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AI生成内容的泛滥带来了一个新的挑战：区分真正的原创人类写作与“AI劣质内容”（AI劣质内容）——低质量、批量生产的合成文本。

Cognee 是一个 Python 框架，用于使用 LLM 从文档中构建知识图谱。 但它能与自托管模型一起使用吗？

在生产环境中使用大型语言模型时，获取结构化、类型安全的输出至关重要。
两个流行的框架——BAML 和 Instructor——采用不同的方法来解决这个问题。

选择 最适合 Cognee 的 LLM 需要平衡图构建质量、幻觉率和硬件限制。
Cognee 在使用较大且低幻觉模型（32B+）时表现优异，例如通过 Ollama，但中等规模的模型也适用于较轻量的设置。

使用基本的快捷键、魔法命令和工作流程技巧，快速提升你的数据科学和开发体验，从而启动 Jupyter Notebook 生产力。

Ollama 的 Python 库现在包含原生的 OLlama 网络搜索 功能。只需几行代码，你就可以使用网络上的实时信息增强本地 LLM，从而减少幻觉并提高准确性。

选择合适的向量数据库可以决定你的RAG应用的性能、成本和可扩展性。这篇全面的比较涵盖了2024-2025年最受欢迎的选项。

Ollama 的 Web 搜索 API 可以让您将本地 LLM 与实时网络信息相结合。本指南将向您展示如何在 Go 中实现 网络搜索功能，从简单的 API 调用到功能齐全的搜索代理。

本地部署大型语言模型 随着开发人员和组织寻求增强的隐私性、减少延迟和对AI基础设施的更大控制权，变得越来越流行。

随着人工智能和机器学习工作负载变得越来越复杂，对强大的编排系统的需求也变得更为迫切。Go语言的简洁性、性能和并发特性使其成为构建机器学习流水线的编排层的理想选择，即使模型本身是用Python编写的。

跨模态嵌入 代表了人工智能领域的一项突破，它使不同数据类型能够在统一的表示空间中实现理解和推理。

人工智能的民主化已经到来。
借助像 Llama 3、Mixtral 和 Qwen 这样的开源大语言模型（LLM），团队现在可以使用消费级硬件构建强大的 AI 基础设施 - 在降低成本的同时，仍能完全控制数据隐私和部署。

检索增强生成（RAG） 已经远远超越了简单的向量相似性搜索。 LongRAG、Self-RAG 和 GraphRAG 代表了这些能力的前沿。

Linux 已成为数据科学专业人士事实上的操作系统，提供无与伦比的灵活性、性能和丰富的工具生态系统。

FLUX.1-dev 是一款功能强大的文本到图像模型，能够生成令人惊叹的结果，但其24GB以上的内存需求使得在许多系统上运行变得具有挑战性。 FLUX.1-dev的GGUF量化版本 提供了一种解决方案，将内存使用量减少约50%，同时保持出色的图像质量。

在 Docker Model Runner 中配置上下文大小 比它应该的要复杂得多。