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使用Gradio构建的一个演示界面，该界面将展示如何使用Qwen-Turbo生成提示词，然后使用Qwen-Image生成图像。 我们将按照之前的设计，将流程分为两个主要步骤：先生成提示词，然后生成图像。在提示词生成成功之前，直接生成图像将会给出提示先生成提示词。

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因为用户的自然提问方式与知识库的客观组织方式天生存在不可调和的差异。如果不进行改写，直接将原始查询用于检索，就如同让一个不懂检索的人自己去漫无目的地查字典，结果往往是找不到、找错了或找到的没法用。Query 改写是保障 RAG 系统可靠性、准确性和可用性的“第一道防线”和“核心基础设施”。它通过一系列技术手段，将用户的意图“翻译”成检索器能高效理解的语言，从而确保后续步骤能在一个高质量的基础上进行。

AI实训营11月重磅活动来袭！专为电商卖家打造，输入商品信息即可一键生成专业级短视频，支持服饰、数码、家居等多品类。零门槛、高效智能，基于阿里云百炼+Wan2.5模型，画质清晰、风格多样。参与即有机会赢取定制周边好礼及Tokens优惠包，提升创作效率，引爆流量增长！

本文介绍了一个基于Gradio和阿里云通义千问Qwen-Image模型的文生图应用。该应用通过简洁的Web界面实现文本生成图像功能，支持多种风格（3D卡通、动漫、油画等）和尺寸选择，并包含负面提示词功能。文章详细解析了代码结构，包括API调用封装、参数映射、错误处理等核心功能模块，同时提供了丰富的示例提示词和生成效果展示。该工具适合探索AI图像生成能力，通过调整提示词和参数可优化生成效果。

医保智慧经办智能体融合AI、大数据与云计算，构建五层技术架构，实现智能咨询、审核、监管与决策支持，推动医保服务从“人找服务”向“服务找人”转变，提升效率、精准防控风险，助力医保治理现代化。

DeepSeek深度求索API协议： “您应按照《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法律法规要求，作为生成式人工智能服务提供者，承担在提供生成式人工智能服务中的相应法律责任，并依法开展安全评估、算法备案等合规程序。”

本文详细介绍了RAG（检索增强生成）系统中的文本切片策略。RAG切片是将长文档分割为语义完整的小块，以便AI模型高效检索和使用知识。文章分析了五种切片方法：改进固定长度切片（平衡效率与语义）、语义切片（基于嵌入相似度）、LLM语义切片（利用大模型智能分割）、层次切片（多粒度结构）和滑动窗口切片（高重叠上下文）。作者建议根据文档类型和需求选择策略，如通用文档用固定切片，长文档用层次切片，高精度场景用语义切片。切片质量直接影响RAG系统的检索效果和生成答案的准确性。

阿里云百炼是面向企业的大模型开发平台，本周新增2个云部署MCP及6大应用模板，涵盖电商、营销、SQL助手等场景，助力AI高效落地。

本文深入探讨了如何利用LangChain框架实现RAG（检索增强生成）架构，构建智能问答系统。文章首先介绍了RAG技术解决大模型知识更新和准确性问题的原理，以及LangChain作为开发框架提供的模块化组件。详细解析了LangChain的核心模块（模型、提示、索引、链等）和四种ChainType（stuff、map_reduce、refine、map_rerank）的特点与适用场景。通过一个完整的代码示例，展示了如何结合DeepSeek模型和FAISS向量数据库处理PDF文档，实现本地知识库问答功能

RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索与大型语言模型的技术，旨在解决LLM的幻觉问题。其核心流程包括：离线处理阶段（知识库构建）和在线处理阶段（用户查询应答）。通过将外部知识源转换为向量存入数据库，当用户提问时，系统会检索相关内容并增强提示，再由LLM生成准确答案。RAG技术显著提升了AI在专业领域的可靠性，适用于智能客服、企业知识管理、内容创作等场景。尽管面临检索精度、多模态处理等挑战，RAG仍是AI实用化的重要突破方向。

传统人工巡查城市禁养犬存在效率低、漏检率高难题。快瞳科技通过禁养烈性犬识别与遛狗不牵绳检测算法，结合边缘计算部署，实现了对不文明养犬行为的实时发现、取证与预警。该技术将识别准确率提升至98%以上，使管理模式从被动处置转向主动发现，为构建文明养犬环境提供了高效的AI解决方案。

