AIパーソナル・ラーニング
と実践的なガイダンス
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AIハンズオンチュートリアル

文心智能体挂载商品链接变现实战教程-首席AI分享圈

Wenxinインテリジェントボディマウント商品リンク現金実用チュートリアル

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、...

快速实现个性化游戏推荐 RAG 应用:DeepSeek & Ollama 实践指南-首席AI分享圈

RAGアプリケーションのためのパーソナライズされたゲーム推薦の迅速な実装:DeepSeekとOllamaのハンズオンガイド

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。

Dify 连接外部知识库教程-首席AI分享圈

外部知識ベースへの接続に関するDifyチュートリアル

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。

Dify 集成 RAGFlow 知识库:增强问答效果的实践指南-首席AI分享圈

RAGFlow知識ベースのDify統合:Q&Aの効果を高める実践ガイド

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。

Claude 3.7 Sonnet 全面体验:免费渠道、API 详解、开启推理-首席AI分享圈

Claude 3.7 Sonnet完全体験:無料チャンネル、APIの詳細、推論をオンにする

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。

一键将Figma设计转换为全栈应用-首席AI分享圈

ワンクリックでFigmaデザインをフルスタックアプリケーションに変換

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...

使用 DeepSeek R1 和 Ollama 实现本地 RAG 应用-首席AI分享圈

DeepSeek R1とOllamaによるネイティブRAGアプリケーション

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。

Ollama+LlamaIndexによるローカルエージェント

はじめに このドキュメントでは、LlamaIndexのReActAgentを使用して、Ollamaと組み合わせてシンプルなローカルエージェントを実装する方法を説明します。 このドキュメントで使用するLLMはqwen2:0.5bモデルです。モデルによってツールを呼び出す機能が異なるため、別のモデルを使用して実装を試すことができます。

使用 Ollama+LangChain 实现本地 Agent-首席AI分享圈

Ollama+LangChainによるローカルエージェントの実装

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:...

使用 Ollama+LlamaIndex 搭建本地 RAG 应用-首席AI分享圈

Ollama+LlamaIndexによるローカルRAGアプリケーションの構築

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...

Ollama+LangChainによるネイティブRAGアプリケーションの構築

このチュートリアルでは、以下の概念に既に精通していることを前提としています: チャットモデル ランナブルの連鎖 エンベッディング ベクターストア 検索による拡張生成 llama.cpp 、 Ollama 、 llamafile などの多くの人気プロジェクトは、大規模な言語モデルをローカル環境で実行することの重要性を示しています。大規模な言語モデルを実行するためのローカル環境 ...

Ollama 本地部署模型接入 Dify-首席AI分享圈

Ollamaローカル展開モデル アクセス Dify

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...

Ollama 接入本地 AI Copilot 编程助手-首席AI分享圈

Ollama、AIコパイロット・プログラミング・アシスタントにアクセス

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。

Ollama 在 LangChain 中的使用 - JavaScript 集成-首席AI分享圈

LangChainのOllama - JavaScriptの統合

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。

Ollama 在 LangChain 中的使用 - Python 集成-首席AI分享圈

LangChainのOllama - Pythonとの統合

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...

GolangでOllama APIを使う

この記事では、GolangでOllama APIを使う方法について説明します。このドキュメントは、開発者が素早くスピードアップしてOllamaの機能を最大限に活用できるように設計されています。Ollama自体はGolang言語で開発されており、Golang言語版のインターフェース・コードは公式リポジトリのディレクトリ https://github.com/olla...

C++でOllama APIを使う

この記事では、C++でOllama APIを使用する方法について説明します。このドキュメントは、C++開発者が素早くスピードアップし、Ollamaの機能をフルに活用できるように設計されています。このドキュメントを学ぶことで、あなたのプロジェクトにOllamaを簡単に組み込むことができます。 なお、Ollamaのコミュニティやドキュメントは、Ollamaをより深く理解するためのものです。

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