Author: Chimy

NodeRAG是什么

NodeRAG 是基于异构图的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）系统。通过构建包含多种节点类型的异构图，将文档信息和语言模型生成的见解整合在一起，支持多跳检索和细粒度信息提取。NodeRAG 的异构图包含实体、关系、语义单元等多种节点类型，能实现上下文感知的检索，显著提升检索准确性和效率。支持增量更新，能动态适应数据变化，通过优化算法提高检索速度和性能。

NodeRAG的主要功能

• 多跳信息检索：NodeRAG 通过构建异构图，支持多跳信息检索。能从多个节点中提取和整合信息，解决复杂的查询任务，例如在多文档问答（Multi-document Question Answering）中，NodeRAG 可以通过多跳检索找到分散在不同文档中的相关信息，生成准确的答案。
• 细粒度信息提取：NodeRAG 的异构图包含多种节点类型（如实体、关系、语义单元等），能对信息进行细粒度的分类和组织。使系统可以更精准地检索和提取相关信息，提高了检索结果的可解释性。
• 增量更新支持：NodeRAG 支持异构图的增量更新，能动态地添加或修改节点和边。使系统能适应快速变化的数据环境，例如在新闻领域，新的事件和信息可以及时被整合到图中，无需重新构建整个图结构。
• 优化性能与效率：NodeRAG 在检索速度和存储效率方面进行了优化。通过高效的索引和查询算法，NodeRAG 能在大规模数据集上快速检索信息，减少存储成本。
• 可视化与用户界面：NodeRAG 提供了友好的可视化界面和完整的 Web UI，用户可以通过图形化的方式探索和管理异构图。
• 上下文感知生成：NodeRAG 的生成模块能利用异构图中的上下文信息，生成更准确、更连贯的文本内容。结合了检索到的信息和语言模型的生成能力，能生成高质量的文本输出，例如新闻摘要、问答回答等。
• 灵活的部署与扩展：NodeRAG 支持通过 Conda 和 PyPI 安装，用户可以轻松部署本地 Web 界面。NodeRAG 的架构设计能灵活扩展，支持多种语言和领域，适用于新闻、金融、医疗等多种应用场景。

NodeRAG的技术原理

• 异构图结构设计：NodeRAG 的核心是一个异构图结构，通过集成多种类型的节点（如实体、关系、语义单元、属性、高级元素、高级概述和文本节点）来全面表示语料库中的知识。每种节点类型承担特定的角色和功能，共同构成一个功能强大且灵活的图结构。
• 图构建过程：图构建分为三个主要步骤：
  • 图分解：使用大语言模型将文本块分解为语义单元、实体和关系等基本节点，构建初始的图结构。
  • 图增强：通过节点重要性评估（如K-core分解和介数中心性）和社区检测（如Leiden算法）等方法，进一步丰富图结构，增加高级元素和属性节点。
  • 图丰富：插入原始文本块并有选择地嵌入部分数据，使用层次导航小世界（HNSW）算法组织数据到多层图结构中，高效检索语义相似的节点。
• 图搜索机制：NodeRAG 使用双搜索机制和浅层个性化PageRank（PPR）算法来实现高效检索：
  • 双搜索机制：结合标题节点上的精确匹配和富信息节点上的向量相似性搜索，识别图中的入口点。
  • 浅层PPR算法：通过模拟从入口点开始的有偏随机游走，识别相关节点，并通过早停策略限制迭代次数，确保相关性保持在局部范围内。
• 增量更新机制：NodeRAG 支持增量式图更新，当有新的文档加入时，系统能智能地将新信息整合到现有图结构中，无需重建整个知识图谱。
• 优化的稀疏个性化PageRank：NodeRAG 实现了一种优化的稀疏个性化PageRank算法，利用SciPy的稀疏矩阵计算能力，高效处理大规模图结构。使NodeRAG能在复杂的异构图上高效地进行节点重要性计算，为精准检索提供支持。

