2025最值得尝试的本地AI聊天方案:CAG + vLLM + Streamlit太强了!
在2025年,开发者转向本地部署大模型以实现更快响应、更强隐私保护和更自由定制能力。文章介绍了两种方法:RAG依赖外部知识库进行问答,而CAG通过上下文记忆与智能缓存构建本地智能体。CAG适合多轮对话场景,通过vLLM加速推理和Streamlit提供轻量级界面简化开发过程。
在2025年,开发者转向本地部署大模型以实现更快响应、更强隐私保护和更自由定制能力。文章介绍了两种方法:RAG依赖外部知识库进行问答,而CAG通过上下文记忆与智能缓存构建本地智能体。CAG适合多轮对话场景,通过vLLM加速推理和Streamlit提供轻量级界面简化开发过程。
户推出全局记忆功能,模型可自动调用历史对话,增强个性化体验。
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🚫 GPT-4 即将退役
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Overleaf-Bib-Helper 是一个用户脚本,通过集成 DBLP 和 Google Scholar 搜索功能到 Overleaf 编辑器中,实现一键搜索并复制 BibTeX 条目,显著提高学术写作效率。
Google DeepMind与Google Cloud纷纷支持MCP协议,加速其向主流标准转变。MCP旨在让大型语言模型无缝连接各种外部数据源和工具,推动AI应用开发标准化。通过标准化接口,AI能够更高效地与现实应用协作,提升开发效率和应用场景。