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前言Transformers.js 是一个机器学习工具库，允许开发者在浏览器中直接运行 Hugging Face 的预训练模型，无需服务器支持。它支持多种任务，如自然语言处理、计算机视觉、音频处理等。本文将介绍 Transformers.js 的基本使用方法，并通过示例展示如何在不同任务中使用它。 Transformers.js目前，Transformers.js 有两个 npm 包：@xenov

前言前端时间有一个 OCR 的需求，原本考虑调用现成的 OCR 接口，但由于只是做一个我个人使用的工具，花钱购买 OCR 接口显得有些奢侈。于是就想着找找是否有现成的库可以自己部署或直接使用，结果发现了一个可以在纯前端实现 OCR 的库——Tesseract.js。 Tesseract.jsTesseract.js 是一个基于 Google Tesseract OCR 引擎的 JavaScript

前言在前面的文章中，我们介绍了如何使用 AnythingLLM 和 Ollama 搭建私有知识库。虽然这个组合已经具备了处理私有数据和文档的 AI 应用能力，但在实际应用中，我们通常还需要结合 Web 搜索能力，以便获取最新的信息并输出更加有效的结果。 本文将详细介绍如何在 AnythingLLM 中启用 Web 搜索功能，并配置 Google Search Engine 和 DuckDuckGo

前言随着近两年 AI 大模型的井喷式增长，国内外涌现出了众多大模型厂商。国外有 ChatGPT、Claude、Gemini、Grok 等，国内则有 DeepSeek、通义千问、豆包、KIMI 等。此外还有我们常用的量化模型部署框架 Ollama。尽管很多厂商已经提供了与 OpenAI 兼容的接口，但像 Gemini、Ollama 等仍然没有兼容。为了兼容所有 AI 模型厂商的接口，开发者往往需要自

前言在前面的教程中，我们通过 Ollama 实现了私有化部署大模型，并完成了对话与 API 访问的基本功能。然而，此时的大模型还无法访问私有知识库。本文将介绍如何通过 AnythingLLM 与 Ollama 结合，搭建一个具备私有知识库能力的 AI 应用。 AnythingLLM 简介AnythingLLM 是一款开箱即用的一体化 AI 应用，支持 RAG（检索增强生成）、AI 代理等功能。它无

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元数据 深度学习书名： 深度学习作者： 伊恩·古德费洛 约书亚·本吉奥简介： 《深度学习》由全球知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术

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前言最近在研究私有部署大模型的过程中，遇到了很多专业性的术语，为了搞清楚各个术语和大模型之间的关系花了不少时间查资料。这篇文章将以通俗易懂的方式对常见的大模型相关名词做一个总结，同时尽量结合原理和实际案例，帮助大家更好地理解这些关键点。 概念详解1. 大模型 (Large Model)大模型是指参数规模庞大、结构复杂的深度学习模型，通常拥有数十亿甚至上千亿个参数。这些模型通过海量数据的训练，能够处