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4A架构是指在AI系统开发过程中需要考虑的四个关键架构层面:业务架构(BA)、应用架构(AA)、技术架构(TA) 和 数据架构(DA)。这四个架构层相互关联,确保AI系统的功能、性能和可扩展性能够满足业务需求,并支持持续的创新与发展。业务架构(BA):从业务角度出发,描述AI系统如何通过其核心功能、流程、组织结构等来实现企业的战略目标。应用架构(AA):定义了支持AI系统功能的应用程序及其之间的关
在基本视角中,可以使用来自业务、应用和技术这三个层次的概念,但并不是每种组合都能产生有意义的结果。基于常见的架构实践以及在实际案例中使用ArchiMate模型的经验,业内定义了一些有用的基本视角组合形式。
在Axure中,中继器的交互是指通过创建交互动作和事件,实现页面元素之间的数据传递和互动。Axure是一款交互设计工具,通过使用其提供的交互功能,可以模拟用户与页面之间的交互过程。
需求估算是指在产品开发初期,团队根据功能需求或用户故事,对开发所需的任务量、时间和成本进行预测。这一过程确保团队有明确的目标和计划,从而更好地管理和监控项目的实施。
随着人工智能的兴起和发展,AI产品也是百家争鸣,作为产品经理也应该了解相关的AI技术,为自己的工作进行赋能,本篇文章主要介绍相关的AI技术和相关算法。
2.选中矩形元件,在样式窗格中将按钮元件的宽设置为300,高设置为35,输入文本“请选择分类”字号14,字体颜色灰色(#AAAAA),文本左侧对齐,线段填充颜色灰色(#AAAAA)线宽为1,圆角半径5,边距左右侧10。5.同理配置女频矩形框,也可直接复制男频交互,将添加动作,设置二级级分类面板到State1,改为State2,添加动作,设置““请选择分类”文本为“男频”,改为女频。1.双击动态面板
本文通过分析RAGFlow的RAG流程架构,讲解了构建最佳系统架构的思路,并深入解析了RAGFlow 0.15.1版本的核心源码,展示了实现RAG应用系统的关键步骤。企业可根据自身技术栈选择自研或基于开源项目二次开发,打造专属RAG系统。下一篇文章将重点讲解如何通过vLLM部署企业级开源大模型。
BN批量归一化:以进行学习时的mini-batch为单位,按mini-batch进行正规化。具体而言,就是进行使数据分布的均值为0、方差为1的正规化。LN层归一化是对每个batch(3维)里的每个样本的每行进行标准化,使用layer norm 对应到NLP里就是相当于对每个词向量各自进行标准化总结:BN是对一个中间层的单个神经元进行归一化操作,LN是对一个中间层的所有神经元进行归一化。
软件架构是指软件系统中各个组成部分之间的关系和组织方式,涵盖了软件的结构、行为和性能等方面。它为软件系统的设计和开发提供了一个框架性的指导,帮助开发人员有效地分配工作,确保软件的可维护性和可扩展性。软件架构定义了软件系统的整体框架,包括系统中的组件、模块、接口以及它们之间的关系。它不仅显示了软件需求和软件结构之间的对应关系,还指定了整个软件系统的组织和拓扑结构,提供了一些设计决策的基本原理。
拉取单选按钮直接使用,只需要完成对应的交互事件就可实现交互
陪学网的VIP课程可以带领不会交互设置进行这方面的学习(当然,交互设置的学习只是Axure学习甚至产品经理学习中的一小部分),在课程中,每一个部件、事件、动作、条件等,都有细致的解释,并且会结合实际案例进行加深巩固,对于知识的掌握和加深应用都有保障。使用什么版本的软件,取决于个人,你的使用习惯、你的工作习惯、你的团队使用情况、你的公司要求等等。对于很多同学来说,旧版本的axure的交互设置有比较明
左上角是视觉的第一落点区,而右下角是视觉最终落点区;设计的元素的会影响视线的变动,比如颜色、图片。对于大量同质信息平衡分布的情况(表单即属于这种情况),视觉都趋向于从上到下,从左到右的眼动规律;序号3:如果不是非常为了突出“完成”、“推荐”的操作,可以多采用线框按钮。Header区域:左上角作为第一视觉落点,一般用来放置标题,其次是按钮。关于序号1、序号2是不同的操作按钮,不能放在同一行。Foot
后端深奥,看了书也很难理解,而且学习周期长,QAQ,以前学过前端,讲简单的前端知识才有把握,至于后端,只有平时和技术人员交流时才能了解。####后台服务之RPC框架后台的作用就是提供服务,按客户端的要求,将业务数据回吐给请求者。后端涉及技术栈非常多但其核心技术是RPC(远程过程调用,“过程”可看做提供服务的方能发或称函数)网络的各种服务(如导航,天气)都运行在后台服务器上,这样终端便弱化为...
