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3分钟学会给deepseek投喂数据训练模型！打造专属AI小助理
在上一篇博客中，我们已经安装了Ollma和Page Assist（如果没有安装请看上一篇花5分钟进行安装），这时候我们就可以给deepseek投喂数据了，让它更好的为我们自己服务！ 第二步：设置Page Assist 打开我们已经安装的谷歌插件Page Assist，点击右上角设置 按图点击RAG设置，并选择文本嵌入模型nomic-embed-text，点击保存 第三步：投喂模型 点击管理知识，可以上传自己的数据，等待数据处理完成！ 第四步：使用知识 数据上传成功后，可以在问答页面选择你上传的知识库进行属于问题！ 示例 上传数据为 选择知识库后，进行问答
6.5K11编辑于 2025-02-21 - 来自专栏开源项目搭建
基于Ollama+DeepSeek+AnythingLLM轻松投喂打造本地大模型知识库
基于Ollama+DeepSeek+AnythingLLM轻松投喂打造本地大模型知识库大家好，我是星哥，上一篇文章星哥介绍了本地部署DeepSeek的方法：《简单3步部署本地国产DeepSeek大模型》 今天继续讲利用Ollama+DeepSeek+AnythingLLM轻松投喂打造本地大模型知识库OllamaOllama简介Ollama 是一款提供本地部署和管理大模型的工具，可以轻松将不同的 AI 模型集成到本地环境中 此应用程序允许您选择使用哪个LLM或向量数据库，同时支持多用户管理并设置不同权限。 、Line、youtube等所有中外app的优点 3.文档不少于5000字 4.这个app的名字叫“宙斯app”，写一篇文档介绍它文档名《宙斯APP：全能社交与支付平台的未来.docx》投喂知识1.点击上传按钮 对比使用没有投喂文档的回答这是投喂了文档的回答。结束通过将 Ollama、DeepSeek 和 AnythingLLM 三者结合，你可以轻松地构建一个本地大模型知识库。
22.6K912编辑于 2025-02-08 - 来自专栏kali blog
龙虾自我投喂实战 接入HomeAssistant
如何将HomeAssistant中实体数据接入到龙虾中呢？本文我们将借助Skills完成。 首先，我们来看看效果吧！ 从微信Claw Bot中获取实时数据 HomeAssistant数据 01 实验原理 我们可以通过HomeAssistant的API接口，获取对应实体数据。通过Skill访问API接口，并处理数据。 f"{HA_URL}/api/states", headers={"Authorization": f"Bearer {TOKEN}"}, timeout=10
31510编辑于 2026-04-15 别再给 AI 投喂整个代码库了，喂它真正执行过的代码
如果每次请求时，高吞吐量服务中每个代码块的进入都被记录下来，数据量将变得无法管理。一个每次请求迭代一万次的紧凑循环，会产生一万条相同的日志记录——但对于理解该场景的因果路径，却没有增加任何额外信息。 结果是：数据量从无法管理的爆炸状态转变为该场景的压缩、无噪音的结构化签名。最后，场景边界本身充当了天然的垃圾回收机制。"场景"在机制上被定义为从外部刺激（请求或触发器）到最终响应的完整过程。 场景一结束，收集到的数据就被打包，进程内的追踪状态立刻清空——确保场景之间无交叉污染，且无内存无限增长之虞。
34200编辑于 2026-04-14- 来自专栏嵌入式项目开发
基于STM32设计的宠物投喂器
