自然语言处理
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包含命名实体识别、文本分类、分词、关系抽取、问答、推理、文本摘要、情感分析、机器翻译等多个领域
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ModelScope模型即服务
WebChat：开源的网页内容增强问答 AI 助手，基于 Chrome 扩展的最佳实践开发，支持自定义 API 和本地大模型
WebChat 是一个基于 Chrome 扩展开发的 AI 助手，能够帮助用户理解和分析当前网页的内容，支持自定义 API 和本地大模型。
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Memoripy：支持 AI 应用上下文感知的记忆管理 Python 库
Memoripy 是一个 Python 库，用于管理 AI 应用中的上下文感知记忆，支持短期和长期存储，兼容 OpenAI 和 Ollama API。
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Perplexica：开源 AI 搜索引擎，Perplexity AI 的开源替代品，支持多种搜索模式、实时信息更新
Perplexica 是一款开源的 AI 驱动搜索引擎，支持多种搜索模式和实时信息更新，适用于个人、学术和企业等不同场景。
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如何使用自然语言处理库`nltk`进行文本的基本处理
这段Python代码展示了如何使用`nltk`库进行文本的基本处理，包括分词和词频统计。首先需要安装`nltk`库，然后通过`word_tokenize`方法将文本拆分为单词，并使用`FreqDist`类统计每个单词的出现频率。运行代码后，会输出每个词的出现次数，帮助理解文本的结构和常用词。
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前端大模型应用笔记（二）：最新llama3.2小参数版本1B的古董机测试 - 支持128K上下文，表现优异，和移动端更配
llama3.1支持128K上下文，6万字+输入，适用于多种场景。模型能力超出预期，但处理中文时需加中英翻译。测试显示，其英文支持较好，中文则需改进。llama3.2 1B参数量小，适合移动端和资源受限环境，可在阿里云2vCPU和4G ECS上运行。
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【AI 技术分享】大模型与数据检索的探索实践
本文基于2024年9月27日与阿里云合办的线下沙龙分享整理而成，探讨如何通过大语言模型（LLM）让数据访问更简单。随着企业数据量增长，传统数据访问方式已难以满足需求。LLM结合自然语言检索，使非技术用户能直接用自然语言与数据交互，降低数据访问门槛。文章介绍了NL2SQL技术，通过LLM理解自然语言问题并生成SQL查询，实现高效数据获取。同时，探讨了AskTable架构及其在实际应用中的挑战与解决方案。
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