随后,文档详细描述了测试工作流程,包括测试启动、测试准备、测试实施以及测试总结等阶段。这一流程化的描述有助于读者更好地理解测试工作的实际操作步骤,以及每个阶段的主要任务和目标。功能测试作为软件测试的核心部分,文档对其进行了深入的探讨。通过定义缺陷级别及状态,以及详细的项目功能测试内容,读者可以了解到功能测试的严谨性和细致性。此外,文档还关注非功能测试需求,包括易用性测试、兼容性测试以及不被测试的特
2024年国庆节前夕,突然发现我的微信的会话列表清静了不少。🤔怎么“丰巢快递”不见了,我要找取件码🤔我的flomo浮墨笔记公众号呢?我要记笔记啊🤔这个月怎么没有信用卡还款提醒了?所有服务号的相关信息都收在了一栏叫做“服务号”的会话里面,级别就跟你一个好友的对话一样,并排堆放(见图1)。从形式上算是和订阅号当年的操作对齐了,统一折叠收成一栏,像是放到了抽屉里1️⃣通知——关注的服务号推送的通知
Largest Contentful Paint、Interaction to Next Paint 和 Cumulative Layout Shift 是前端性能优化和用户体验评估中的重要指标。
在深入探讨可编辑PDF与不可编辑PDF(通常为扫描件)的开源技术栈及其精妙之处时,我们构建了一个系统性的管道(pipeline),这一管道的每一环节都蕴含着精细化的优化潜力。在检索增强生成(RAG,Retrieval-Augmented Generation)的语境下,为了实现对文档内容碎片(chunks)的精确划分,文档版式分析的准确性显得至关重要。
1.复制“默认按钮”粘贴到画布上,选中复制默认按钮,在样式窗格中,将字体颜色,线段颜色改为红色(#FF354E),填充色改为(#FFEEEE)输入文本“警告按钮”文本居中。1.选中“文字按钮”,在交互窗格点击添加类似“鼠标悬停”的交互样式,选择“鼠标悬停的样式”将字体和线段颜色改为蓝色(#0052D9),点击完成。1.选中“成功按钮”,在交互窗格点击添加类似“鼠标悬停”的交互样式,选择“鼠标悬停的
本组件库为支付宝小程序工程化组件库,基于支付宝文档中心的开发组件进行设计。组件库的全部组件均采用高保真、高交互的设计,每一页为一套组件集合,共有 73 套组件,在狭义上适用于支付宝小程序的原型设计,在广义上适用于所有移动端的原型设计。组件库共有三大类,分别是基础组件、UI组件、营销组
ant design4.40-web组件库 是基于Axure ,参考Ant Design 的样式而设计的一套模板库,是产品经理必备套件库,Ant Design4.40-最新精编文件22年3月,AXURE原型设计,需要的素材和模板内容里面都有可以借鉴。下载链接:https://download.csdn.net/download/kaixinzhuzhu/87347076。Ant Design 是基
一个用来存放多个元件的容器其中包含多个状态,但同时只能显示一个状态之间,可以通过交互动作控制切换和动画。
Transformer架构自从2017年在论文《Attention Is All You Need》中被提出以来,就在自然语言处理(NLP)领域引起了巨大的轰动。T。
用户体验的五个层面来划分不同设计岗位的职业要求。
时间2004年3月11日(周四)上午9:30-11:30演讲人Scott W. Ambler,对象技术和敏捷方法专家。他是Ronin International的总裁,该公司是一家专门提供面向对象过程指导、体系结构建模和 Enterprise JavaBean (EJB)开发的咨询公司。Scott W. Ambler著有多本对象技术畅销书。Scott W. Ambler学习武术,有刚柔流空手道(徒
