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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
本文介绍了MCP（模型上下文协议）服务在连接到MySQL数据库中的实际应用。MCP是2024年11月推出的一个开放协议，它规范了应用程序向大语言模型提供上下文的方式，并提供了连接数据源和工具的标准接口。本文详细阐述了MCP的协议架构、核心功能以及在本地环境中设置MySQL-MCP服务器的具体步骤，包括前期准备、环境配置、客户端设置等内容。此外，还介绍了使用Python、Conda环境和Ollama平台部署相关模型的方法，以及通过Cherry Studio客户端进行功能测试的相关内容。
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本地部署Deepseek R1模型，搭建个人知识库
本文介绍了如何利用DeepSeek R1模型和Cherry Studio构建本地个人知识库。DeepSeek R1是DeepSeek公司于2025年1月发布的推理模型，基于DeepSeek-V3-Base模型，采用专家混合（MoE）架构，总参数量为671B，单个token激活参数量为37B。文章详细说明了通过Ollama下载DeepSeek R1模型和shaw/dmeta-embedding-zh文本嵌入模型的步骤，并介绍了Cherry Studio的安装与配置方法。最后，文章指导读者如何在Cherry Studio中添加知识库、设置模型并测试功能，帮助用户实现本地知识库的高效管理和应用。
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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。