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    OPENAI推出Work with Apps:让ChatGPT与应用程序协作

    OPENAIが「Work with Apps」の提供を開始:ChatGPTとアプリのコラボレーションを実現

    你方唱罢我方登场,自昨日 Anthropic开源的模型上下文协议:Model Context Protocol(MCP) 发布后,根据 Anthropic、Block 和 Apollo 等公司的说法...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    01.1K0
    正确使用AI IDE工具编程,你需要构造一套规范文档和详细需求说明

    AI IDEツールを使って正しくプログラミングするには、一連の仕様書と詳細な要件記述書を作成する必要がある。

    就像一个聪明但不了解代码最佳实践的孩子。 你需要清楚地告诉 AI 你想要什么: 是 web 应用吗? 需要什么功能? 结构是什么? 等等。 以下是如何让 AI 成为你的全栈开发者的方法: 上下文至...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    01K0
    使用 Vespa 实现 PDF 的视觉 RAG - 一个基于 Python 的演示应用

    VespaによるPDF用Visual RAG - Pythonベースのデモアプリケーション

    介绍 Thomas 于 2024 年 4 月加入 Vespa 担任高级软件工程师。在他之前作为 AI 顾问的最后一个任务中,他实际上构建了一个基于 Vespa 的大规模 PDF 集合的 RAG 应用...
    AI知識ベース# 知識検索とRAGフレームワーク
    5ヶ月前
    01K0
    Anthropic开源的模型上下文协议:Model Context Protocol(MCP),让AI助手原生接入本地数据

    Anthropicのオープンソース「Model Context Protocol」:AIアシスタントにローカルデータへのネイティブアクセスを提供する「Model Context Protocol(MCP)」。

    今天,我们开源了 Model Context Protocol (MCP),这是一种全新的标准,用于将 AI 助手与存储数据的系统连接起来,包括内容库、业务工具和开发环境。其目标是帮助前沿模型生成更好...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    01.7K0
    AI工程学院:2.12自查询 RAG:带有元数据过滤的增强型检索增强生成

    AI工学アカデミー:2.12 自己問合せRAG:メタデータフィルタリングによる検索拡張生成の強化

    介绍 自查询 RAG(Self-Query RAG) 是一种先进的检索增强生成(RAG)方法,它通过在摄取阶段引入元数据提取以及在检索阶段引入智能查询解析,从而增强了传统 RAG 流程。 https...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    08360
    Windsurf 与 GitHub Copilot:4 个关键差异及如何选择

    ウィンドサーフとGitHub Copilotの比較:4つの違いと選び方

    什么是 Windsurf? Windsurf 是一款由 AI 驱动的编码助手,提供一系列功能以简化开发者的编码流程。与 GitHub Copilot 类似,它利用机器学习模型来理解代码上下文并提供智能...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    02.4K0
    AI工程学院:2.13RAG-Fusion(多RAG融合):增强 型检索增强生成

    AIエンジニアリング・アカデミー:2.13 RAG-フュージョン:検索機能強化 生成機能強化

    介绍 RAG-Fusion 是一种先进的信息检索和文本生成方法,建立在检索增强生成(RAG)的基础上。该项目实现了 RAG-Fusion,以提供更准确、更具上下文相关性且更全面的用户查询响应。 htt...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    08030
    AI工程学院:2.14RAPTOR: 树结构化检索增强生成的递归摘要处理

    AI工学アカデミー: 2.14 RAPTOR: ツリー構造検索の生成を強化する再帰的要約処理

    引言 RAPTOR(树结构化检索增强生成的递归摘要处理)是一种先进的检索增强生成(RAG)方法。它通过引入层级文档结构化和摘要技术,增强了传统的 RAG 流程。 https://github.com...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    08890
    AI工程学院:2.15ColBERT RAG(基于 BERT 的上下文后交互模型)

    AI工学アカデミー:2.15 ColBERT RAG(BERTベースのポストコンテクストインタラクションモデル)

