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大数据中自然语言处理 (NLP)
【10月更文挑战第19天】
实战RAG：构建基于检索增强的问答系统
【10月更文挑战第21天】在当今大数据时代，如何高效地从海量信息中获取所需知识，成为一个亟待解决的问题。检索增强的生成模型（Retrieval-Augmented Generation, RAG）应运而生，它结合了检索技术和生成模型的优点，旨在提高生成模型的回答质量和准确性。作为一名热衷于自然语言处理（NLP）领域的开发者，我有幸在多个项目中应用了RAG技术，并取得了不错的成效。本文将从我个人的实际经验出发，详细介绍如何使用RAG技术来构建一个问答系统，希望能够帮助那些已经对RAG有一定了解并希望将其应用于实际项目中的开发者们。
开源版GPT-4o来了，AI大神Karpathy盛赞！67页技术报告全公开
【10月更文挑战第20天】近日，开源版GPT-4o的发布成为AI领域的焦点。作为GPT系列的最新成员，GPT-4o在性能和多模态数据处理方面实现了显著提升，得到了知名AI专家Andrej Karpathy的高度评价。该模型的开源特性将进一步促进AI研究的进展。
大语言模型工作原理和工作流程
大语言模型（Large Language Models，简称LLMs）是一类具有大量参数的深度学习模型，它们在自然语言处理（NLP）领域中，通过处理大量的文本数据来学习语言模式、语法和语义，从而理解和生成人类语言。
深度学习在自然语言处理中的突破与未来趋势####
本文深入探讨了深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的最新进展，重点介绍了其在语言理解、生成及翻译等方面的革新应用。通过对比传统方法的局限性，展示了深度学习如何以其强大的特征提取和学习能力重塑NLP领域。文章还分析了当前面临的挑战，如模型泛化能力、解释性问题及资源消耗等，并展望了未来发展趋势，包括多模态学习、持续学习机制以及更加公平和可解释的AI模型设计。本文旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解深度学习在推动NLP发展的核心作用及其未来的无限可能。
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Spring Boot 接入大模型实战：通义千问赋能智能应用快速构建
【10月更文挑战第23天】在人工智能（AI）技术飞速发展的今天，大模型如通义千问（阿里云推出的生成式对话引擎）等已成为推动智能应用创新的重要力量。然而，对于许多开发者而言，如何高效、便捷地接入这些大模型并构建出功能丰富的智能应用仍是一个挑战。
对话阿里云CIO蒋林泉：AI时代，企业如何做好智能化系统建设？
10月18日， InfoQ《C 位面对面》栏目邀请到阿里云CIO及aliyun.com负责人蒋林泉（花名：雁杨），就AI时代企业CIO的角色转变、企业智能化转型路径、AI落地实践与人才培养等主题展开了讨论。
基于RAG和LLM的水利知识问答系统研究
随着全球水资源紧张加剧，我国面临严峻的水资源管理挑战。《十四五规划》提出构建智慧水利体系，通过科技手段提升水情测报和智能调度能力。基于大语言模型（LLM）的水利智能问答系统，利用自然语言处理技术，提供高效、准确的水利信息查询和决策支持，助力水资源管理智能化。该系统通过RAG技术和Agent功能，实现了对水利知识的深度理解和精准回答，适用于水利知识科普、水务治理建议及灾害应急决策等多个场景，推动了水利行业的信息化和智能化发展。
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