NodeRAG的项目地址

• Github仓库：https://github.com/Terry-Xu-666/NodeRAG

NodeRAG的应用场景

• 学术研究：研究人员可以用 NodeRAG 整理文献数据，构建论文关系图。通过导入论文数据集，系统能提取关键词、作者、引用关系等信息，生成知识图谱。
• 企业知识管理：企业可以用 NodeRAG 管理内部文档，构建知识库。通过导入技术文档、项目报告等，系统能生成文档关系图，帮助员工快速定位所需信息，提高知识共享效率。
• 复杂知识领域的问答系统：在医学、法律、金融等专业领域，NodeRAG 的异构图结构能精确捕捉专业概念及其关系，提供更准确的问答支持。
• 个性化推荐系统：NodeRAG 的异构图可以同时建模用户偏好、商品特性、评价情感等多种信息，通过图结构捕捉它们之间的复杂关系，提供更精准的推荐。
• 数据分析与可视化：数据分析师可以用 NodeRAG 分析复杂数据集，如社交网络或客户关系数据。系统通过图可视化展示数据联系，帮助发现隐藏模式，适用于市场分析、风险评估或推荐系统开发。

妙问是什么

妙问是腾讯广告推出的全能AI营销助手，为广告主提供全方位的营销支持。支持7×24小时在线，能快速响应广告主的咨询，帮助解决从营销筹备、执行到复盘的全流程问题。妙问具备快问快答、深度营销分析和移动办公三大核心功能，提供实时数据融合的精准回答，支持全局账户扫描和爆款素材建议。妙问服务于广告主从营销筹备、执行到复盘全流程。

妙问的主要功能

• 快问快答：基于多模型支撑的营销知识库与实时数据融合，提供快速且精准的问题回复。
• 深度营销分析：支持全局账户扫描，提供爆款素材裂变建议，帮助广告主优化营销策略，告别“玄学投放”。
• 移动办公：支持用户在手机端随时随地查询数据和查看日报，方便管理和监控广告投放情况。
• 广告审核与答疑：提供拒审答疑模块，快速告知广告被拒原因并给出修改建议，有效降低广告主与审核团队的沟通成本。
• 素材创意与优化：一键查询行业Top素材，提供创意灵感和优化建议，帮助广告主精准捕捉用户喜好。
• 实时数据查询：提供小时报、日报、时报，支持自定义数据指标，无需手动下载报表。
• 多账户管理：支持最多500个账户的模糊搜索和数据聚合查询。
• 广告诊断与优化：分析广告基础设置和效果数据，结合行业优秀案例，提供针对性的优化建议。
• 营销复盘与洞察：基于大盘数据、竞品表现和多账户投放情况，提供深度营销复盘和洞察建议，助力广告主优化策略。

如何使用妙问

• 微信搜索小程序：微信搜索腾讯广告妙问或妙问，找到小程序点击登录。不绑定广告账号支持解答广告知识类问题，绑定账号能查询数据/广告深度分析。
• 投放端小程序：在【腾讯广告助手】小程序中点击底部第三个icon支持唤醒腾讯广告妙问。
• PC端：腾讯广告投放端、工作台、服务商后台、腾讯广告的官方网站右侧企鹅悬浮图标、 chrome插件。
• 唤起妙问：进入腾讯广告妙问后，直接输入问题进行咨询。
• 查询数据：绑定账户后，随时随地查数据、看日报。
• 深度分析：基于腾讯广告妙问的深度营销分析功能，获取全局账户扫描和爆款素材建议。
• 移动办公：在手机端使用妙问，便于在外出时管理广告投放。

妙问的应用场景

• 广告咨询：快速获取开户资质、政策和审核流程等信息。
• 投放优化：实时指导和建议，帮助提升广告效果。
• 效果分析：提供数据分析和报告，辅助广告复盘。
• 移动管理：随时随地查看广告数据和日报，方便管理。
• 全天候支持：7×24小时在线，随时解答广告相关问题。

