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Coze 进阶实战:对话流、知识库与数据库怎么用-AI运维探索者

Coze 进阶实战:对话流、知识库与数据库怎么用

一、什么是对话流 对话流本质上是一种专门面向对话场景的工作流,更适合: * 智能客服; * 个人助手; * 虚拟角色; * 需要多轮上下文的对话应用。 1.1 对话流和工作流的区别 最关键的差异在于...
Dify RAG 实战:知识库应用与智能客服落地-AI运维探索者

Dify RAG 实战:知识库应用与智能客服落地

一、在 Dify 中创建知识库 入口: `知识库 -> 创建知识库` 上传文件后,一般可以先保持默认分段配置,然后点击保存并处理。 二、把知识库绑定到应用 创建一个新应用时,可以直接把知识库挂进...
FastGPT 入门与安装:功能定位、应用场景和 Docker 部署-AI运维探索者

FastGPT 入门与安装:功能定位、应用场景和 Docker 部署

一、FastGPT 是什么 FastGPT 是一个基于大语言模型的开源知识库问答系统,目标是帮助用户快速构建专属 AI 助手,尤其适合企业内部文档问答和复杂知识检索场景。 二、FastGPT 的核心能力 2.1 知...
FastGPT 快速上手:配置模型、创建应用、工作流与知识库-AI运维探索者

FastGPT 快速上手:配置模型、创建应用、工作流与知识库

一、先配置大模型 1.1 配置 DeepSeek 进入: `模型提供商 -> 模型配置` 搜索 `deepseek`,启用 `deepseek-chat`。 模型参数一般先保持默认即可: 然后到: `模型提供商 -> 模型渠道 ->...
FastGPT 项目实战:做一个公司内部员工智能问答助手-AI运维探索者

FastGPT 项目实战:做一个公司内部员工智能问答助手

一、项目目标 目标是做一个公司内部员工智能问答助手,能够基于以下资料回答问题: * 员工手册; * 各部门培训手册; * 技术部内部资源使用说明。 最终可以把这个助手发布到公司内部 OA 或门户...
Milvus Python 实战:创建集合、插入数据、搜索与更新-AI运维探索者

Milvus Python 实战:创建集合、插入数据、搜索与更新

一、先安装 Python 客户端 这里最好让 `pymilvus` 版本和 Milvus 服务版本尽量对应。 二、连接到 Milvus 最基础的连接方式如下: 三、创建集合 示例里使用的是 8 维向量,便于演示。 核心步骤包...
Milvus 快速入门:Linux 单机部署、Docker 安装与 WebUI-AI运维探索者

Milvus 快速入门:Linux 单机部署、Docker 安装与 WebUI

一、Milvus 是什么 Milvus 是一个面向 AI 时代海量向量数据的高性能、可扩展、云原生开源向量数据库。 它的核心价值是: * 专为向量检索设计; * 支持大规模向量存储和相似搜索; * 适合推荐系...
RAG 入门:它是什么,解决了什么问题,核心原理是什么-AI运维探索者

RAG 入门:它是什么,解决了什么问题,核心原理是什么

一、什么是 RAG RAG 是 `Retrieval-Augmented Generation` 的缩写,中文通常翻译为“检索增强生成”。 它的核心思路非常直接: 1. 用户先提出问题; 2. 系统先去外部知识库里检索相关内容; 3. ...
RAG 进阶:典型架构、Rerank 和重排序模型怎么选-AI运维探索者

RAG 进阶:典型架构、Rerank 和重排序模型怎么选

一、RAG 的典型架构 一个比较完整的 RAG 架构,通常包含三块能力: 1.1 知识库内容整理 文档不会直接原样扔进系统,而是要先切分成适合检索的片段。 常见切分方式包括: * 固定字数切分; * 按...
RAGFlow 入门:它的特点、适用场景,以及和 FastGPT 的区别-AI运维探索者

RAGFlow 入门:它的特点、适用场景,以及和 FastGPT 的区别

一、RAGFlow 是什么 RAGFlow 是一个基于深度文档理解的开源 RAG 引擎,目标是为企业提供更高质量的知识检索与问答能力。 官网: `https://ragflow.io/` GitHub: `https://github.com/infiniflo...