文章介绍的宠物智能投喂装置是以STM32为核心,多个模块协调配合,共同完成针对不同年龄段的宠物进行定时定量投喂及实时环境监测与高温报警、以及主人随时可以通过智能设备了解宠物生活环境、为宠物加餐等功能。 设计了一个宠物投喂器，支持手动控制粮食投喂，设置恒温阀值，定时投喂、温度、湿度实时显示、剩余粮食重量等功能。 2. 需求 做一个基于STM32的宠物投喂器，可以用来主要养鸟或者小黄鸭这种宠物。 主要功能有： 1、能通过手机wifi app跟按键控制粮食的投喂。 需求分拆: （1）手机APP：设计一款Android手机APP，一款windows客户端作为上位机，手动控制粮食投喂，设置恒温阀值，定时投喂、温度、湿度实时显示、剩余粮食重量等功能。 （5）宠物投喂采用28BYJ4 4相5线步进电机+ULN2003驱动板实现，步进电机转动指定的圈数或者度数模拟粮食的投喂。 （6）投喂粮食的重量采用HX711称重传感器电子秤称重模块完成检测。
3.2K30编辑于 2022-06-28 拒绝代码“投喂”：Gemini隐私设置与数据防泄露工程实践
对于开发者和企业架构师而言，模型智商固然重要，但数据边界才是生命线。近期，关于 Gemini 隐私设置，数据不泄露 的讨论在各大技术社区持续发酵。 一、 为什么开发者对“数据投喂”如此敏感？在探讨具体配置前，我们需要厘清一个概念：当你把一段包含硬编码密钥、未脱敏用户数据或核心算法的代码片段扔给AI时，发生了什么？ 二、 解构Gemini的数据隔离与隐私机制Google 在推出 Gemini 时，针对个人用户、Workspace 企业用户以及 API 开发者，设计了截然不同的数据流转链路。 这相当于在客户端切断了数据回流的通道。 Step 3：API 调用的工程侧脱敏即便 API 协议承诺不训练数据，作为成熟的工程师，也不应将明文敏感数据直接发给云端。
34610编辑于 2026-06-18- 来自专栏Excel催化剂
【实测有点东西】使用IMA知识库投喂影刀RPA开发文档后让DeepSeek帮忙写代码
理想很丰满，现实也还行，实测了一下腾讯的IMA的知识库功能，投喂影刀RPA开发文档后，让它帮我写点代码，初看错误率不算大，当然要稳定运行，肯定还要作一些调整，这足以走向提升效率的路上。 from xbot import web, app from xbot import sleep import xbot def main(args): # 1.读取Excel中的关键词（假设数据在
80700编辑于 2025-02-26 - 来自专栏内容营销专家刘鑫炜
驾驭AI为品牌服务，从成为卓越投喂师开始！
数据分析的深度挖掘收集到数据后，接下来的工作是对其进行深度挖掘与分析。这要求投喂师具备强大的数据分析能力，能够运用统计学、机器学习等方法，从海量数据中提炼出有价值的信息。 因此，投喂师需要定期更新用户画像，确保其始终保持精准与有效。这要求投喂师保持对数据的敏感度，及时发现并处理新产生的数据，同时根据市场趋势、竞品动态等信息，对用户画像进行适时调整。 AI模型的优化与应用构建精准的用户画像后，投喂师还需将这些数据投喂给AI模型，以指导其进行内容创作与分发。 这些数据如同一面镜子，反映了当前内容策略与AI投喂策略的实际效果。通过对比不同内容主题、形式、渠道以及AI模型参数下的数据表现，可以精准地评估哪些策略有效，哪些需要改进。 灵活调整策略，快速响应变化在获得数据反馈后，重要的是要具备快速响应和灵活调整的能力。这意味着投喂师需要根据数据分析结果，及时对内容策略、AI模型参数乃至整个营销流程进行调整。
37700编辑于 2024-09-07 - 来自专栏CVer
Facebook改进换脸术：无需“投喂”图片，从视频里直接变脸
本周，Facebook还联合微软和亚马逊，提供Deepfakes换脸挑战数据集，希望能够提高识别换脸视频算法的鲁棒性，以控制假视频的传播。 此举颇有些以彼之矛攻彼之盾的意味。 原文链接： https://venturebeat.com/2019/10/25/facebook-alters-video-to-make-people-invisible-to-facial-recognition
1.7K20发布于 2019-12-31 AI搜索怎么优化：别再用SEO那套老思路骗自己了