同时,它还可以作为设计师的图像编辑工具,提供实时布局引擎,让元素以类似AdobePS的呈现方式操作,最终通过编辑当前网页图片生成HTML模板和JS代码。拿网页设计来说,即时设计「资源广场」版块提供了近 400 种不同风格,不同用途的网页设计模板,不仅支持设计师免费使用,还支持设计师再次编辑,让网页设计无需从 0 开始,更快地实现网站的设计与制作。网页制作完成之后,设计师可以使用「插件广场」中的“C
Google Veo3终结AI"哑剧时代",开启商业视觉叙事新纪元 摘要:Google Veo3作为首个原生生成人物对话的视频模型,实现了三大技术突破:语音-唇形-表情实时协同生成、上下文感知对话引擎和跨语种情感保留技术,彻底解决了传统AI视频"有画面无声音"的瓶颈。在跨国企业培训、智能客服和产品演示等商业场景中,Veo3可降低60%成本,提升3倍效率,同时
思通舆情是一款开源免费的舆情系统,支持本地化部署一键安装。支持对海量的舆情数据进行交叉分析和深度挖掘,为用户提供全面的舆情数据,专业的舆情分析,快速的舆情处理等服务,提升企业品牌价值和风控能力。
Hi,我是@Jasmine,一位AI产品经理。现在我就来说说,如何在对AI行业一无所知的情况下,快速了解到它的流程运作,并找准机会转行。1简单了解AI应用范围图 by@智能玩咖AI的应用领域非常非常广,上图只是大家相对熟悉的几个,而且每一个领域用到的算法都不一样。大家可能知道1、不仅算法重要,很多时候;有保质保量的数据,才可能有好的训练效果。2、数据可分为两种类型:“**被标记过”**的数据和“*
快速、高效的进行数据标注,是机器学习和深度学习的基础,现在一些标注工具通过深度学习模型和主动学习技术,通过NLP模型来提高标注效率,集数据标注、数据管理、模型训练和模型服务于一体,使数据标注更加轻松、更高效。离AI最近的重复复杂的工作,是首先会被机器取代的。
Current Best Practices for Training LLMs from Scratch》是由Weights & Biases(W&B)提供的一份关于从头开始训练大型语言模型(LLMs)的权威指南。这份白皮书深入剖析了LLMs训练的最佳实践,内容覆盖了从数据收集与处理、模型架构选择、训练技巧与优化策略,到模型评估与部署等各个环节。这份指南适合对自然语言处理和机器学习感兴趣的读者,
知识管理是对企业知识资产进行规范化管理和使用的一种业务流程,是企业发展的基础。优秀的企业一定非常擅长做知识管理,善于将业务高手脑子里的隐性知识提炼成企业的显性知识,将标杆的成功要素解构出来,提炼成标准化的“套路”,并存进企业的“知识银行”。大模型与企业知识管理场景之间存在天然的契合度,大模型的核心能力——处理、理解和生成大量数据信息,恰好满足了企业知识管理的需求。大模型技术的不断进步使得知识管理成
尤瓦尔在《今日简史》中曾断言“每过10年,你都要接受再培训,你学过的知识都可能被颠覆。而在当今AIGC爆火,AI技能日新月异的情况下,我们所接触、了解到的信息、知识也在不断增多和迭代。这种情况下,作为普通人,我们究竟要学什么?知识管理还有必要吗?GPT告诉你,4月23日是世界读书日,值得重新聊一聊「知识管理」。GPT告诉你,在AIGC时代下,个人学习和管理知识的方法正在发生变化。这些技术不仅能够增
