AIハンズオンチュートリアル 2ページ目

OpenManus は最近頻繁に更新されています。 ローカルの Ollama やウェブ API プロバイダのサポートに加えて、国内の検索エンジンのサポートといくつかの WebUI 適応が追加されました。この記事では、コミュニティによって提供されたいくつかの OpenManus WebUI と、それらを国内の検索エンジン用に設定する方法を紹介します。 OpenMan...

背景 文心智能体プラットフォームに基づき、最新のDeepSeekモデルで開発された書籍推薦アシスタントは、ユーザーの対話内容に基づいてインテリジェントな商品を推薦し、正確なコンバージョンとトランザクションキャッシュを達成し、クローズドループのビジネスを構築することができます。 このチュートリアルでは、DeepSeek書籍推薦アシスタントの開発実践を深く分析し、...

パーソナライズされたゲーム推薦を提供するアプリケーションを構築したいですか？このチュートリアルでは、DeepSeekとOllamaモデルを組み合わせたRAG（Retrieval Augmented Generation）技術を使用して、カスタマイズされたゲーム推薦システムを構築する手順を順を追って説明します。 Epic Gamesのショップデータセットのゲームを使用します。

区別を容易にするため、本記事ではDifyプラットフォーム外の知識ベースを「外部知識ベース」と総称します。 はじめに Difyに内蔵された知識ベース機能とテキスト検索メカニズムは、テキスト想起結果をより正確にコントロールすることを必要とする上級開発者のニーズを満たさない場合があります。 チームによっては、独自に構築することを選択する場合もあります。

最近、Difyはv1.0.1をリリースし、前バージョンのいくつかの問題を修正しました。ユーザーからのフィードバックによると、多くのユーザーはDifyがRAGFlowを統合する効果に興味を持っているようです。この記事では、DifyがRAGFlow知識ベースを統合するための具体的な手順を紹介し、実際の統合効果を評価します。

先日、Anthropicはクロード3.5ソネットのアップデートであるクロード3.7ソネットをリリースした。バージョン番号は0.2しか追加されていないが、このアップデートはパフォーマンスと機能の両面で多くの変更をもたらした。クロードの最後のモデル・アップデートから4ヶ月以上が経過した。

bolt.newがAnimaと協力して、FigmaのデザインURLをコピーするだけで、動作するフルスタック・アプリケーションを生成する画期的な機能を導入してからしばらく経ちました。 bolt.new のホームページで、"Figmaからインポート "をクリックします：次に、FigmaフレームワークのURLをテキスト・フィールドに貼り付けます...

はじめに このドキュメントでは、DeepSeek R1 と Ollama を使用して、ローカライズされた RAG (Retrieval Augmented Generation) アプリケーションを構築する方法について詳しく説明します。また、LangChainを使用してローカライズされたRAGアプリケーションを構築する方法を補足します。 ドキュメント処理、ベクトル・ストレージを含む、完全な実装フローを例を挙げて説明します。

はじめに ReAct（Reasoning and Acting）は、複雑なタスクにおける知能のパフォーマンスを向上させるために、推論と行動を組み合わせたフレームワークである。このフレームワークは、論理的な推論と実践的な行動を緊密に統合することで、知能がダイナミックな環境でより効果的にタスクを実行することを可能にします。 出典：ReAct：...

はじめに このドキュメントでは、LlamaIndexフレームワークを使用して、ローカルなRAG（Retrieval-Augmented Generation）アプリケーションを構築する方法について詳しく説明します。LlamaIndexを統合することで、検索と生成の機能を組み合わせ、情報検索の効率を向上させるRAGシステムをローカル環境で構築することができる...

Difyは、Ollamaによって展開される大規模な言語モデルの推論と埋め込み機能へのアクセスをサポートします。 クイックアクセス Ollamaのダウンロード Ollamaのインストールと設定、Ollamaのローカル展開のチュートリアルをご覧ください。 Ollamaを実行し、Llamaとチャットする ollama run llama3.1 起動...

はじめに このドキュメントでは、より美しく効率的なコードを書くために、ローカルのCopilotのようなプログラミング・アシスタントを構築する方法について説明します。 このコースでは、Continue Aiderを含むローカル・プログラミング・アシスタントを統合するためにOllamaを使用する方法を学びます。

I. Node.jsを使ったデプロイ 1. Node.jsのインストール Node.jsツールをダウンロードしてインストールする。https://www.nodejs.com.cn/download.html ミラーソースを設定する。例えば、以下のミラーソースを使う。 npm config set registry http://mirrors.cloud.tencent.com/np...

I. ディレクトリ構成 リポジトリ・ノートブックの C6 フォルダ以下: fastapi_chat_app/ │ ├── app.py ├── websocket_handler.py ├── static/ │ └── index.html └── requirements.txt app.py FastAPIアプリケーションの主な設定とルーティング。 webso...

はじめに このドキュメントでは、JavaScript環境でOllamaを使用し、LangChainと統合して強力なAIアプリケーションを作成する方法について説明します。Ollamaは大規模な言語モデルのためのオープンソースのデプロイツールであり、LangChainは言語モデルベースのアプリケーションを構築するためのフレームワークです。Ollamaは大規模言語モデルのためのオープンソースのデプロイツールであり、LangChainは言語モデルベースのアプリケーションを構築するためのフレームワークです。

はじめに このドキュメントでは、Python環境でOllamaを使用してLangChainと統合し、強力なAIアプリケーションを作成する方法について説明します。Ollamaは大規模な言語モデルのためのオープンソースのデプロイツールであり、LangChainは言語モデルベースのアプリケーションを構築するためのフレームワークです。この2つを組み合わせることで...