Qwen3是什么

Qwen3 是阿里巴巴推出的新一代大型语言模型，Qwen3 支持“思考模式”和“非思考模式”两种工作方式，思考模式模型会逐步推理，经过深思熟虑后给出最终答案，适合复杂问题。非思考模式模型提供快速、近乎即时的响应，适用于简单问题。Qwen3 支持 119 种语言和方言，相比前代的 29 种语言，语言能力大幅提升。Qwen3 优化了编码和 Agent 能力，支持 MCP 协议，能更好地与外部工具和数据源集成。Qwen3 的数据集规模达到约 36 万亿个 token，是 Qwen2.5 的两倍。采用四阶段训练流程，包括长思维链冷启动、长思维链强化学习、思维模式融合和通用强化学习。Qwen3 系列模型采用 Apache 2.0 协议开源，全球开发者、研究机构和企业均可免费下载并商用。

Qwen3的主要功能

• 混合推理模式：Qwen3 支持“思考模式”和“非思考模式”两种工作方式。思考模式适合复杂问题，模型会逐步推理后再给出答案；非思考模式提供快速、近乎即时的响应，适合简单问题。让用户可以根据任务的复杂程度灵活控制模型的推理过程，实现成本效益和推理质量的平衡。
• 多语言支持：Qwen3 支持 119 种语言和方言，包括英语、法语、中文（简体和繁体）、粤语等，极大地拓展了其国际应用范围。
• 增强的 Agent 能力：Qwen3 优化了编码和 Agent 能力，支持 MCP 协议，能与外部工具进行高效交互。结合 Qwen-Agent 框架，可以大大降低编码复杂性，实现高效的手机及电脑 Agent 操作等任务。
• 多种模型配置：Qwen3 提供了多种模型配置，包括两个 MoE 模型（Qwen3-235B-A22B 和 Qwen3-30B-A3B）以及六个 Dense 模型（Qwen3-32B、Qwen3-14B、Qwen3-8B、Qwen3-4B、Qwen3-1.7B 和 Qwen3-0.6B），覆盖了从小型设备到大规模企业部署的各种场景。

Qwen3的技术原理

• 大规模预训练：Qwen3 的预训练数据量达到约 36 万亿个 token，是 Qwen2.5 的两倍，涵盖了 119 种语言和方言。预训练过程分为三个阶段：
  • 第一阶段（S1）：模型在超过 30 万亿个 token 上进行了预训练，上下文长度为 4K token。这一阶段为模型提供了基本的语言技能和通用知识。
  • 第二阶段（S2）：通过增加知识密集型数据（如 STEM、编程和推理任务）的比例来改进数据集，随后模型又在额外的 5 万亿个 token 上进行了预训练。
  • 第三阶段：使用高质量的长上下文数据将上下文长度扩展到 32K token，确保模型能够有效地处理更长的输入。
• 优化的后训练：为了开发能同时具备思考推理和快速响应能力的混合模型，Qwen3 实施了四阶段的训练流程：
  • 长思维链冷启动（Long Chain-of-Thought Cold Start）：使用多样的长思维链数据对模型进行微调，涵盖数学、代码、逻辑推理和 STEM 问题等多种任务和领域。
  • 长思维链强化学习（Reasoning-based Reinforcement Learning）：利用基于规则的奖励来增强模型的探索和钻研能力。
  • 思维模式融合（Thinking Mode Fusion）：在一份包括长思维链数据和常用的指令微调数据的组合数据上对模型进行微调，将非思考模式整合到思考模型中。
  • 通用强化学习（General Reinforcement Learning）：在包括指令遵循、格式遵循和 Agent 能力等在内的 20 多个通用领域的任务上应用强化学习，进一步增强模型的通用能力并纠正不良行为。
• 多种模型配置：Qwen3 提供了多种模型配置，包括：
  • MoE 模型：Qwen3-235B-A22B 和 Qwen3-30B-A3B。
  • Dense 模型：Qwen3-32B、Qwen3-14B、Qwen3-8B、Qwen3-4B、Qwen3-1.7B 和 Qwen3-0.6B。 覆盖了从小型设备到大规模企业部署的各种场景。
• 性能优化：Qwen3 的性能大幅提升，同时部署成本大幅下降。例如，仅需 4 张 H20 即可部署满血版，显存占用仅为性能相近模型的三分之一。

Qwen3的项目地址

• 项目官网：https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/
• Github仓库：https://github.com/QwenLM/Qwen3
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3

