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本篇文章聊聊如何低成本快速上手使用 Meta（Facebook）的开源模型 LLaMA。 阅读全文

本篇文章，聊聊上线后引发媒体宣传，又迅速消失在公众视野中的 NLP 语言模型，元语（ChatYuan）。 阅读全文

本篇文章，我们聊了如何使用搭载了 Apple Silicon 芯片（M1 和 M2 CPU）的 MacBook 设备上运行 Stable Diffusion 模型。 阅读全文

本篇文章，我们聊聊如何使用 Docker 快速运行中文 Stable Diffusion 模型：太乙。 阅读全文

在继续分享“干燥、有趣”的[向量数据库实战]内容之前，我们来聊一篇简单有趣的内容：如何使用 Docker 和 HuggingFace 现成的模型，快速实现一个 NLP 文本情感分析应用，支持中英文内容的情感快速分析。在这篇文章里，我们不需要准备显卡和语料，也不需要耐心等待“炼丹”就绪，只要会“搭积木”，就能够实现这样一个有趣的小工具。 阅读全文

本篇文章，我来分享如何使用 Docker 来搭建一个能够跑在本地的轻量图片搜索引擎，实现日常生活中我们习以为常，但是实现起来颇为麻烦的功能：以图搜图。 阅读全文

在之前的文章中，我们聊过了一些和 Faiss 相关的事情，包括如何将数据转换为向量、如何挑选索引类型、如何简单加速向量检索性能、以及如何实现简单的语义搜索功能。也曾提到会聊聊更多实际场景中向量数据库的用法，揭开所谓大厂里的核心服务的神秘面纱，比如：实现简单的搜索引擎、推荐系统、风控系统等等。为了大家都能简单的上手，我做了一个 210MB 的 Docker 镜像，本篇文章就来讲讲这个镜像如何使用，以及我是如何制作这个镜像的。 阅读全文

在上一篇文章[《聊聊来自元宇宙大厂 Meta 的相似度检索技术 Faiss》]中，我们有聊到如何快速入门向量检索技术，借助 Meta AI（Facebook Research）出品的 faiss 实现“最基础的文本内容相似度检索工具”，初步接触到了“语义检索”这种对于传统文本检索方式具备“降维打击”的新兴技术手段。有朋友在聊天中提到，希望能够聊点更具体的，比如基于向量技术实现的语义检索到底比传统文本检索强多少，以及是否有局限性，能不能和市场上大家熟悉的技术产品进行一个简单对比。那么，本篇文章就试着从这个角度来聊聊。 阅读全文

我们日常使用的各种 APP 中的许多功能，都离不开相似度检索技术。比如一个接一个的新闻和视频推荐、各种常见的对话机器人、保护我们日常账号安全的风控系统、能够用哼唱来找到歌曲的听歌识曲，甚至就连外卖配送的最佳路线选择也都有着它的身影。相信很多同学是第一次听说它，或者只知道它的大名，而不知该如何使用它。本篇文章，我们就来聊聊 faiss，分享这个“黑科技”是如何发挥神奇的“魔法”的。 阅读全文