科学和数学问题时,模型可能会生成看似合理但实际上错误的答案。例如,在解决物理问题时,模型可能会忽略单位转换、物理定律的应用,甚至在数学计算中出现低级错误。这种幻觉现象不仅影响了问题解决的正确性,也使得模型在面对复杂问题时显得力不从心。 WolframAlpha 是一个强大的计算知识引擎,能够处理各种科学、数学和技术问题。它基于广泛的数学和科学知识库,能够进行精确的计算、符号操作和公式推导。与大语言模型相比,WolframAlpha 在处理复杂的数学公式、物理定律和科学概念时具有显著的优势。它能够准确地执行计算任务,避免因模型自身的局限性而导...

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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

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