向量数据库是专为存储和检索高维向量设计的新型数据库，通过Embedding技术将文本、图像等非结构化数据转化为向量，利用近似最近邻（ANN）算法实现语义级相似性搜索，广泛应用于AI推荐、语义搜索与智能问答，是大模型时代的关键基础设施。

时间序列模型是分析和预测时序数据的核心工具，广泛应用于销量预测、趋势分析和异常检测。本文深入浅出地讲解其基本概念、组成成分（趋势、季节性、残差）、平稳性处理及主流模型如Holt-Winters和ARIMA，并结合代码实例展示建模全过程，帮助读者掌握从数据预处理到预测可视化的关键技能，实现数据驱动的科学决策。

本月重点：通义千问发布9款Qwen3-VL多模态新模型，覆盖32B至8B多种尺寸，支持思考模式、超长视频理解及2D/3D定位，并推出统一多模态向量与高精度语音识别模型。MCP生态新增17个云服务，电商AI应用模板上线，支持一键生成商品图与宠物店数字人视频，助力高效内容创作。

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N-gram是一种基于上下文的统计语言模型，通过前N-1个词预测当前词的概率，广泛应用于文本生成、输入法预测、语音识别等领域，具有简单高效、可解释性强的优点，是自然语言处理的基础技术之一。

阿里云百炼9款 Qwen3-VL系列新模型发布，人工智能平台 PAI 模型蒸馏功能发布，PolarDB-X v2.4.2开源生态适配升级

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通义千问本月重磅升级：发布9款Qwen3-VL多模态模型，支持视频理解、2D/3D定位；MCP生态新增17项服务；推出电商AI生图模板，助力商家降本增效。

Gradio是一个快速构建机器学习演示界面的Python库，能够将需要数天开发工作的模型展示缩短为几分钟的脚本编写。它通过简单的Python代码即可生成完整的Web应用界面，支持文本、图像、音频等多种交互组件，适用于模型展示、教学演示和原型测试等场景。文章详细介绍了Gradio的核心功能、基础语法和组件使用方法，并通过情感分析和聊天机器人两个实际案例展示了如何快速部署AI模型交互界面。Gradio大幅降低了将模型转化为可交互应用的门槛，使开发者能更专注于模型本身而非界面开发。

2025年，AI智能体教学成抖音新风口。本文详解如何借助阿里云百炼平台，从搭建教学智能体、生成合规视频到SEO优化，全流程打造高搜索量教学内容，助力开发者实现技术变现与品牌曝光，抢占AI传播先机。（238字）

ModelScope是由阿里巴巴达摩院推出的AI模型托管与服务平台，被称作AI模型的Github。它汇集了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的数千个高质量预训练模型，大幅降低了AI应用开发门槛。平台提供简化的Pipeline API，只需几行代码即可调用模型，并支持模型微调。与通义千问等单一AI产品不同，ModelScope是一个开放的模型生态系统，覆盖更广泛的应用场景。通过实际案例展示了其在人像卡通化、抠图、天空替换等方面的应用效果。

迭代器模式将集合遍历逻辑分离为独立迭代器，实现遍历与存储解耦。支持统一接口遍历不同集合，隐藏内部结构，符合单一职责原则，广泛应用于Java集合框架。

本文介绍如何使用字节跳动的AI编程工具Trae与阿里通义千问Qwen-Turbo模型，快速生成一个智能问答系统。通过图文结合方式，演示从环境搭建、指令生成到界面优化的全过程，涵盖前后端代码自动生成、模型调用封装及交互优化技巧，展现AI辅助开发的高效与趣味，助力开发者提升生产力。

本文详解Java工厂模式三大形态：简单工厂、工厂方法与抽象工厂，结合UML图解与代码实例，剖析其核心思想——“创建与使用分离”。通过计算器、日志系统、电子设备等案例，深入讲解各模式的实现原理、适用场景及优缺点，并对比选择策略。最后揭示工厂模式在JDK和主流框架中的实际应用，帮助开发者掌握对象创建的艺术，提升代码扩展性与可维护性。（238字）

中介者模式通过引入协调者解耦多个对象间的复杂交互，将网状依赖转化为星型结构。适用于聊天室、GUI事件系统等场景，提升可维护性与扩展性，但需防中介者过度膨胀。

Pandas是Python核心数据分析库，提供Series、DataFrame等灵活数据结构，支持高效的数据读写、清洗、筛选、合并与统计操作，广泛应用于数据处理与分析场景。