在数字化时代,管理和查询大量本地资料成为了一项挑战。为此,我们开发了一款智能知识库助手,旨在帮助用户高效地管理和查询本地文件中的信息。这款应用集成了先进的自然语言处理技术和向量数据库,提供了一个用户友好的图形界面,让知识管理变得简单而高效。功能亮点:· 一键选择文件夹:用户可以通过简单的点击操作,选择包含重要资料的本地文件夹。无论是PDF、Word文档还是纯文本文件,都能轻松加载。· 智能问答系统
LLM大语言模型的出现,让许多系统或产品都有了更大的构建空间。这篇文章介绍了自己基于主流的RAG架构搭建一个医学智能问答系统的过程,一起来看看本文的梳理和解读。医疗智能问答是一个比较经典的医疗应用场景,在该场景下用户首先在对话系统中描述自己的症状,然后问答系统会根据输入的信息回复初步的医学建议。传统实现方法如规则引擎和知识图谱等由于缺乏对语境和语义的深层理解,导致无法处理过于复杂的问题。
萃取的本质是解决问题,萃取者需要拆解问题,把大问题变成更细致的问题,把细节量化,标准化,成果导向。具体来说,就是要通过经验萃取拥有问题的解决方案,把解决能力的步骤标准化,变成清单,在整个团队内复制,是成果的扩大化。这个方法是将大量存在与个体头脑中的隐性的、不能测量的、碎片化的认知,通过提炼,转变为能验证、能复制的、严谨记录后可以为大众说传播的结构化知识。基于知识管理的成熟方法,并结合我过往的知识管
是致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统,可断网安装使用。您的任何格式的本地文件都可以往里扔,即可获得准确、快速、靠谱的问答体验。目前已支持格式:,更多格式,敬请期待…特点架构。
随着企业数据规模以年均40%的速度爆炸式增长(Gartner, 2023),数据产品经理面临的核心挑战已从"数据获取"转向"数据治理"。如何让数据资产可看(元数据管理)、可用(数据质量)、可控(数据安全)、可追溯(生命周期)?数据产品经理在数据治理中应扮演什么角色?如何平衡业务创新与合规要求?从技术原理到组织落地,治理框架的关键成功要素有哪些?本文覆盖技术架构、实施方法论、工具选型三大维度,适用于
浅谈知识管理平台一、知识管理的目标二、知识管理相关知识1、什么是知识管理?2、什么是知识管理平台?三、知识管理平台构建1、知识管理平台模块2、功能模块选型3、系统架构4、知识内容分析5、知识管理的核心价值及机制6、方法与实施过程拓展:AI是否能替代知识管理叮嘟!这里是小啊呜的学习课程资料整理。好记性不如烂笔头,今天也是努力进步的一天。一起加油进阶吧!
上一篇文章[检索增强生成 Retrieval-Augmented Generation]介绍了什么是 RAG ,并详细对比了和大模型微调方式的区别。目前实现 RAG 的主流框架就是 [LangChain]和 [LlamaIndex],LangChain 更适合需要复杂对话流程、上下文管理、以及多步骤任务的应用场景,如聊天机器人、任务自动化等。LlamaIndex 当应用场景主要涉及大量数据的快速检
在智能客服应用中,系统需要应对多种复杂场景,其中包括对“热点问题”的处理、对用户提问的“情景搜索”、以及支持“智能客服”功能。随着用户基数的增加和问题的多样化,如何高效识别并处理这些问题,成为了客服系统亟待解决的难题。热点问题处理:在特定时间段内,用户频繁提出并需要快速解决的高优先级问题被称为“热点问题”。处理这些问题时,系统需要能够识别出问题的集中性并进行批量处理,以减少重复性工作并提升处理效率