Qwen3的性能效果

Qwen3 在多个基准测试中表现出色，例如：

• AIME25：Qwen3 获得了 81.5 分，刷新开源纪录。
• LiveCodeBench：Qwen3 超过 70 分，表现甚至超过 Grok3。
• ArenaHard：Qwen3 以 95.6 分超越 OpenAI-o1 及 DeepSeek-R1。

Qwen3的应用场景

• 文本生成：Qwen3 能生成连贯、自然的长文本，适用于自动化写作、新闻生成、博客文章创作等任务。可以基于给定的提示生成完整的文章或故事。
• 机器翻译：Qwen3 支持 119 种语言和方言，在多语言翻译任务中表现出色。可以处理多种语言对之间的翻译任务，提供高质量的翻译结果。
• 法律文书自动生成：Qwen3 可以生成合同、法律意见书、诉讼文书等法律文件。通过在法律领域的语料进行微调，Qwen3 能生成符合法律规定、格式化的文书。
• 技术文档编写：Qwen3 能生成详细的技术文档、产品说明、用户手册等。通过在技术领域的语料进行微调，Qwen3 可以帮助开发人员和技术支持团队自动化生成符合行业标准的文档。
• 医疗领域：Qwen3 可以用于生成医学报告、诊断建议等。通过在医学文献、病历等数据上的微调，Qwen3 能生成符合医学标准的专业报告。可以辅助医生在诊断过程中自动生成病例记录。
• 法律领域：Qwen3 通过微调法律领域的文献、判例和法规，可以生成高度专业化的法律文件。

Yourware是什么

Yourware 是提供快速部署工具的在线平台，支持 HTML、CSS、JavaScript 和 React 等前端技术。基于一键部署功能，让用户轻松将网页代码快速上线，无需复杂的云服务或 GitHub Pages 等操作。Yourware 提供一键美化、作品集展示和权限控制等功能，帮助用户优化网页视觉效果、集中展示创作成果、保护隐私。平台汇聚了全球创作者的优秀作品，为用户提供学习和交流的社区环境。Yourware 是开发者和创作者展示作品、快速迭代项目的理想工具，尤其适合个人开发者和小型团队。

Yourware的主要功能

• 一键部署：支持上传 HTML、CSS、JS 文件或直接复制代码，快速生成网页上线。
• 作品集管理：支持用户登录平台，集中展示自己的作品，基于个人主页分享。
• 权限控制：为分享的网页设置访问权限，如加密网页。
• 一键美化：点击按钮即能优化网页视觉效果，生成新的美化页面。

Yourware的官网地址

• 官网地址：yourware.so

如何使用Yourware

• 访问平台：访问 Yourware 的官方网站，按提示完成登录和注册。
• 上传代码或文件：
  • 拖拽上传：将 HTML、CSS、JS 文件或包含这些文件的文件夹（总大小小于 10MB）拖拽到上传区域。
  • 复制粘贴代码：直接将 HTML、CSS 或 React 代码复制到输入框中。
• 一键部署：点击“Deploy Code”按钮，Yourware 自动处理生成一个网页链接。
• 预览和分享：点击生成的链接，预览网页。将链接分享给他人，或保存到自己的网站或社交媒体。

Yourware的应用场景

• 个人作品展示：快速部署个人项目，集中展示作品集，方便分享。
• 团队开发协作：加速团队迭代，快速部署测试版本，提高开发效率。
• 教学与学习：方便教师部署教学案例，学生上传作业，助力教学互动。
• 创意与原型设计：快速将创意转化为网页原型，展示给客户或团队。
• 社区交流学习：浏览全球创作者作品，获取灵感，参与社区互动。

DAMODEL是什么

DAMODEL（丹摩）是一站式AI智算云平台，基于强大的西云算力GPU云服务器，为用户提供高性能的AI开发环境。支持多种主流AI框架，如TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle等，预置了丰富的基础镜像，包括CUDA 11+、Python 3.10+和Ubuntu 20.04，确保用户能快速启动项目。 提供从入门级到专业级的多种GPU选项，如NVIDIA GeForce RTX 4090、Tesla P40、NVIDIA A800 SXM4-80GB等，满足不同用户的需求。丹摩DAMODEL配备了250G内存和100G系统盘，支持企业级无损GPU算力，确保高性能运行。