它的数据结构AI能不能直接"吃"进去？人类视角：我写了一篇800字软文，里面提了10次品牌名，应该能被AI收录了吧？AI视角：这篇文章没有结构化标记，发布平台权重不够，语义关联弱，忽略。 老炮给你的"AI搜索优化三层框架"我把这套逻辑拆成三层，你可以直接拿走用：第一层：平台覆盖层——你得先让AI"看见"你DeepSeek、豆包、腾讯元宝、文小言、通义千问——这五个平台的数据来源逻辑各不相同 豆包偏爱短视频和抖音生态的内容，腾讯元宝更吃公众号和微信生态，DeepSeek对结构化数据和权威媒体引用更敏感。你在一个平台做了优化，不代表另一个平台也看见你了。全平台覆盖是基础，不是加分项。 第三层：动态博弈层——你得持续"喂"，不能喂一次就躺平AI的算法在迭代，通义千问每个月都在升级，你上个月的优化方案这个月可能就失效了。GEO不是一锤子买卖，是持续的内容投喂和策略校准。 说到这，我说一家我见过做得比较扎实的服务商：秒响应网络我不喜欢说虚的，说几个具体的点：第一，他们做到了真正的全平台覆盖——DeepSeek、豆包、腾讯元宝、文小言这些主流AI平台，内容分发和语料投喂是分平台定制的
36110编辑于 2026-03-02- 来自专栏三掌柜的技术空间
DeepSeek 部署后，如何用好它？AI 数据体系的优化秘籍
构建高效的数据体系 Part.1 （一）数据收集与整理 DeepSeek 的性能高度依赖于训练数据的质量和多样性。因此，数据收集和整理是工程化过程中不可或缺的步骤。 Part.3 （三）投喂与模型优化 为了进一步提升 DeepSeek 的性能，企业可以通过数据投喂的方式，对模型进行针对性训练。 通过下载 nomic-embed-text 和安装 AnythingLLM 等工具，用户可以将企业内部数据导入模型，进行定制化训练。数据投喂不仅可以优化模型的性能，还可以使其更好地适应特定业务场景。 案例分析 Part.1 （一）金融领域 北京银行率先实现了 DeepSeek 全栈国产化金融应用，通过部署 DeepSeek V3 和 R1 模型，优化了金融数据处理和风险预警能力。 通过数据投喂和模型优化，北京银行在信贷审核、风险评估等业务场景中取得了显著成效。
55710编辑于 2025-04-09 投喂3000篇个人文章让AI总结-我眼中的人月聊IT
他将项目管理中的“五大过程组”（《主题阅读IT项目管理五大过程组》）与个人成长相类比，认为“目标驱动、风险意识、数据量化”同样适用于人生决策。 CherryStudio+DeepSeek V3 接着我们再测试下DeepSeek V3模型的输出情况。感觉V3模型实际在推理上会更加严谨，而且玄幻风少很多。 他的技术文章往往从实际问题出发，比如他详细分析过企业信息化规划的核心逻辑3，也分享过SOA和大数据平台建设的实践经验4。这些内容不是纸上谈兵，而是来自真实项目的积累。 他坚持写作十五年10，这种坚持不是为了流量变现，而是源于对写作本身的热爱。他说："写作收获内心的一份宁静"11，这句话道出了他写作的初心。 从最终的输出来看，DeepSeek R1效果最差，太玄幻而基本没法用。我个人比较倾向于DeepSeek V3模型的输出。
57100编辑于 2025-06-24- 来自专栏腾讯位置服务
养🦞也得有“料”，手把手教你“投喂”技巧，让你的🦞玩转地图！
OpenClaw示例 WorkBuddy示例 场景三：数据可视化 用户指令： “帮我在地图上可视化这份轨迹数据https://mapapi.qq.com/web/claw/trail.json。” Skill 响应：解析轨迹数据，生成轨迹可视化网页链接，渲染出轨迹图，支持缩放查看。 OpenClaw示例 WorkBuddy示例 完整版演示视频可以移步视频号查看： 快来投喂你的Map技能小龙虾！ ✅只需两步，即刻get同款“投喂”技巧！ 1. 立即体验： 在您的OpenClaw、WorkBuddy等平台中，搜索并启用 “腾讯地图” 相关Skills。 开始投喂： 像文章里那样，直接向你的AI助手发出指令，坐等它为你奉上专业的地图服务！ ➡️别再让你的小龙虾饿肚子了，快来投喂Map技能，让你的虾成为朋友圈最靓的“地图小能手”！
