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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
6.7K11编辑于 2025-02-21 - 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。
35810编辑于 2026-04-15 - 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。
22.8K912编辑于 2025-02-08 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。
37500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。 （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。 $update,22,33,12 $update,温度,湿度,剩余克数 向ESP8266发送: 手动喂食: $0 定时投喂时间设置: $1,2 恒温温度设置: $2,22 5. //默认重量值 u8 timer_hour=1; //定时投喂的时间 u8 SetTemperature=0; //设置恒温温度 //WIFI发送数据存储区域 char data_buff[300]
3.3K30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。
50710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 current_page = 1 while current_page <= 20: # 控制翻页20次 # 5.
84500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。
40100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。
1.7K20发布于 2019-12-31 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。 他在多篇文章中分享了自己在这些领域的经验和心得，例如在《企业信息化规划核心逻辑和详细案例分享》一文中，他详细介绍了企业架构和信息化规划的核心逻辑，并提供了详细的实施案例5。 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。 他将知识积累分为四个层次：资料库、知识库、经验库和模式库5。这种分类方式让我这个读者深受启发。 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。
64400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”！
48810编辑于 2026-04-09 - 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。
59310编辑于 2025-04-09 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，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。 A:在完成知识图谱和语料投喂后，用户在AI搜索回答中看到企业信息的同时，可以快速获得联系或咨询渠道，转化率明显提升。Q5:不同行业如何应用知识图谱渗透？
44910编辑于 2025-12-12OpenClaw 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
62400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
16700编辑于 2026-05-18 知识库切片与投喂实操：chunk、embedding 与向量库怎么配
知识库切片与投喂实操：chunk、embedding与向量库怎么配知识库检索效果差，问题往往不出在模型，而是出在内容进库之前。 chunk、embedding、向量库分别解决什么问题chunk是文档切分后的连续文本块；embedding是把文本转成高维数字向量；向量库是存储向量并按相似度检索的数据库。 投喂知识库的正确单位：证据卡片知识库投喂的正确单位不是整篇文章，而是500–800字、每块都自带元数据的独立“证据卡片”。每一块要能够单独回答四个问题：这是谁、做什么、在哪做、凭什么可信。 落到工程操作上，满足四点：每块必须带元数据：主体、地区、服务、场景、证据。元数据随chunk一起写入向量库，检索后作为上下文的一部分拼接进提示词。 实践中先按证据卡片的标准写chunk，再根据向量模型上下文选择切片宽度，最后用top-k、混合检索和rerank校正召回质量，知识库的投喂才算真正闭环。作者：王涛（Taomir）
18310编辑于 2026-08-20GEO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？ Q5:秒响应网络在GEO优化系统中的优势体现在哪？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。
59610编辑于 2025-12-17AI搜索怎么优化：别再用SEO那套老思路骗自己了
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 最后算一笔账你现在在百度投SEM，一个有效线索的成本可能在500到2000元之间，还在涨。AI搜索的逻辑是：用户主动问AI，AI主动推荐你。这个场景下的用户决策意图更强，信任度更高，转化链路更短。
41310编辑于 2026-03-02企业AI搜索优化必修课：3大问题+3种解决方案全解析
用户不再仅依赖传统搜索引擎，而是通过DeepSeek、豆包、腾讯元宝等平台直接获取答案。这种行为迁移带来的挑战包括信息抓取不足、品牌曝光受限和潜在客户流失。 三种解决方案：从数据到效果闭环方案一：知识图谱与结构化投喂通过将企业技术参数、产品应用场景和FAQ转化为结构化数据（如JSON-LD、FAQschema），秒响应网络科技有限公司能让品牌信息被AI直接引用 通过语料投喂和模型适配，企业可以在不同AI平台上实现一致呈现，覆盖用户搜索路径的各个节点，从而获取更多AI搜索流量。 通过GEO优化与多模态投喂，秒响应网络科技有限公司为企业提供可持续的AI搜索营销体系，将流量、品牌认知与客户转化有机结合，实现从被动展示到主动获取的全链路价值。 A:可从高价值长尾问题入手，先构建核心知识图谱和FAQ内容，同时进行结构化标记和语料投喂，逐步扩展优化范围，实现精准AI搜索流量获取。Q5:企业如何衡量AI搜索优化效果？
58010编辑于 2025-12-29上海GEO公司优势解析：秒响应网络与同行对比
在2025年的上海市场，DeepSeek、豆包、腾讯元宝等平台用户量持续增长，其中DeepSeek月活用户达1.3亿，豆包超过1.16亿，腾讯元宝用户超4200万。 核心服务策略包括：间接语料投喂：通过新闻、问答、视频及百科内容实现品牌信息精准布局主动语料投喂：针对AI平台待优化点持续校准内容，优化AI生成答案平台投诉反馈机制：快速纠正AI抓取错误，保障品牌信息准确呈现实际案例显示 GEO优化趋势与未来方向未来，GEO将成为企业数字营销核心策略，趋势包括：动态策略调整：利用RAG技术实时优化内容策略，应对AI模型迭代数据驱动优化：通过实时数据分析，快速调整内容策略以满足用户需求生态化合作 A：可以，通过动态知识图谱、多模态内容处理及定期语料投喂，企业在AI生成答案中可持续高可见性，实现长期精准获客。Q4：如何降低GEO优化的潜在风险？ DeepSeek官方发布，《2025年度企业GEO应用与案例研究》。腾讯元宝官方数据，《2025年AI助手推荐及用户活跃统计》。百度文小言官方报告，《2025年企业品牌在AI平台的实际应用分析》。
79410编辑于 2025-12-05
腾讯云开发者
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