开发
DeepSeek 正当红，聊聊大模型应用的四大关键要素和未来
大模型应用的春天来了。在人工智能的浪潮中，大模型正成为推动技术变革的核心力量。春节前，DeepSeek R1 的发布在全球范围内引发了巨大轰动，它不仅在性能上与 OpenAI 的模型不相上下，更凭借其
从传统搜索到智能问答：葡萄城自研 RAG 系统的技术实践与工程落地
在数字化转型浪潮下，企业知识服务体系正经历着深刻变革。如何让用户高效获取所需信息，成为提升产品竞争力和用户满意度的关键。本文将系统介绍葡萄城自研 RAG（Retrieval-Augmented Gen
懒懒笔记 | 课代表带你梳理【RAG课程 11&12：优化和加速你的RAG】
今天懒懒课代表要带大家回顾第11讲和第12讲的内容——如何让你的RAG系统跑得更快更稳！🚀在前面的课程中，我们学习了通过多节点组、多路召回等策略提升RAG系统的召回效果。但是！效果提升的同时也带来了
淘宝电商平台商品口碑数据批量获取接口（支持 SKU 维度查询）
plaintext ┌───────────┐ ┌───────────┐ ┌───────────┐ │ 调度中心 │ │ 爬虫节点 │ │ 数据仓库 │ │ （Redis） │←──→│ （Scr
TTS 走向拟人化时代：数据堂高质量语音资源全面支撑模型升级
与此同时，用户对语音合成的需求也发生了深刻变化，从过去追求“听得清”，转向如今更注重“听起来真”。他们期待语音不仅清晰可辨，还能体现出个性、情感和地域特色。这种转变对 TTS 系统的训练数据提出了更
最新｜用Qwen3 Embedding+Milvus，搭建最强企业知识库
我简单看了下 Hugging Face 上的数据和评价，有几个点蛮值得分享Qwen3-Embedding-8B 在 MTEB 多语言榜上拿到 70.58 分，超过 BGE、E5、甚至 Google G
4月报 | 将已派遣任务按工人组划分到不同等待队列提案落地
🎯 本月看点：任务调度更智能，队列管理更高效！在本月更新中，最值得关注的是来自社区贡献者 @det101 的 [DSIP-55] 提案正式落地，实现了将已派遣任务按工人组划分到不同等待队列的功能。该
Elasticsearch：加快 HNSW 图的合并速度
过去，我们曾讨论过搜索多个 HNSW 图时所面临的一些挑战，以及我们是如何缓解这些问题的。当时，我们也提到了一些计划中的改进措施。本文正是这项工作的成果汇总。你可能会问，为什么要使用多个图？这是 Lu
RAG 实战｜用 StarRocks + DeepSeek 构建智能问答与企业知识库
文章作者：石强，镜舟科技解决方案架构师赵恒，StarRocks TSC Member👉 加入 StarRocks x AI 技术讨论社区 https://wx.focussend.com/weCom
做Data+AI的长期主义者，加速全球化战略布局
创业十年 • 初心如磐，智启未来 袋鼠云创始人、董事长陈吉平在开场中提到，创业十年来，袋鼠云始终以"让数据产生价值"为使命，从初创企业发展为涵盖AI、数据中台、智能运维、数字孪生等领域的数智化服务商
指标树拥抱DeepSeek，让数据分析效率提升10倍
指标树功能是一种基于指标和维度逐层拆解的数据管理工具，通过树状结构将复杂的业务数据可视化，帮助企业实现从宏观到微观的全景数据查看与分析。它能够将企业的核心指标（如销售额、利润率、客户满意度等）按照业务
K8S 部署 Deepseek 要 3 天？别逗了！Ollama+GPU Operator 1 小时搞定
尤其是最近给 Rainbond 开源社区的用户答疑时，发现大家对大模型私有化部署有需求，都希望把大模型部署到企业内网，既能按需定制优化，又能保障安全合规。网上教程虽多，但大多零散且偏向极客操作，真正能
Spring AI与DeepSeek实战四：系统API调用
在 AI 应用开发中，工具调用 Tool Calling 是增强大模型能力的核心技术。通过让模型与外部 API 或工具交互，可实现 实时信息检索 （如天气查询、新闻获取）、系统操作（如创建任务、发送邮
再来万字长文解读MCP框架之metoro-io/mcp-golang
就与框架中的一个示例做引子，深入了解metoro-io/mcp-golang： https://github.com/metoro-io/mcp-golang/blob/main/examples/r
Spring AI 和 Elasticsearch 作为你的向量数据库
使用 Spring AI 和 Elasticsearch 构建一个完整的 AI 应用程序。Elasticsearch 原生集成了业界领先的生成式 AI 工具和服务提供商。查看我们关于超越 RAG 基