人工智能
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Dolphin文档图像解析实战
本文介绍了Dolphin文档图像解析模型的实用应用，包括技术架构和模型部署步骤。Dolphin由字节跳动开源，采用轻量级的322M参数架构，在性能上优于多个知名的大模型。文章详细说明了依赖环境的安装、模型权重的下载以及两种测试方法（页面级和元素级解析）。此外，还提供了GitHub项目地址和模型下载链接，以帮助读者快速入门并体验文档解析能力。
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MCP服务实战—操作mysql数据库
MCP是Anthropic于2024年11月推出的开放协议，用于标准化应用程序向大型语言模型（LLM）提供上下文的方式，使其能够连接不同数据源和工具。其架构为客户端-服务器模型，包括MCP Hosts、Clients、Servers及本地和远程数据源。主要功能包括工具调用、资源访问和上下文管理。实践上需准备Python和Conda环境、Ollama模型、MySQL数据库，并配置MCP服务端和客户端。测试中可通过Cherry Studio调用MCP提供的SQL执行工具，实现数据表的增删改查操作。
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本地部署Deepseek R1模型，搭建个人知识库
本文介绍了如何本地部署DeepSeek R1模型及使用Cherry Studio构建个人知识库。DeepSeek R1是DeepSeek公司在2025年1月发布的一代推理模型，基于DeepSeek-V3-Base，采用MoE架构，总参数量高达671B，性能优于OpenAI的o1模型。用户可通过Ollama下载不同版本的模型，并安装Cherry Studio作为多功能AI助手平台。随后，在Cherry Studio中配置模型并添加知识库，支持多种文件类型。最后，提供了一些参考链接以便用户进一步了解模型和工具的使用。
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构建属于自己的Lobe Chat AI聊天工具
这篇文章介绍了如何构建和使用Lobe Chat AI聊天工具的过程。首先，文章解释了Lobe Chat的作用和功能，它是一个基于自然语言处理的AI聊天工具，能够理解和生成自然语言文本。接着，文章指导读者如何准备工作，包括安装docker引擎和docker compose，以及获取openai API key。然后，文章详细说明了如何部署Lobe Chat，可以通过使用docker一键启动或docker compose部署。最后，文章提供了配置Lobe Chat的步骤，包括为Lobe Chat配置语言模型和获取模型API的方法。希望对读者有所帮助。
