GTE文本向量-large开源镜像部署教程：无需conda/pip，一键start.sh开箱即用 你是不是也遇到过这样的问题：想快速试一个中文文本向量模型，结果光装环境就折腾半天——Python版本冲突、torch版本不匹配、transformers依赖报错、Model…

Qwen2.5-VL与Django集成：全栈视觉分析平台 1. 为什么需要一个视觉分析平台 你有没有遇到过这样的情况：团队里有人发来一张产品截图，问"这个界面按钮布局合理吗？"；或者收到几十张发票照片，需要人工…

基于REX-UniNLU的智能合同审查系统开发 1. 当法务人员每天要读完200页合同的时候 上周和一位做企业法务的朋友聊天，他随手给我看了份工作日志：周一审核采购协议7份、周二处理劳动合同12份、周三审阅投资框架协议3份……平均每天要通读近两百页合同文本…

RexUniNLU与MySQL数据库的智能交互方案 1. 当业务人员也能直接问数据库时 你有没有遇到过这样的场景：市场部同事想查上个月各渠道的转化率，得等数据工程师花半天写SQL；运营同学发现某个活动效果异常，想快速验证假设，…

看尚硅谷的视频，了解langchain和RAG架构和Agent架构 RAG（检索增强生成）架构核心组件 from langchain_community.vectorstores import Chroma from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings from langchain.te…

前言多模态检索增强生成（RAG）在过去几年中经历了从“拼凑式”到“一体化”的演进。早期做法往往将图像或视频通过视觉语言模型（VLM）转为文本描述，再塞进纯文本检索系统；或者直接使用 CLIP 这类双塔模型进行…

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