大语言模型实战案例：助力备案审查

向量数据库：weaviate

讨论了在选择向量数据库时的一个开源选项——Vivia，并分析了其不适用于某些情况的原因。Vivia是用Golang编写、支持模块化和私有化部署的产品，它既支持传统的关键词搜索也支持语义搜索，并带有混合搜索和重排序算法。尽管它的技术文档详尽，展现了背后团队的专业水平，但最终未被采用，原因包括主导团队可能对中国市场不够了解，以及需要修改源码以适应特定的网络环境变量，这带来了后续的维护挑战。同时也预告了将会探讨另一个候选解决方案。

都什么年代了，还在用传统方式写代码？

探讨如何利用AI技术提升软件开发效率。程序设计前应先确定设计文档，伪代码对AI编程格外重要。AI可快速生成期望代码，要写好prompt。示例显示文本加密流程，伪代码转代码，提醒命名需符合领域术语，避免直接翻译。推荐学习多种编程语言以增强伪代码编写想象力。生成代码后需改造以适应项目需求并配合AI辅助工具完成编码。AI生成代码不完全可信，单元测试变得尤为重要。AI编程实践说明一些传统方法论在新时代仍有价值。技术发展迭代，但某些实践如编写伪代码和单元测试仍是最佳实践。AI编程角色对比pair programming中的driver，但navigator角色仍应由人担任。适合有志于提升编程效率并对AI编程感兴趣的工程师、软件开发者、编程语言学习者、技术项目管理者以及对加密技术有兴趣的人群研究。

支持混合检索的向量库：Elasticsearch

本次探讨中，向量数据库的选择成为焦点，其中Lama Index提供的特性分析表帮助缩小了候选库的范围。PG Vector的模块化设计令其灵活性凸显，不过团队更熟悉的ESD Search因满足电商环境下全文检索和大数据需求，以及易于集成向量能力，而获得青睐。同时，视频还涉及Generative AI和vector transformer embedding，表明当前技术趋势注重搜索优化与人工智能的结合。此内容适合正在考虑数据库架构、特别是向量存储解决方案的技术决策者及开发者。

搭建私人助理大模型需要什么环境？

讲者在视频中指导如何搭建Streamlit环境，突出点在于使用Python语言进行开发，推荐使用Anaconda进行一站式环境配置，易于管理包和编辑器。强调Streamlit的安装非常简单，仅需使用pip进行安装无需复杂配置。此外，还推荐了几种集成开发环境（IDE）如PyCharm、VS Code，依据个人喜好选择。这项内容适合于已经对Python有一定了解的人群，尤其是有兴趣在数据科学和Web应用快速开发领域进步的开发人员。

人人都有自己的智能体！从0到1构建本地开源大语言模型智能体原理与实现

本次分享主要介绍了智能体的工作原理及其在技术实现中的应用。智能体被比喻为一个具有手脚和感官的完整人，能够根据大脑的指令执行任务。通过本地大语言模型，结合VLLN框架，智能体能够调用工具、进行搜索、执行代码，并具备记忆功能。分享中还讨论了智能体在解决问题时的行动决策过程，以及如何通过JSON格式与工具进行交互。此外，还演示了使用搜索引擎和AI绘画工具的实例，并最终展示了智能体执行任务的完整流程。这些内容适合对人工智能、自然语言处理和智能体设计感兴趣的技术人员学习。

还百度上搜数据集吗？记住这个地方啥数据都有！

在快速获取准确数据的需求日益逼切的背景下，传统搜索引擎和社交媒体平台常因广告和套路层出不穷而不尽人意。为解决业界数据紧缺和数字化人才的匹配问题，"cover"平台应运而生。该平台聚集了各行业积累的大量数据，积极搭建连接数字化需求与解决方案提供者之间的桥梁。通过提交数据并提供奖金激励，平台鼓励技术人员提供创新的解决方案。此外，平台不仅提供数据资源，还包含源码和完整的项目配套，为数据分析和项目开发提供了全方位的支撑。适合有志于数据分析、技术解决方案开发以及数字化转型领域的专业人士。

【职场秘籍】怎样安全的度过试用期？快来get试用期“安全攻略”！

在职场中安全度过试用期关键在于明确个人定位与积极主动的工作态度。成功案例描述了一个口才良好的学员如何因过度包装自己导致职位不匹配而被辞退，而失败案例则讲述了即便技术能力强，因缺乏主动沟通和团队协作而多次被辞退。从这些案例中可以看出，对于新人而言，既要真实展示自己的技术水平，又要积极融入团队，保持与周围同事的良好沟通。此外，及时向上级报告工作进展、遇到问题时主动寻求帮助，也是确保试用期顺利过关的重要因素。适应职场，不仅需要扎实的技术功底，还必须具备良好的工作态度与沟通协作能力。

无人驾驶是怎么呈现的？

视频主要围绕深度估计技术展开，讨论了通过车载摄像头视频分析，判断物体远近的技术应用和重要性。深度估计关键在于识别图像中每个像素点的距离信息，生成类似热度图的结构，区分颜色深浅来展现物体距离。此技术在辅助驾驶、三维重建等场景中至关重要，且展示了使用单目摄像头配合神经网络模型，作为成本效益高的替代方案来进行深度估计。该内容对于追求技术与成本平衡的应用场景和对深度感知算法感兴趣的研究人员或开发者有着实际指导意义。