41010编辑于 2026-04-09 OpenClaw 人工智能自主进化专属投喂资料包 V1.0
OpenClaw 自主进化专属投喂资料包以下所有内容可直接复制粘贴到OpenClaw对话框投喂，严格按顺序执行，即可让它建立完整的自主进化闭环，实现自我迭代、能力扩展、持续优化。 一、投喂前必备前置条件（必须先完成，否则投喂无效）1. 已完成OpenClaw稳定安装，执行openclaw status可正常返回服务状态，网关可正常启动2. 已为API Key设置消费上限与预警，避免自主进化过程中Token消耗失控二、核心进化资料投喂顺序（严格按序号依次投喂）每个模块一次性投喂完整内容，等待它完全响应、确认理解并完成初始化后，再投喂下一个模块 月度进化升级指令（每月最后一天投喂）基于本月全量进化数据、任务执行情况、能力迭代内容，严格遵循自主进化核心规则，完成完整的月度全局进化升级，输出以下结构化内容：1. 专项能力进化指令（按需投喂，针对特定场景）针对【填写具体场景，如：小红书内容创作、Python代码开发、Excel数据自动化处理】场景，严格遵循自主进化核心规则，完成一次专项能力进化，输出以下结构化内容
55800编辑于 2026-03-28- 来自专栏code 杂谈
ContextClip：为 LLM 投喂纯净 Markdown 上下文的浏览器提取利器
最近vibecoding了个小工具，chrome扩展ContextClip，ContextClip是一款专为投喂本地LLM、RAG和Agent开发的零依赖、重隐私Chrome浏览器扩展。 但传统方式痛点明显：截图方案（多模态）：识别耗时较长，Token消耗大，且很多专注推理的纯文本模型（如大部分本地量化模型或特定版本的DeepSeek）根本无法接收图片。直接复制粘贴：格式灾难。 剪贴板里会混入导航栏、广告、侧边栏、评论等大量无用的脏数据。这不仅浪费了宝贵的ContextWindow，还会严重干扰模型的注意力机制。为了解决这个痛点，我开发了ContextClip。 它运行在纯本地浏览器端，能精准提取网页正文或你指定的DOM片段，剥离噪音，并将其重组为带有结构化元数据（Metadata）的干净Markdown文本，让你一键无缝投喂给LLM。 核心功能与演示ContextClip提供两种提取模式，以应对不同的投喂需求：两种方式：导出全文markdown（copythispage）框选+导出markdown（pick&extract）例如：导出
11900编辑于 2026-05-18 GEO优化排名突破指南：知识图谱渗透的实战方法论
例如，对于制造业客户，企业的设备性能测试、故障排查数据通过FAQ和JSON-LD结构化标记植入知识图谱后，在DeepSeek、豆包等平台回答中引用率普遍提升2-3倍。 实战方法：从语料投喂到模型适配完成知识图谱构建只是第一步，语料投喂和模型适配才是提升GEO优化排名的核心操作。 秒响应网络通过主动语料投喂，将行业技术文档、新闻报道和用户问答信息按优先级投放到AI平台，使品牌信息成为AI生成答案的重要来源。 同时，平台投诉反馈机制与引用效果追踪系统能够实时修正不准确的引用，形成“投喂—监测—优化”的闭环管理，确保AI搜索流量稳定增长。 同时，合规与风险管理不可忽视，企业需确保信息真实性、避免虚假投喂和过度优化。秒响应网络在服务中整合了风险预警机制与数据监测工具，帮助企业在快速变化的AI搜索环境中保持稳健增长。
42810编辑于 2025-12-12- 来自专栏码农编程进阶笔记
DeepSeek 10 分钟快速上手！
