这篇文章介绍了如何使用LlamaIndex和Llama 2-70B-Chat构建基于RAG的问答应用程序。Llama 2-70B-Chat是一个强大的大语言模型，可以用于聊天辅助。LlamaIndex是一个数据框架，用于构建大语言模型应用程序。它可以从各种来源和格式的文件中摄取数据，并为大语言模型提供索引和查询功能。通过LlamaIndex和LangChain的集成，可以构建更强大、更通用、更具洞察力的大语言模型应用程序。

这篇文章讨论了几个带有本地Web界面的RAG知识库工具，并对它们进行了评价。其中包括Open WebUI、AnythingLLM、RAGFlow、Danswer、GPT4ALL和Cohere-toolkit等。文章还提到了一些其他工具和项目，如Chat with Nvidia、Dify、SillyTavern、LibreChat、rag_apijan.ai和PostgresML。总结了大模型LLM/RAG开源项目的特点和需求。

Amazon Bedrock推出了MongoDB Atlas作为其知识库的向量存储选项。该集成允许用户安全地将其私有数据源连接到Amazon Bedrock的FM。通过使用MongoDB Atlas和Amazon Bedrock，用户可以构建检索和生成（RAG）应用程序。该过程涉及配置MongoDB Atlas，设置知识库，并将其与应用程序集成。该集成简化了流程，允许用户查询知识库并接收响应。MongoDB Atlas向量搜索由vectorSearch索引类型支持。

本文介绍了如何借助Docker将一台五年前的手机构建成一个本地化的知识库，并规避方案中的缺陷。作者使用了一台去年从二手平台购入的五年前的手机K20 Pro，并为其准备了一个“加强版”的散热壳。通过本地连接，可以访问手机中运行的提供服务的软件。手机已经是五年前的规格，但成本不高，可以获得一台8核心、12GB内存、500GB硬盘的设备。文章介绍了解锁手机Bootloader权限、刷入设备使用的系统镜像、修复Docker运行环境、启动Docker后台进程和创建一个Docker应用的步骤。最后介绍了如何在电脑侧访问手机的应用。

CookingSense是一个从各种来源中提取烹饪领域知识的集合，通过语义过滤技术构建了一个丰富的食品相关断言的知识库。使用FoodBench进行评估验证了CookingSense的性能改善，并通过定性分析验证了断言的质量和多样性。

本文介绍了一种无需训练目标场景数据的多相机3D行人检测方法。通过新的启发式方法，结合人体姿势和现有单目检测器的人物包围框，在地面平面上估计行人位置，并利用行人再识别模型对行人外貌进行选择性步骤。实验结果表明，该方法在WILDTRACK数据集上的MODA为0.569，F分数为0.78，优于现有通用检测技术。

AntSK项目是一个开源的AI知识库和智能体，实现了无需复杂部署的一键启动功能。AntSK让每个人都能轻松拥抱AI的便利。

该研究设计了一个通用流程，从不同的在线社区构建文化知识库。使用该知识库评估了语言模型的文化意识，并在两个后续文化任务上提高了性能。为未来的文化意识语言技术提供了建议。

AntSK是一个基于.net平台构建的开源离线AI知识库项目，最近加入了Rerank模型，提升了搜索结果的相关性和质量。AntSK集成了语义理解技术，支持Python混合编程。通过pythonnet运行Rerank模型，将向量匹配结果进行重排序，提高准确性。AntSK展示了.NET和AI领域融合的趋势，为.NET平台上的AI应用开发提供了新的可能性。

这篇文章分享了一个开发者参加聆思大模型AI开发套件评测活动的经历，介绍了评测过程中的目标和步骤，包括搭建问答流程、配置流程分支、搭建知识库问答流程、调试和发布等。作者对聆思科技的服务态度和平台提供的完整服务到硬件整合的方案表示赞赏。总体来说，作者对聆思大模型AI开发套件的后端服务开发体验非常好，并认为基于这套平台可以快速开发出产品。