1、Ollama安装部署：安装Ollama框架，支持本地部署大模型服务。？ 接入Ollama LLM模型：在MaxKB中配置Ollama模型，并下载部署。通过以上步骤，您可以构建一个高效且实用的企业内部AI知识库。如果您需要具体的指导或技术支持，建议联系蓝凌软件的专业团队获取帮助。
2、功能：它能够将任何文档、资源或内容片段转化为大语言模型（LLM）在聊天中可以利用的相关上下文。采用MIT许可证的开源框架，支持快速在本地部署基于检索增强生成（RAG）的大模型应用。
3、部署Dify的过程相对简单，我们选择Docker Compose，但需确保满足文档中列出的前提条件。首先，从Github克隆代码至本地，进入docker目录，即可一键启动。启动后，只需在浏览器中输入localhost即可访问。初次使用时，需要设置管理员账号。
4、预训练阶段融入知识图谱：在大语言模型的训练过程中，直接将知识图谱中的结构化数据作为输入，通过实体链接（Entity Linking）、关系抽取等技术，将实体和关系嵌入到模型的训练数据中。这样可以让模型学习到实体间的关系和背景知识，增强模型对世界常识的理解和推理能力。
5、在应用实例中，如LangChain框架结合ChatGLM2-6B，通过本地知识库提升问答质量。它涉及加载和处理本地知识文件，如章节划分和向量化存储，以及用户查询的向量化匹配和LLM的参与。然而，应用中也存在挑战，如回答质量、信息检索准确性和模型生成的合理性。
6、要搭建一个好的本地向量数据库，可以遵循以下步骤和原则： **选择合适的数据库系统：** 考虑使用适合存储向量数据的数据库系统，例如基于向量检索的数据库（如Milvus、Faiss等）或支持向量数据存储和检索的传统数据库（如PostgreSQL、MySQL等）。
通过领域自适应方法来减小模态之间的差异。这些方法可以通过在训练过程中对不同模态的数据进行领域映射或领域损失的调整来实现。在多模态网络中，可以共享一部分或全部的权重参数，以减少模态之间的差异。通过在多模态数据上进行联合训练，使模型能够学习到模态之间的相关性和共享的信息。
为了解决这一问题，研究员们探索使用了一个定义好的离散标签来桥接语音和文本，将语音和文本映射到共享离散空间中进行联合预训练。
在模态融合中，策略多样，从简单的前融合（如双峰自编码神经网络）到复杂的混合融合（如视听相关模型），都以提升预测精度为目标。对齐技术如注意力模型在翻译和图像标注中起着关键作用，语义对齐则通过深度学习模型学习内在关联。
噪声多模态数据：涉及识别并减少不同模态中复杂的噪声，通过模态间的相关性探索降低噪声影响。不完整多模态数据：关注如何处理部分缺失的模态，如医疗场景中患者可能缺失的检查信息。不平衡多模态数据：强调处理模态间质量差异的问题，防止模型过度依赖高质量模态。
深度学习多模态是指使用不同类型的数据（例如图像、语音、文本等）来训练神经网络，以提高机器学习的准确性。这种方法可使计算机根据多个领域的数据同时学习，在自然语言处理、图像检索、人脸识别等任务中都能得到更好的结果。例如，可以使用图像和语音进行情感分析，从而更加准确地判断人的情感状态。
实验验证与影响作者通过一系列下游任务验证，包括消融实验和预训练任务对任务性能的影响分析，展示了ROSITA在随机游走mask策略下的优势，与传统random mask策略相比，显著提升了解决跨模态问题的精度和效率。此外，可视化实验直观地展示了ROSITA如何通过精炼的方法实现知识引导的预训练，展现其技术的巧妙和实用性。
多模态融合的定义：深度学习中的多模态融合技术（Multimodality Fusion Technology，MFT）[1]是模型在完成分析和识别任务时处理不同形式的数据的过程。
深入探索多模态深度学习的奥秘，AI正在迈向理解多元信息的崭新阶段。在这个领域，关键在于模态表示、翻译、对齐和融合的巧妙结合。
在人工智能的前沿探索中，多模态大语言模型（MLLM）如同一颗璀璨的新星，引领着通用智能的探索。MLLM不仅结合了语言与视觉模型，更在智能交互与任务解决能力上取得了突破性进展。本文将深入剖析MLLM的前世、今生和未来，带你领略这一领域的全方位概览。
多模态AI是指能够处理和理解多种模态数据的人工智能技术。多模态AI可以处理文本、图像、声音、视频等多种类型的数据，并从中提取有意义的信息。它使用深度学习、机器学习等技术，通过训练模型来理解和分析多模态数据中的模式、关联和特征。
多模态AI是指能够处理和理解多种形态数据的人工智能技术。详细来说，多模态AI可以接收并解析来自不同来源的信息，如文本、图像、音频和视频等。人类的交流方式和感知世界的方式是多模态的，我们通过语言、视觉、听觉、触觉等多种方式接收和理解信息。
多模态人工智能是指能够处理和理解多种模态信息的人工智能系统。这些模态包括文本、图像、声音、视频等。简而言之，多模态AI能够像人类一样，通过不同的感官接收并解析信息，从而做出更全面的决策和判断。传统的AI系统往往专注于处理单一模态的信息，例如语音识别、图像识别等。
多模态人工智能是一种先进的技术，它能够处理和理解包括文本、图像、声音和视频在内的多种数据类型。 这种技术通过深度学习和机器学习等方法，训练模型识别和分析多模态数据中的模式和特征，从而提取有价值的信息。 多模态AI的应用范围广泛，涵盖了智能客服、智能家居、自动驾驶等多个领域。
多模态AI，顾名思义，就是指那些能够处理和解析多种不同类型数据的人工智能系统。我们生活在一个充满各种数据的世界中，这些数据有着不同的形式和类型：文字、图像、声音、视频等等。
AI多模态大模型是一种人工智能技术，能够理解和处理多种模态的数据，包括文本、图像、音频、视频等。多模态大模型的设计和训练是为了捕捉和理解多种类型的数据输入。例如，一个模型可以同时处理文本描述和图像信息，根据文本描述生成相应的图像，或者根据图像生成描述性的文本。