Kotaemon：當(dāng)開(kāi)源RAG遇上混合檢索的工程突破 在智能客服、企業(yè)知識(shí)庫(kù)和數(shù)字員工逐漸成為標(biāo)配的今天，大模型的應(yīng)用早已不再局限于“寫(xiě)詩(shī)畫(huà)畫(huà)”。真正考驗(yàn)技術(shù)深度的，是它能否準(zhǔn)確回答“上季度華東區(qū)的訂單履約率是多少”這種問(wèn)題——既不能編造…

LobeChat能否駕駛無(wú)人機(jī)？空中任務(wù)指揮官 在一片廣袤的農(nóng)田上，一位農(nóng)民掏出手機(jī)，輕聲說(shuō)：“讓無(wú)人機(jī)去東邊那塊地看看小麥有沒(méi)有銹病。” 幾秒鐘后，遠(yuǎn)處的多旋翼無(wú)人機(jī)自動(dòng)啟動(dòng)、升空、飛向指定區(qū)域，完成航拍…

C/C“智慧藥房”叫號(hào)大屏系統(tǒng)[2025-12-16] 題目7 “智慧藥房”叫號(hào)大屏系統(tǒng) 問(wèn)題描述：某中醫(yī)院的藥方，傳統(tǒng)人工叫號(hào)易出現(xiàn)漏號(hào)、過(guò)號(hào)、處理混亂、排隊(duì)人數(shù)不透明等問(wèn)題，導(dǎo)致患者取藥等待體驗(yàn)差，藥房工作效率低下。為了提升藥房配…

前言：經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型與人才全球化浪潮下的行業(yè)新局 2025年，中國(guó)經(jīng)濟(jì)在穩(wěn)步復(fù)蘇中持續(xù)優(yōu)化結(jié)構(gòu)。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，全年GDP增長(zhǎng)5.2%，其中服務(wù)業(yè)增加值占比升至54.8%，創(chuàng)歷史新高，標(biāo)志著經(jīng)濟(jì)動(dòng)能正向高附加值領(lǐng)域深…

在 AI 工具全面滲透工作與創(chuàng)作的當(dāng)下，選擇一款合適的 AI 助手，不僅要關(guān)注功能強(qiáng)度，更要看懂其付費(fèi)邏輯。ChatGPT、Gemini、Claude 作為全球頂尖的 AI 模型代表，各自推出了差異化的付費(fèi)方案 —— 有的主打分層定價(jià)覆…

Wan2.2-T2V-A14B：16倍壓縮與雙專家架構(gòu)突破 你是否曾因視頻生成模型的“三高”門(mén)檻而望而卻步？——高參數(shù)量（百億級(jí)起步）、高顯存消耗（>20GB）、高推理延遲（分鐘級(jí)輸出）。如今&…

大數(shù)據(jù)環(huán)境下數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的微服務(wù)架構(gòu)：從“大而全”到“小而美”的進(jìn)化之旅 關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、微服務(wù)架構(gòu)、大數(shù)據(jù)、解耦設(shè)計(jì)、服務(wù)治理、分布式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)治理 摘要：在數(shù)據(jù)量以“ZB”為單位增長(zhǎng)的今天，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)“大而全”的架構(gòu)模式逐漸顯露出靈活性不足、擴(kuò)展困難的弊端…

在汽車(chē)保有量持續(xù)增長(zhǎng)的今天，隱形車(chē)衣已從小眾選擇變?yōu)楸Ｗo(hù)原廠漆面的剛需產(chǎn)品。面對(duì)市場(chǎng)上魚(yú)龍混雜的品牌，車(chē)主們常被三大問(wèn)題困擾：森巴特隱形車(chē)衣易清潔嗎？耐化學(xué)性如何？?jī)r(jià)格貴嗎？ 2025年，我們依據(jù)產(chǎn)品性能、…