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RAGFlow:用於文件理解的開源 RAG 引擎
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RAGFlow:用於文件理解的開源 RAG 引擎

檢索增強生成(RAG)已成為將 LLM 回應基於事實資料的標準架構,但大多數 RAG 實作有一個根本弱點:它們將文件視為無差別的文字,將其切成任意區塊,失去所有結構意義。RAGFlow 採用根本不同的方法,結合深度文件理解與基於 LLM 的生成,提供精確、附引用來源的答案。

MarkItDown:Microsoft 的通用文件轉 Markdown 轉換器
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MarkItDown:Microsoft 的通用文件轉 Markdown 轉換器

任何文件理解 AI 流程的第一步是將原始文件轉換為機器可讀的文字。這個看似簡單的任務充滿了挑戰:具有複雜佈局的 PDF、沒有可提取文字的掃描文件、帶有合併儲存格的 Excel 檔案、帶有嵌入圖片的 PowerPoint。MarkItDown,Microsoft 的開源文件轉換工具,正面應對 …

LangChain:LLM 應用開發的通用框架
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LangChain:LLM 應用開發的通用框架

使用大型語言模型構建應用程式從根本上不同於傳統軟體開發。LLM 是非確定性的、昂貴的、受上下文視窗限制,且無法自行存取外部資料或執行計算。LangChain 提供了使 LLM 應用程式開發實用、可擴展和生產就緒的架構模式和建構區塊。

X-R1:開源推理模型探索
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X-R1:開源推理模型探索

語言模型能夠透過強化學習——而無需人類示範——發展出複雜推理能力的這一發現,是 2024 年和 2025 年 AI 研究中最令人驚訝的結果之一。DeepSeek R1 表明,使用 RL 訓練的模型可以學會逐步思考,產生思維鏈推理,從而在數學、邏輯和程式設計任務上大幅提升表現。X-R1 是一 …

Oh My OpenAgent:開源多平台 AI 代理框架
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Oh My OpenAgent:開源多平台 AI 代理框架

AI 代理生態系統已經爆發式增長,各種框架提供了不同的抽象層、後端和功能。Oh My OpenAgent 以一個引人注目的主張進入這個領域:一個多平台代理框架,抽象了 LLM 提供者、部署目標和工具執行環境之間的差異,讓開發者專注於代理行為而非基礎設施佈線。

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