    ColBERT(基于 BERT 的上下文化后交互)与传统的密集嵌入模型有所不同。以下是 ColBERT 工作原理的简要说明: Token 层级嵌入:不同于直接为整个文档或查询创建单个向量,ColBER...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    08520
    AI工程学院:2.16GraphRAG(基于图结构的检索增强生成方法)

    AI工学アカデミー: 2.16 GraphRAG (グラフ構造に基づく検索補強生成法)

    引言 GraphRAG(基于图结构的检索增强生成)是一种先进的检索与生成方法。它结合了图数据结构的优势和大语言模型(LLM)的能力,克服了传统 RAG 系统的一些限制。 https://githu...
    AI知識ベース#ナレッジグラフ
    6ヶ月前
    09060
    让 ChatGPT 解释 LoRA 所有参数

    ChatGPTにすべてのLoRAパラメータを解釈させる

    AI知識ベース
    7ヶ月前
    09560
    AI工程学院:2.17Multi-Document Agentic RAG(多文档智能检索增强生成)

    AI工学アカデミー:2.17 マルチ・ドキュメント・エージェント型RAG(マルチ・ドキュメント・インテリジェント検索強化型ジェネレーション)

    引言 基于智能体方法提升检索增强生成能力。多文档智能检索增强生成(Multi-Document Agentic RAG, Retrieval Augmented Generation)是一种先进的...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    09180
    AI工程学院:2.18Vision RAG 视觉能力

    AIエンジニアリング・アカデミー:2.18Vision RAG ビジョン機能

    笔记:https://colab.research.google.com/github/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/examples/multi...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    08650
    AI工程学院:3Fine-tuning(大语言模型微调)

    AI工学研究所:3ファインチューニング(大規模言語モデルの微調整)

    📚 资料库结构 模型/目录 描述与内容 Axolotl 用于微调语言模型的框架 Gemma Google 最新的大语言模型实现 - finetune-gemma.ipynb - gemma-sft.p...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    09120
    AI工程学院:4智能体工程化指南

    AIエンジニアリング・アカデミー: 知能体をエンジニアリングするための4つのガイド

    欢迎来到 AI 工程学院的 AI 代理部分!本模块探索 AI 代理的迷人世界,从基本模式到实际应用。学习如何创建、协调和部署智能代理,这些代理能够执行复杂任务并对其环境进行推理。 📚 仓库结构 类...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    08750
    LISP语言提示词为什么能生成SVG矢量图形

    LISP言語プロンプトがSVGベクター・グラフィックスを生成する理由

    我们发布了大量基于 Claude 应用的卡片图提示词。有些人会有疑问,为什么提示词并没有约束输出格式,但输出格式总是SVG格式而且很稳定。 首先卡片图提示词使用了LISP语言作为“伪代码”,使用LIS...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    01.1K0
    从Cursor 官方安全文档中披露的代码检索逻辑

    Cursorの公式セキュリティ・ドキュメントから開示されたコード検索ロジック

    基础设施安全 我们依赖以下子处理器,按关键性从高到低排列。请注意,代码数据会上传至我们服务器,以支持 Cursor 的所有 AI 功能(详见 AI 请求部分),而在隐私模式下用户的代码数据不会被保留...
    AI知識ベース
    7ヶ月前
    01.1K0
    大模型结构化数据输出方法:精选 LLM JSON 资源列表

    大規模モデルの構造化データ出力方法:LLM JSONリソースの厳選リスト

    此精选列表专注于使用大语言模型(LLM)生成 JSON 或其他结构化输出的相关资源。 通过函数调用、工具、CFG 等方式使用 LLM 生成 JSON 的资源列表,涵盖库、模型、Notebooks 等...
    AI知識ベース
    6ヶ月前
    01.5K0
    AI 转化率优化:AI 如何变革 CRO 策略

    AIコンバージョン率最適化:AIがCRO戦略をどう変えるか

    转化率优化的未来已经到来——它正由 AI 驱动。从个性化视频到可扩展的电子邮件外展,了解如何通过 AI CRO 最大化转化率。 如果 Kieran 和我在接下来的 6-12 个月内要投资我们的营销...
    AI知識ベース
    7ヶ月前
    09110
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