求大模型知識庫開發(fā)，要求能做知識庫開發(fā)，特別是能夠使用參數(shù)量小的大模型開發(fā)，要求是個人開發(fā)者，有具體的案例展示，在這個行業(yè)里有一定的積累

我需要AI大模型開發(fā)

我需要AI大模型開發(fā)

要求外包商有Ti、ARM器件的算法和軟件開發(fā) 要求熟練MATLAB\Simulink控制系統(tǒng)仿真 服務(wù)商注冊資金最低1000萬實(shí)繳完成，需要有高新企業(yè)認(rèn)證資質(zhì)。

基于開元大模型研發(fā)設(shè)備故障診斷系統(tǒng)。 業(yè)務(wù)專家，數(shù)據(jù)都有，你只需要提供技術(shù)支持即可。 具體來講就是我提出需求，你給出技術(shù)路線，審議通過按照技術(shù)路線執(zhí)行即可。

生產(chǎn)制造行業(yè)： 1、LLM混合模型，基座模型目前預(yù)選阿里QWQ32B，有更高效的模型也可以考慮。 2、根據(jù)操作員輸入的故障描述，搜索設(shè)備故障知識庫，給出常見故障診斷方案。定期生成故障統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告（包含圖片和表格等費(fèi)純文字的方案，能以markdown的形式進(jìn)行生成），支持二次提問，方案二次生成。 3、數(shù)據(jù)源包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫表，也包含非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)。 4、ETL 搭建，將多源數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換并加載到數(shù)據(jù)庫中，設(shè)計(jì)常用提示詞工程，對于數(shù)據(jù)查詢環(huán)境的提問，能生成可執(zhí)行SQL，返回?cái)?shù)據(jù)查詢結(jié)果 5、基于向量數(shù)據(jù)庫，結(jié)合任務(wù)需求完成RAG技術(shù)搭建，實(shí)現(xiàn)文本召回，歷史案例召回，歷史運(yùn)維操作手冊召回等功能，基于運(yùn)維手冊與相關(guān)經(jīng)驗(yàn)庫數(shù)據(jù)等文本數(shù)據(jù)，通過Embedding模型轉(zhuǎn)換向量數(shù)據(jù)，完成構(gòu)建查詢索引等工作，建立運(yùn)維手冊向量數(shù)據(jù)庫。

核心需求要點(diǎn)： 1.構(gòu)建本地大模型。 2.利用該本地大模型解析PDF文獻(xiàn)。 3.解析需實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)**關(guān)鍵信息和進(jìn)行文獻(xiàn)內(nèi)容總結(jié)等功能。 期望達(dá)到的目標(biāo)和效果：通過構(gòu)建的本地大模型，在docker解析中調(diào)用NPU技術(shù)，對PDF文獻(xiàn)進(jìn)行有效解析，精準(zhǔn)**關(guān)鍵信息并完成文獻(xiàn)內(nèi)容總結(jié)。 其他關(guān)鍵信息：無內(nèi)沒有提及的內(nèi)容

我司涉足房地產(chǎn)行業(yè)，為提升業(yè)務(wù)效率和客戶體驗(yàn)，需開發(fā)AI大模型。要求用Vue語言開發(fā)，能精準(zhǔn)適配房地產(chǎn)場景。服務(wù)商需有房地產(chǎn)行業(yè)相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，確保模型穩(wěn)定、高效，提供原創(chuàng)且可拓展的解決方案。

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我們是建筑行業(yè)，由于有大批量的施工方案文檔，現(xiàn)目前想通過目前的AI模型，開發(fā)一套能夠通過上傳方案文檔，來自動識別方案中的問題，如進(jìn)行文本糾錯、格式校驗(yàn)，進(jìn)行方案的完整性驗(yàn)證，識別缺失項(xiàng)并提示補(bǔ)充，識別方案的編制是否滿足最新的規(guī)范條款，及其優(yōu)化建議等等。有過類似經(jīng)驗(yàn)或案例的企業(yè)請聯(lián)系我。 V ：zxc542364

RK3588 AIUI多模態(tài)開發(fā)套件的開發(fā)，基于AI大模型開發(fā)。

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我需要AI大模型開發(fā) 僅限于全套源碼

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AI智能軟件的設(shè)計(jì)、開發(fā)、優(yōu)化與部署，覆蓋算法實(shí)現(xiàn)到工程化落地全流程；

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開發(fā)一個聯(lián)網(wǎng)實(shí)時搜索的大模型

（1）教學(xué)服務(wù)網(wǎng)站，為師生提供教學(xué)、科研、學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的AI工具和服務(wù)。 （2）電腦端（適配移動端）和小程序。 （3）框架為“前端--后端--AI服務(wù)”。前端技術(shù)為vue.js，后端技術(shù)為SpringBoot，AI服務(wù)通過調(diào)用集成第三方大模型平臺的API。

在國產(chǎn)化硬件環(huán)境下，完成大模型的部署與適配工作。適配過程需嚴(yán)格對照《技術(shù)參數(shù)要求列表》，保證各項(xiàng)指標(biāo)滿足要求。適配完成后，大模型需具備與 Dify 1.7 及以上版本無縫對接，支持其推理調(diào)用、工具插件、Agent 等核心功能。確保 Dify 的所有能力（包括推理、知識庫檢索、工作流編排、多模態(tài)擴(kuò)展等）能夠正常使用，不因模型適配造成功能缺失。模型運(yùn)行效率需與所部署 NPU 的理論性能相匹配，充分發(fā)揮硬件加速優(yōu)勢，保證吞吐量、延遲等指標(biāo)滿足大模型應(yīng)用場景需求。 通過上述適配，可在國產(chǎn)化硬件環(huán)境下實(shí)現(xiàn)對大模型的穩(wěn)定運(yùn)行與高效調(diào)用，為大模型在 Dify 平臺上的應(yīng)用提供完整的技術(shù)支撐。 技術(shù)參數(shù)要求： 一、模型要求： 1、LLM模型兼容：千問3系列、deepseek-v3、deepseek-r1、deepseek-r1-distill-qwen 2、embedding模型支持bge-m3（即向量化） 3、對接Dify的接口引擎支持 vllm 加速模式，Transformers引擎要支持4-bit、8-bit量化。 二、硬件環(huán)境要求 1、操作系統(tǒng)為ubuntn22及以上版本，國產(chǎn)化麒麟V10及以上，中科方德V14及以上， 2、CPU，arm64架構(gòu)鯤鵬920、飛騰2000、海光 740、龍芯、申威。 3、NPU芯片，適配華為昇騰芯片310、610、910，單卡和套機(jī)。 三、性能要求 1、NPU的性能需要達(dá)到95%以上。 2、達(dá)到NPU卡理論值的80%以上，如華為atlas 300i 理論20token/秒，支持10個并發(fā)，實(shí)際測試必須要達(dá)到18token/秒以上。 3、適應(yīng)Dify1.7或以上的無縫對接，支持其推理調(diào)用、工具插件、知識庫構(gòu)建、Agent 等核心功能。 四、技術(shù)資料要求 1、提供所有開發(fā)的源碼，源碼中有20%以上的注釋。 2、Docker安裝包，K8S的部署文件。 3、提供詳細(xì)開發(fā)文檔，包含設(shè)計(jì)文檔，安裝部署文檔。

基于豆包的藥品研發(fā)垂類模型word 方案，有需求清單。

我需要AI大模型開發(fā)

AI大模型開發(fā)

通過 Python 語言調(diào)用 阿里云通義大模型，并發(fā)100個，寫一個示例即可