DAMODEL的主要功能

• 高性能算力支持：
  • 提供多种高性能GPU选项，涵盖从入门级到专业级的多种型号，如NVIDIA GeForce RTX 4090、Tesla P40、NVIDIA L40S、NVIDIA A800 SXM4-80GB、NVIDIA H800等。
  • 支持企业级无损GPU算力，确保用户在AI模型训练和推理过程中能获得强大的计算支持。
• 开箱即用的开发环境
  • 预置主流AI开发框架和工具，包括TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle、TensorRT、ComfyUI等。
  • 提供基础镜像，支持CUDA 11+、Python 3.10+、Ubuntu 20.04等，用户无需从头配置环境，可快速启动项目。
  • 提供250G内存和100G系统盘，确保开发和运行过程中的高性能需求。
• 便捷的存储与管理
  • 提供企业级网络共享文件存储，支持一键挂载至应用实例，方便用户管理和使用数据。
  • 支持多样化存储规格，满足不同使用场景的需求。
  • 实现存算分离和数据安全管理，确保数据的可靠性和安全性。
• 可视化操作与监控
  • 提供GPU实例图形化交互界面，用户可以通过可视化界面进行操作和管理。
  • 实现实例动态资源监控，帮助用户实时了解资源使用情况。
  • 支持JupyterLab在线访问，用户可以在浏览器中直接进行代码开发和调试。
• 快速部署与应用
  • 支持一键部署、秒级启动、按需付费，用户可以根据需求灵活选择资源。
  • 内置多种主流AI模型，如chatglm2-6B、vicuna-7B、YoloV8、Diffusion扩散模型等，支持快速部署LLM、AI生成、数据科学等高性能AI应用。提供零基础最佳实战教程，帮助新手快速上手。
• 多样化应用支持
  • 支持AI大模型训练与测试，满足大规模AI模型的开发需求。
  • 支持深度学习、机器学习、数据科学、图像与视频处理等多种应用场景。
  • 提供丰富的模型和框架支持，如ResNet50、Vision Transformer、SSD目标检测、FCN图像语义分割等。
• 成本效益：提供超低价格的算力服务，注册即送优惠券，还有各类社区优惠活动，帮助用户降低开发成本。

如何使用DAMODEL

• 注册与登录：访问DAMODEL的官方网站，注册或登录，登录后，进入用户控制台。
• 创建GPU实例
  • 在控制台中选择“创建实例”。
  • 选择所需的GPU配置（如RTX 4090、A800 SXM等）。
  • 选择付费方式（按量付费、包日、包月等）。
  • 选择操作系统（如Ubuntu 20.04）和预置的AI环境（如TensorFlow、PyTorch等）。
  • 设置实例名称和数量，点击“创建”按钮。
• 连接实例：创建完成后，可以通过以下方式连接到GPU实例：
  • SSH连接：通过SSH命令连接到实例，使用私钥进行身份验证。

    ssh -i your_private_key.pem username@instance_ip

  • JupyterLab在线访问：通过控制台提供的JupyterLab入口直接在浏览器中访问和操作。
• 使用预置环境：丹摩DAMODEL预置了多种主流AI开发环境和工具，如TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle等。
• 用户可以直接在JupyterLab中启动Notebook，开始编写和运行代码。如果需要使用特定的AI模型，可以直接调用预置的模型镜像，如chatglm2-6B、vicuna-7B等。
• 数据管理：丹摩DAMODEL提供企业级网络共享文件存储，支持一键挂载至应用实例。用户可以通过控制台上传数据文件，或者直接在JupyterLab中上传文件。支持存算分离，确保数据的安全管理和高效使用。
• 监控与管理：通过控制台的可视化界面，用户可以实时监控GPU实例的资源使用情况，包括CPU、内存、GPU利用率等。可以通过控制台管理订单、资金和工单，方便资源的管理和优化。
• 部署与运行：用户可以在JupyterLab中编写和运行代码，进行AI模型的训练和推理。如果需要部署模型，可以直接在实例上运行部署脚本，或者使用平台提供的部署工具。

