Python开发LangChain与Ollama定制RAG检索增强生成、Agent智能体进行私有知识库问答|附AI智能体、代码和数据
作为长期从事机器学习与人工智能算法应用开发的一线从业者，同时也是一名高校教师，我经常被学生和企业同行问到同一个问题：大模型的知识不是实时的、领域知识缺乏、还会一本正经地胡说八道，这些问题怎么解决？答案就藏在检索增强生成技术（RAG）里。
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Python用LoRA微调Gemma4视觉模型用于放射学医学影像问答|附AI智能体、代码和数据
本文系统梳理了使用Unsloth工具链对Gemma4视觉语言模型进行LoRA参数高效微调的完整流程，并将其应用于放射学医学影像问答任务。文章回答了以下核心问题：（1）如何基于Unsloth库加载并微调Gemma4
2026年Agent智能体深度研究报告:问答到行动—产业化路径与风险全景|附150+报告、数据合集下载
在当今快速发展的科技浪潮下，AI Agent 正逐渐成为改变行业格局的关键力量。当多数企业还在沿用互联网时代「连接信息、流量变现」的旧逻辑布局 AI 时，头部厂商的商业化数据、技术架构的底层重构、产业生态的爆发式增长，已经悄悄宣告旧时代的终结 ——互联网的核心是「连接信息」，Agent 的核心是「代替人行动」，两者的商业底层逻辑完全不在一个维度。
R语言用Keras长短期记忆LSTM神经网络分类分析问答文本数据
本文是在 R 中使用 Keras 的LSTM神经网络分类简单介绍。