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RoomCraft AI 使用大型语言模型和模拟退火进行房间布局优化
RoomCraft AI 是一款新颖的应用,它利用大型语言模型 (LLM) 来优化房间布局。该系统首先使用大型语言模型(具体来说是通过 Groq 使用 Llama 3.1)将房间的自然语言描述解析为结构化数据格式。然后,这些结构化数据会输入到模拟退火算法中,该算法会探索多种家具摆放方案,以根据通行空间和家具关系等因素找到最佳解决方案。最后,最佳的五个布局方案将以 3D 形式可视化,并可导出为技术 PDF 文件。
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RAG-Anything 教程:在 Colab 中构建多模态检索管道
本教程演示了如何使用 RAG-Anything 在 Google Colab 中构建多模态检索管道。该过程包括设置环境、安装 OpenAI 和 Pillow 等必需的软件包,并配置系统以处理包括文本、表格、方程和图像在内的各种数据类型。然后,用户可以生成合成报告,将其转换为可用格式,并在 RAG-Anything 框架内测试不同的检索模式。
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Docling Parse 教程:构建布局感知文档智能管道
本教程演示了如何使用 Docling Parse 构建文档智能管道来分析 PDF 结构。它涵盖了在 Colab 中设置 Python 环境、创建包含文本、形状和图像的多元素 PDF,然后使用 Docling Parse 提取单词和字符坐标等详细信息。提取的数据可以保存为 JSON 或 CSV,从而实现布局分析和阅读顺序重建等下游任务。