DAMODEL的应用场景

• AI大模型训练与测试：随着AI技术的发展，大模型（如LLM，即大型语言模型）的训练和测试需要强大的计算资源支持。丹摩DAMODEL提供了多种高性能GPU选项，能满足大规模模型训练的需求。
• 深度学习与机器学习：深度学习和机器学习是AI的核心领域，需要大量的数据处理和复杂的模型训练。丹摩DAMODEL提供了丰富的AI框架支持和高性能计算资源。
• 数据科学与分析：数据科学涉及数据收集、处理、分析和可视化，需要高效的计算环境和灵活的工具支持。丹摩DAMODEL提供了预置的JupyterLab环境和多种数据处理工具，方便数据科学家进行复杂的数据分析。
• 图像与视频处理：图像和视频处理是AI的重要应用领域，涉及图像生成、视频编辑、特效制作等任务。丹摩DAMODEL提供了强大的GPU资源和多种预置模型，能高效完成这些任务。

ChatDLM是什么

ChatDLM是 Qafind Labs推出的全球最快扩散语言模型，核心定位是突破传统Transformer架构在长上下文处理与推理效率上的瓶颈。模型融合了“区块扩散（Block Diffusion）”与“专家混合（MoE）”技术，拥有7B的参数量，推理速度高达2800 tokens/s，支持131,072 tokens的超大上下文窗口。在性能测试中，ChatDLM在Humaneval（0-shot）测试中准确率高达92.0%，Fill-in-the-Middle测试准确率为84.2%，展现出卓越的性能。

ChatDLM的主要功能

• 高效文本生成：ChatDLM具备超高的推理速度，每秒可生成超过2800个token，能实现实时响应，让对话更加流畅自然。支持长达131,072 tokens的超长上下文处理能力，可轻松应对长文档生成、对话历史追踪等复杂场景。
• 可控生成与局部修复：ChatDLM能对文本生成进行精准控制，满足特定需求，定制输出内容。可以无缝编辑生成内容的特定部分，无需重新生成全部文本，大大提高了灵活性。
• 资源高效：ChatDLM的优化架构降低了计算需求，使运营成本降低30%，适用于多种专业场景。
• 动态优化与领域适应：ChatDLM通过动态早停机制和迭代步数预测，减少了无效计算量，同时保持高准确率。在法律、医疗等垂直领域，ChatDLM可通过专家权重微调，将领域知识召回率提升至95.6%。

ChatDLM的技术原理

• 区块扩散（Block Diffusion）技术：ChatDLM采用区块扩散技术，将输入文本按语义单元分割为多个块（Block），每个块独立进行空间扩散计算，通过跨块注意力机制实现全局信息交互。将复杂度从传统的O(n²)降低至O(n log n)，显著提升了计算效率。
• 专家混合（Mixture-of-Experts，MoE）机制：ChatDLM配置了32至64个专家模块，每次仅激活2个专家参与计算。通过门控网络（Gating Network）动态分配任务，模型在保持精度的同时降低了70%的计算量。专家混合机制支持领域自适应优化，通过专家权重微调，可将领域知识召回率提升至95.6%。
• 长上下文处理方案：为了支持超长上下文，ChatDLM采用了旋转位置编码（RoPE）优化技术和分层缓存策略。RoPE增强了模型对长序列位置的感知能力，分层缓存策略在13万token输入下，缓存命中率可达98.2%。动态早停机制通过迭代步数预测（平均12-25步收敛），减少了40%的无效计算量。
• 推理优化：ChatDLM通过动态早停、BF16混合精度以及ZeRO分片等技术，实现了多GPU的无缝扩展。进一步提升了模型的运行效率和可扩展性。
• 并行解码与局部修复：ChatDLM结合块扩散和并行解码技术，能同时优化文本的多个部分，非传统模型的逐次生成方式。提升了生成速度，支持对文本的特定部分进行局部修正，无需重新生成整个内容。

ChatDLM的官网地址

• 国内版：chatdlm.cn
• 海外版：chatdlm.com
• 技术报告：https://www.chatdlm.com/about/report.html