本文深入浅出地讲解Prompt原理及其与大模型的关系，系统介绍Prompt的核心要素、编写原则与应用场景，帮助用户通过精准指令提升AI交互效率，释放大模型潜能。

策略模式通过封装不同算法并实现灵活切换，将算法与使用解耦。以支付为例，微信、支付宝等支付方式作为独立策略，购物车根据选择调用对应支付逻辑，提升代码可维护性与扩展性，避免冗长条件判断，符合开闭原则。

观察者模式是Java中常用的行为型设计模式，用于构建松耦合的事件响应系统。当一个对象状态改变时，所有依赖它的观察者将自动收到通知并更新。该模式通过抽象耦合实现发布-订阅机制，广泛应用于GUI事件处理、消息通知、数据监控等场景，具有良好的可扩展性和维护性。

本文介绍如何通过Ollama本地部署DeepSeek大模型，结合FastAPI实现API接口调用。涵盖Ollama安装、路径迁移、模型下载运行及REST API封装全过程，助力快速构建可扩展的AI应用服务。

状态模式通过封装对象的状态，使行为随状态变化而改变。以订单为例，将待支付、已支付等状态独立成类，消除冗长条件判断，提升代码可维护性与扩展性，适用于状态多、转换复杂的场景。

医疗票据OCR正从传统模板匹配迈向智能理解新阶段。快瞳科技融合OCR与医疗知识图谱，实现高精度、自适应识别，显著提升效率与准确性，推动医疗数字化智能化升级。

责任链模式通过构建处理者链，使请求沿链传递直至被处理，实现发送者与接收者的解耦。适用于审批流程、日志处理等多级处理场景，提升系统灵活性与可扩展性。

医疗票据OCR技术能自动提取票据中的关键信息，但在实际应用中面临多重挑战。首先，票据版式多样，不同医院、地区的格式差异大，需借助动态模板匹配技术来应对。其次，图像质量参差不齐，存在褶皱、模糊、倾斜、印章遮挡等问题，常通过超分辨率重建和图像修复算法处理。此外，手写体识别、复杂业务逻辑理解（如医疗术语和费用规则）以及数据安全与隐私合规要求也是技术难点。 为应对这些挑战，快瞳系统采用“OCR基础识别 + NLP语义修正”的混合架构，并结合深度学习模型（如CRNN、Transformer）来提升准确率和泛化能力。该技术能显著提升医保报销、保险理赔等场景的效率，是推动医疗信息数字化管理的重要工具。

给定一个正整数数组和目标值target，找出总和大于等于target的最短连续子数组长度。利用滑动窗口（双指针）优化，维护窗口内元素和，通过单调性避免重复枚举，时间复杂度O(n)。当窗口和满足条件时收缩左边界，更新最小长度，最终返回结果。

二叉搜索树（BST）是一种有序二叉树，左子树节点值小于根，右子树大于根。支持插入、查找、删除操作，平均时间复杂度为O(log n)。通过中序遍历可得有序序列。常用于实现字典、统计频次等场景，结合键值对（KV）结构可扩展应用。

`set`基于红黑树实现，支持有序存储、自动去重，增删查效率为O(logN)。通过仿函数可自定义排序规则，配合空间配置器灵活管理内存。不支持修改元素值，迭代器失效需注意。`multiset`允许重复元素。常用于去重、排序及查找场景。

该表格展示了多个设计场景，包括模型选择、复制粘贴提示词与图片、一键生成视频等步骤。每个步骤配有详细描述及示意图，呈现了不同主题和风格的设计构思与实现方式。

本文探讨大模型应用中多智能体协作的必要性，剖析单智能体局限，并基于LangGraph框架详解多智能体系统构建。通过子图状态共享与Network架构实战，展示如何打造高效、可控的AI协作系统，助力迈向组织级AI。建议收藏，深入学习。

本文聚焦大模型在高端装备制造企业智能文档解析系统的落地实践，针对领域术语理解断层、长文档上下文限制、知识提取精准度不足、响应缓慢、微调成本高、稳定性差等核心痛点，提出对应解决方案：构建领域术语知识底座适配行业语境，以语义分块+关联图谱突破长文档解析瓶颈，用多轮校验+规则库保障知识可靠性，通过分层部署+多级缓存优化响应速度，采用增量微调+prompt工程降低成本并提升泛化能力，依托全链路监控+自动化运维保障长期稳定。优化后，术语识别准确率、知识逻辑完整性显著提升，单文档初步解析响应缩至3秒内，故障发生率降至1.2%，印证大模型落地需全链路协同且贴合领域需求。