登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
open-webui 创建知识库后,想要引用知识库的内容,
1、使用用#号,把知识库发送给deepseek。
2、再次问答,deepseek会检索发送的内容,参与问题
1、打开管理员面板设置栏,找到使用的“模型”选项,点击编辑
2、找到知识库选项,选择需要deepseek使用的知识库,然后保存
3、再次使用回话,不需要发送知识库文档,deepseek自动使用知识库的内容,参与问答。
有“AI”的1024 = 2048,欢迎大家加入2048 AI社区
更多推荐
国外的文献怎么找:实用检索方法与资源平台推荐
Numpy基础知识
NumPy的核心价值在于矩阵运算优化:并行计算优势:矩阵操作可实现批量数据处理,显著提升AI训练效率数学基础:支持矩阵求逆、求导等高等数学运算,满足机器学习算法需求性能对比:相比Python原生列表,NumPy数组计算速度提升10-100倍Numpy的版本选择与安装推荐安装numpy==1.26.1,通过pip list命令可查看已安装库的版本,Python第三方库镜像地址与配置,使用镜像地址加速
面向通用矩阵乘法(GEMM)负载的GPU建模方法:原理、实现与多场景应用价值
本文所论述的面向GEMM负载的GPU建模方法,通过创新的多级协同建模机制,在缓存、指令、计算强度与硬件利用率等多个维度实现深度融合,为GPU密集型应用提供了精准、可解释、可迁移的性能预测工具。其在AI训练、推理优化、稀疏计算及集群调度中的成功应用,凸显了该方法不仅具有学术前瞻性,更具备扎实的工程落地价值和广泛的商业应用前景。在算力日益成为核心竞争力的今天,此类性能建模技术将成为释放硬件潜能、优化系
扫一扫分享内容
所有评论(0)