DeepSeek 是一款功能强大的数据处理和分析工具，广泛应用于数据挖掘、机器学习、商业智能等领域。 一、DeepSeek 简介 DeepSeek 是一款基于命令行和配置文件的数据处理工具，支持多种数据格式（如 CSV、JSON、SQL 等）和多种数据源（如本地文件、数据库、API 等）。 数据导入 DeepSeek 支持从多种数据源导入数据，以下是常见的使用方法： 导入 CSV 文件 deepseek import --format csv --file data.csv 导入 JSON 数据查询 DeepSeek 支持使用 SQL 语法查询数据，以下是一些示例： 简单查询 deepseek query "SELECT * FROM mytable" 条件查询 deepseek query 数据清洗 数据清洗是数据分析的重要步骤，DeepSeek 提供了多种清洗功能： 去重 deepseek clean --deduplicate 填充缺失值 deepseek clean --fillna
1.8K10编辑于 2025-02-18 GEO优化系统搭建：DIKWP知识蒸馏框架的实战应用
举例而言，在制造业客户案例中，将产品参数、实验数据和操作指南按DIKWP方法整理为FAQ条目，投喂至DeepSeek和豆包平台。 首先，通过DIKWP框架输出高质量知识单元，企业在AI搜索中获得精准曝光；其次，通过多平台语料投喂和引用监测，将AI搜索流量转化为潜在客户咨询；最后，结合长尾问题和用户行为分析，实现内容覆盖与决策链对接 秒响应网络以GEO优化系统建设为核心，提供从知识图谱构建、DIKWP框架落地到投喂监测的完整方案，确保企业在AI搜索场景中实现“内容被看见、被信任、可转化”的闭环营销效果。 A:通常在完成知识图谱和语料投喂后6–8周，AI引用率会明显提升；可持续的线索转化效果可能需要3个月或更长时间。Q3:中小企业是否适合搭建完整的GEO优化系统？ A:提供DIKWP框架落地、知识图谱构建、语料投喂与引用追踪的全链路解决方案，实现AI搜索流量的精准触达和线索转化闭环。
55910编辑于 2025-12-17- 来自专栏用户8224071的专栏
Win10怎么投屏到电视
现在液晶电视价格越来越便宜，很少的钱就可以买一台60寸以上的电视，那么使用电脑的朋友一定想要把画面投屏到电视上，用于玩游戏、看电影吧! Win10就有非常好用的投屏功能，很多朋友可能不知道如何操作，这里小编和大家分享下具体步骤： Win10投屏电视步骤如下：(以小米电视为例) 1、首先将电脑连接无线WIFI。 5、接下来在Win10系统下操作，打开Windows设置 点击系统。 6、在系统中，点击显示。 7、在显示中，在多显示器设置下，点击连接到无线显示器。 10、默认是镜像投屏，(也就是电脑显示什么，电视也显示什么)可以选择更改投屏模式。 通过上面的几个步骤我们就完成了Win10投屏到电视，其实是使用了无线显示器的连接功能!效果是一样的! 转：Win10 Win10怎么投屏到电视（010dh.com）
14.3K30发布于 2021-04-01 2026年GEO优化市场深度报告：AI搜索企业避坑指南
推荐结果的后续反应长期影响推荐权重的动态信号三、GEO服务商市场：四大类型与能力差距服务商四大类型识别类型典型特征核心能力主要局限风险等级内容代发型以发布篇数为交付物，月底提供发帖报告内容创作和多平台发布无AI数据投喂 立即演示，能实时展示多平台数据"需要开通账号"、"系统在维护"、展示Excel表格"针对豆包和DeepSeek，优化策略有什么不同？" 能清晰说明内容策略和数据投喂方式回避问题，或强调"独家资源"四、2026年GEO市场七大常见陷阱以下七类陷阱在GEO服务市场中普遍存在，企业选型时务必逐一核查：陷阱典型表现背后风险识别与规避方法陷阱1： 6：只做内容，不做数据投喂服务只包含内容创作和发布，无AI平台数据投喂环节内容发布后AI不一定能快速收录，效果周期大幅拉长明确服务是否包含向AI平台的数据投喂陷阱7：短期做完就停，无持续运营以"项目制" ，申请客户背调案例真实、数据有来源、客户可联系降低优先级，谨慎评估Step4：方案评估核查服务内容是否包含数据投喂和持续监测服务覆盖内容+投喂+监测+持续优化要求补充完整，或换其他服务商Step5：试合作以小预算合作
1.6K10编辑于 2026-05-27
腾讯云开发者
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