05_用LLM创建知识库：从文档到智能问答系统
引言：LLM时代的知识管理革命 在2025年，随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，如何让这些强大的模型更好地理解和应用企业或个人的专业知识，成为了一个重要课题。传统的LLM虽然知识渊博，但在面对特定领域的专业问题时，常常会出现"一本正经地胡说八道"的情况。而检索增强...
解决推理能力瓶颈，用因果推理提升LLM智能决策
从ChatGPT到现在的智能体AI这个跨越说明了一个关键转变。ChatGPT本质上是个聊天机器人，生成文本回应；而AI智能体能够自主完成复杂任务——销售、旅行规划、航班预订、找装修师傅、点外卖，这些都在它的能力范围内。 目前我们解决用户任务时，主要是让大语言模型（LLM）做任务分解，这也是和生成式AI重叠的地方。但问题就出在这里： 今天的智能体AI系统被LLM的推理能力限制住了——这个问题在...
手把手教你用LLM图转换器构建知识图谱：从文本到知识的智能转换
知识图谱作为结构化知识的强大表示方式，正在成为人工智能领域的核心基础设施。传统知识图谱构建方法往往需要大量人工干预，但如今大型语言模型（LLM）的出现彻底改变了这一局面。本文将详细介绍如何使用LLM图转换器技术，自动化地从非结构化文本中构建高质量知识图谱。 知识图谱与LLM：完美结合知识图谱以图结构表示实体、概念...
为LLM推理服务配置推理网关智能路由
传统的HTTP请求，经典负载均衡算法可以将请求均匀地发送给不同的工作负载。然而，对于LLM推理服务来说，每个请求给后端带来的负载是难以预测的。推理网关（Gateway with Inference Extension）是基于Kubernetes社区Gateway API及其Inference Extension规范实现的增强型组件，它能够通过智能路由优化在多个推理服务工作负载之间的负载均衡性能，根...
LLM 不断提升智能下限，MCP 不断提升创意上限
作者：望宸 导读：LLM 是大脑，MCP 是手脚。LLM 不断提升智能下限，MCP 不断提升创意上限。所有的应用和软件都会被 AI 改造，将向所有的应用和软件都会被 MCP 改造的新范式演进。过去一两年，行业从业者花了大量的资源在模型的调优上；未来几年，大家都会围绕 MCP 创造各类智能体，这是大模型厂商地盘外的广阔天地。 虽然 AI 在短期内依旧面临 ROI 的考验，但几乎所...
免费体验基于LLM+SQL规则的智能SQL转换领航助手
背景在传统的异构数据库迁移上云场景中，通常存在以下难点和痛点：源/目标两种数据库属于异构数据库，源数据库使用者不一定熟悉如何使用目标数据库及其SQL语法规则。异构数据库之间的SQL语法规则差异，导致在异构数据库迁移前后必须要对SQL语句进行一定的定制化改造，才能保证顺利迁移以及迁移完成后正常使用目标...
LLM群体智能崛起，数学性能暴增11.6%！谷歌DeepMind四大机构联手新作
在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的快速发展正引发一场深刻的变革。最近，来自谷歌、DeepMind等四大机构的研究人员联合发表了一篇论文，展示了LLMs在数学问题解决方面的显著进步。 LLMs是一类基于深度学习的模型，能够处理和生成自然语言。近年来，LLMs在各种自然语言处理任务中表现出色&#...
LLM群体智能崛起，数学性能暴增11.6%！谷歌DeepMind四大机构联手新作
在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的快速发展正引发一场深刻的变革。最近，来自谷歌、DeepMind等四大机构的研究人员联合发表了一篇论文，展示了LLMs在数学问题解决方面的显著进步。 LLMs是一类基于深度学习的模型，能够处理和生成自然语言。近年来，LLMs在各种自然语言处理任务中表现出色&#...
我们这边再填写算法备案的内容，请问一下我们OpenSearch LLM智能问答版的算法性能是多少？
我们这边再填写算法备案的内容，请问一下我们OpenSearch LLM智能问答版的算法性能是多少？（比如每秒生成多少字，每秒生成多少图片）
modelscope-funasr的LLM智能裁剪与LLM推理的文本内容不一致这种怎么解决？
FunClip本地部署以后，modelscope-funasr的LLM智能裁剪与LLM推理的文本内容不一致这种怎么解决？
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