在這篇文章中，我們將詳細探討如何將 LangChain 的 OpenAIEmbeddings 接入阿里百鍊，這一過程對於需要利用大型語言模型（LLM）進行智能搜索與文本處理的業務場景至關重要。隨着企業不斷追求更高效的信息檢索和處理能力，連接合適的嵌入模型變得尤為關鍵。在此過程中，我們會經歷一系列步驟，包括參數解析、調試、性能調優、排錯及生態擴展。 背景定位 隨着對智能技術的追求，
在使用Ollama進行模型拉取時，常常面臨的問題是模型存儲位置的確認。瞭解這一點，對於開發者及運維人員來説極為重要，因為它直接關係到後續的模型使用和管理。在接下來的文章中，我們將詳細記錄關於“ollama拉取的模型存儲在那個目錄下”的解決過程，內容分為多個模塊，涵蓋背景定位、演進歷程、架構設計、性能攻堅、故障覆盤以及擴展應用。 背景定位 在日益增長的AI模型需求中，開發人員在使用
在使用 ubuntu ollama run 下載機器學習模型時，確認模型的存儲位置是一個常見的問題。本文將針對這一主題，詳細介紹解決該問題的過程，包括抓包方法、報文結構、交互過程、字段解析及工具鏈集成等方面。 協議背景 在研究 ubuntu ollama run 下載過程中，重要的是理解通信協議。我們使用了一個簡化的層次結構，如同 OSI 模型，幫助我們明確每一層在數據傳輸中的角
在如今快速發展的技術領域，提供“aigc檢測免費”服務不斷受到關注。接下來，我將詳細描述如何實現這一目標的過程，幫助相關技術人員更好地理解和部署。 環境預檢 在開始構建程序之前，我們需要確保我們的系統具備運行所需的各種環境條件。以下是系統要求的表格： 系統組成 最小要求 推薦要求
