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    OpenAI's recently launched SearchGPT might not have shaken Google's position, but it has certainly posed a significant threat to its investor, Microsoft, to the extent that Microsoft has directly listed OpenAI as a strategic competitor. At first glance, building a dedicated AI question-answering system seems like a complex and time-consuming task. However, with the help of existing SaaS tools, we can achieve this goal in a very short time. This article will show you how to quickly set up an efficient and intelligent AI Q&A system in just 30 minutes using Vercel, Morphic, and Tavily. Buckle up; the results will definitely exceed your expectations.
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    OpenAI 最近推出的 SearchGPT 或许没有撼动谷歌的地位，却让其投资人微软感受到了不小的威胁，以至于微软直接将 OpenAI 列为战略竞争对手。乍一听，构建一个专属的 AI 问答系统似乎是一个复杂且耗时的任务，但借助现成的 SaaS 工具，我们可以在极短时间内实现这一目标。本文将向你展示如何使用 Vercel、Morphic 和 Tavily，在仅仅 30 分钟内快速搭建一个高效、智能的 AI 问答系统。请坐好扶稳，系统的效果绝对超出你的想象。
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    In the development and deployment of modern cloud-native applications, Kubernetes has become the most popular container orchestration tool. Ollama, a tool for efficiently installing large models, can be perfectly integrated with Kubernetes to achieve efficient and scalable large model deployments. This article will teach you how to deploy Ollama in Kubernetes in 10 minutes.
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    Meta recently released Llama 3.1, but its performance in Chinese processing is mediocre. Fortunately, a fine-tuned, Chinese-supported version of Llama 3.1 is now available on Hugging Face. This article will guide you step-by-step on how to install this powerful model on your Mac and conduct detailed tests, allowing you to enjoy a smooth Chinese AI experience effortlessly. Ready? Let’s get started!
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    Since the release of GPT 3.5 by OpenAI at the end of 2022, the large model market has been booming and has become an unignorable technology. As major companies compete, the price of large models on the market is dropping. Recently, the gpt-4o-mini, capable of generating a 2500-page book, costs only 60 cents. In this context, the price of large models will not be a bottleneck in the foreseeable future. To efficiently develop and deploy LLM applications, choosing the right platform and tools is crucial. This article will introduce how to quickly build a quasi-production environment LLM application development platform using Dify, OpenRouter, and Kubernetes (k8s), allowing you to use Dify to quickly build custom large model agents.
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    Perplexity Pages **是一款革命性的内容创作神器，借助大型语言模型（LLMs）的强大力量，帮助用户轻松生成、组织和分享引人入胜的综合性文章、报告和指南**。 这款工具专为教育工作者、研究人员以及任何内容创作者量身定制，大幅简化了从资料搜集、撰写到编辑和发布的整个流程，让用户能够无忧无虑地专注于将他们的知识传递给全世界。
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    Meta公司最近发布了Llama 3.1，[但在中文处理方面表现平平](https://www.ifb.me/blog/ai/cloudflarellama31-mi)。幸运的是，现在在Hugging Face上已经可以找到经过微调、支持中文的Llama 3.1版本。这篇文章将手把手教你如何在自己的Mac电脑上安装这个强大的模型，并进行详细测试，让你轻松享受流畅的中文AI体验。准备好了吗？让我们一起开始吧！
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    Album AI 借助 LLM 和 RAG 技术实现了通过自然语言直接与相册对话，轻松找到你想要的照片。体验了一下还有点意思，不过输入 Woman 和 Man 的返回就有点奇怪。
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    随着大模型技术的蓬勃发展，在线运行测试大语言模型（LLM）的平台如雨后春笋般不断出现。这些平台为开发者、研究人员和爱好者提供了一个宝贵的资源，可以在无需复杂设置或大量投资的情况下，对不同模型进行实验。这篇文章我们会对比这些 LLM 部署平台，看看它们在功能、性能和可访问性方面的表现，帮助您决定哪个平台最适合您的需求。
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    在现代云原生应用的开发和部署过程中，Kubernetes 已成为最流行的容器编排工具。而 Ollama 作为一款高效安装大模型的工具，能与 Kubernetes 完美结合，实现高效、可扩展的大模型部署。本文将带你在 10 分钟内学会如何在 Kubernetes 中部署 Ollama。
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    在现今互联网的世界里，API身份验证是确保我们数据安全的重要方式。从 Basic Authentication 到 OAuth，每一种认证方法都有其独特的应用场景和优势。这篇文章我们会详细分享几种常见认证方式及其使用场景，让大家在实际应用中可以快速和准确的使用最适合自己的认证方式。 ## 🔑 基本认证（Basic Authentication） 这是最简单的认证方式，就像是直接使用用户名和密码这把钥匙开锁。
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    🤔 家人们，你是否也曾困惑于一个问题：我们如何将个人笔记高效地发布到线上呢？以往，你可能也常在 VSCode 中编辑博客的 Markdown 文件并发布，但这样做既无法享受良好的编写体验，又因为我们通常利用 OneNote、EverNote、Notion、Obsidian 等知识管理软件来整理笔记，这样造成了博客内容与知识管理软件分离，让博客的发布流程变得相当别扭和冗长。
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    在人工智能领域，ChatGPT 以其强大的自然语言处理能力受到广泛关注。它能够流畅地与用户进行交流，回答各种复杂问题。然而，与所有先进的技术一样，ChatGPT 也有其局限性，尤其是在处理信息时偶尔会出现“幻觉”现象，即提供出不基于事实的错觉信息。本文将探讨这一问题以及如何利用向量数据库（如 Milvus）来减少此类错误，从而提高 ChatGPT 回答的可信度。