ChatDLM的应用场景

• 多轮对话与领域知识库动态加载：ChatDLM能处理长文本对话，快速理解用户需求并提供准确回答，可应用于金融、电信等行业的智能客服系统，客户问题解决率可提升至92%。
• 实时情绪监测与知识检索：在员工与客户通话时，ChatDLM可实时监测情绪、语速、敏感词等，动态检索知识并推送给员工，提升服务效率与业务解答准确率。
• 长篇文档创作与编辑：ChatDLM支持万字小说大纲生成及情节自动扩展，创作效率可提升5倍。用于撰写学术论文、生成宣传册、整理会议记录等。
• 学术论文精读与知识图谱构建：ChatDLM能帮助学生和研究人员快速精读学术论文，构建跨学科知识图谱，文献综述生成时间可缩短80%。

Drimo是什么

Drimo 是追梦极客推出的 AI 智能创作工具，专为影视、广告从业者以及 AI 视频创作者设计，主要提升创作效率与专业性。能帮助影视从业者解决前期制作中的复杂流程，如故事创意生成、策划书撰写、演员场景选定、分镜脚本制作等。对于缺乏美术或影视制作经验的 AI 视频创作者，Drimo 降低了创作专业级分镜和视频的门槛。帮助他们高效完成视频创作任务。

Drimo的主要功能

• 剧本生成：用户输入关键词或短句后，Drimo 可以快速生成符合要求的剧本框架。
• 剧情构思：借助 AI 技术，帮助用户构思创意和吸引人的剧情。
• 角色设定：用户可以轻松设定角色形象和性格特征，角色更加立体生动。
• 分镜设计：提供可视化分镜设计工具，用户可直观规划视频的画面布局和镜头切换。
• 故事板：可根据场次生成故事板，查看故事板中的内容和分镜图。
• 影片生成：完成剧本、剧情、角色和分镜设计后，Drimo 能一键生成高质量影片。

如何使用Drimo

• 注册登录：访问 Drimo 的官方网站，Drimo 已正式开放内测名额，限时申请。
• 新建项目：登录后点击【新建电影项目】，开启影视项目创作。已创建的项目会显示在【我的项目】下，支持双击重新编辑、修改项目名称或删除。
• 输入创作需求：选择【输入想法】，输入关键词或短句，点击【下一步】，Drimo 会基于输入生成完整故事。
• 生成内容：根据提示选择功能模块，如剧本生成、剧情构思、角色设定等，点击生成按钮，AI 会完成创作并生成相应内容。
• 编辑与优化：对生成内容进行审阅和调整，不满意的地方可通过回溯功能修改。
• 导出与分享：完成创作后，将满意的内容导出到本地或分享到其他平台。

Drimo的应用场景

• 前期创意与策划：影视从业者可以用 Drimo 的剧本生成和剧情构思功能，快速将创意转化为详细的剧本。
• 广告脚本撰写：广告人可以输入产品特点或宣传主题，Drimo 会生成符合广告需求的脚本。
• 创意短片制作：Drimo 可以帮助小型企业或个人快速制作创意短片。从脚本撰写到视频生成，Drimo 提供一站式服务，降低了创作门槛。
• 教学视频制作：教育机构或个人教师可以用 Drimo 制作教学视频。通过输入教学大纲或知识点，生成生动的教学视频，帮助学生更好地理解和记忆。

Spatial-RAG是什么

Spatial-RAG（Spatial Retrieval-Augmented Generation）是美国埃默里大学、德克萨斯大学奥斯汀分校推出的用在提升大型语言模型（LLMs）空间推理能力的框架。结合稀疏空间检索（基于空间数据库的结构化查询）和密集语义检索（基于LLM的语义相似性匹配），解决LLMs在空间数据处理和推理方面的不足。Spatial-RAG基于多目标优化策略平衡空间约束和语义相关性，用LLM生成连贯的自然语言回答。Spatial-RAG在真实世界的旅游数据集上表现出色，提升了空间问题回答的准确性和实用性，为地理问答、城市规划和导航等领域提供新的技术路径。

