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图1：Streamlit初始问答界面
大模型与工程化

Streamlit与Chainlit：快速构建与部署智能聊天机器人

利用API函数调用进行生产计划的n8n工作流 – (图片由Samir Saci提供)
数据科学与工程

n8n数据分析：从Python到JavaScript的实战攻略与性能优化

GitHub集成截图
大模型与工程化

2天速成：利用Lovable、Supabase和Netlify打造并部署Web应用

人工智能在商业决策中的连接和复杂性示意图
大模型与工程化

AI赋能商业决策：智能体、预算优化与意图识别的实践洞察

图1：RAG管线示意图
大模型与工程化

AI搜索如何精准筛选文档：RAG管线中的关键检索优化策略

图1：四大计算机视觉任务概览
计算机视觉

Transformer大模型驾驭计算机视觉：四大核心任务实战与交互应用

使用API函数调用的生产计划n8n工作流 – (图片来源：Samir Saci)
数据科学与工程

n8n中的数据分析：从Python到JavaScript的代码节点应用策略

表1：从clinicaltrials.gov网站下载的两项阿尔茨海默病研究的关键信息元素（作者供图）
大模型与工程化

五步构建PICO信息提取器：从临床试验数据到智能应用部署

GitHub集成界面示例
大模型与工程化

AI助力两天构建部署应用：Lovable、Supabase与Netlify实战经验分享

图1：传统RAG管道示意图
大模型与工程化

RAG系统核心：优化文档检索，提升大模型AI搜索精准度与效率

图像 1
计算机视觉

基于Transformer的四大计算机视觉核心任务交互式指南

表1：从clinicaltrials.gov下载的两个阿尔茨海默病研究的关键信息示例，其中部分信息已从原始数据中提取。
大模型与工程化

五步精通PICO信息提取器：构建生物医学领域NLP应用与部署