Spatial-RAG的主要功能

• 空间数据检索：从空间数据库中检索与用户问题相关的空间对象，满足空间约束条件（如距离、方向、拓扑关系等）。
• 语义理解与匹配：结合自然语言处理技术，理解用户问题的语义意图，与空间对象的描述进行匹配，确保答案的语义相关性。
• 多目标优化：动态权衡空间相关性和语义相关性，生成符合空间约束又满足用户语义偏好的最优答案。
• 自然语言生成：将检索到的空间信息和语义信息整合，生成连贯、准确的自然语言回答，提升用户体验。
• 适应复杂空间任务：支持多种空间推理任务，如地理推荐、路线规划、空间约束搜索等，适用于旅游、导航、城市规划等场景。

Spatial-RAG的技术原理

• 稀疏空间检索：将自然语言问题解析为空间SQL查询，从空间数据库中检索满足空间约束的候选对象。支持多种几何类型（点、线、面）和空间关系（距离、包含、相交等），确保检索结果的精确性。
• 密集语义检索：LLM提取用户问题和空间对象描述的语义特征，用文本嵌入和余弦相似性计算语义相关性。结合空间信息和语义信息，对候选对象进行综合排名。
• 混合检索机制：将稀疏空间检索和密集语义检索相结合，考虑空间位置的准确性，兼顾语义的匹配度。基于加权融合两种检索结果，提升整体检索的准确性和鲁棒性。
• 多目标优化与动态权衡：构建多目标优化问题，动态调整空间相关性和语义相关性的权重。LLM根据用户问题的上下文动态决策，生成最优答案。
• LLM引导的生成：用检索到的空间信息和语义信息为基础，基于LLM生成自然语言回答。确保生成的答案符合空间逻辑，又具有良好的语言连贯性。

Spatial-RAG的项目地址

• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.18470

Spatial-RAG的应用场景

• 旅游景点推荐：根据用户位置或路线，推荐附近的景点、餐厅或酒店。
• 智能导航：结合实时交通和用户偏好，优化路线规划，提供沿途兴趣点。
• 城市规划：分析城市空间数据，辅助规划公园、医院等设施的布局。
• 地理问答：回答地理相关问题，如距离、位置或地标信息。
• 物流配送：优化配送路线，确保包裹按时送达。

deckrobot是什么

deckrobot 是基于AI技术的 PPT 生成工具，专为企业和专业人士设计。支持基于 AI 技术快速生成高质量、符合品牌形象的演示文稿，一键应用品牌指南、智能排版、生成内容和图表，提升制作效率，节省时间和精力。deckrobot 能帮助用户在短时间内制作出专业水准的幻灯片，提升工作效率和演示效果。

deckrobot的主要功能

• 智能设计：基于 AI 技术快速生成高质量的幻灯片设计，提供多种设计选项供用户选择，节省设计时间。
• 品牌合规：一键应用品牌指南，确保演示文稿的字体、颜色、图表等元素与企业品牌形象一致，支持多品牌风格切换。
• 内容生成：根据用户输入的提示或文档内容，自动生成演示文稿、幻灯片和段落内容，生成相关的数据图表和吸引人的图像。
• 自动排版：AI 自动对齐幻灯片中的对象，调整字体和颜色，确保布局整洁有序，细节一致。

deckrobot的官网地址

• 官网地址：deckrobot.com

deckrobot的应用场景

• 商务演示：快速制作高质量的客户提案、项目汇报或商务演讲文稿，确保内容专业且符合品牌形象，提升说服力和成交率。
• 市场营销：制作产品推广、品牌宣传、活动策划等演示文稿，快速生成吸引人的视觉内容和数据图表，增强市场影响力。
• 教育培训：帮助教育工作者快速创建教学课件，根据教学内容生成清晰的幻灯片框架和辅助图表，提高备课效率。
• 企业内部培训：制作内部培训资料、新员工入职介绍、流程说明等演示文稿，确保信息传达一致且高效。
• 咨询行业：为咨询公司快速生成专业的咨询报告、案例分析、策略建议等演示文稿，提升工作效率，确保内容符合客户品牌要求。