南京照相馆观后感
文艺工作者的骄傲不过如此了。
警醒了国人!
还原了历史!
表达了先锋的意见!
导演申奥刻画出了军国主义分子的“暧昧”。
喜欢收藏攻城的城墙砖,喜欢临摹“仁义礼智信”,免死条上写上限两日的细节。
所有的恶,其实来自于对自己人种和民族的盲目自大。
像自诩是神以下最高级的以色列人,改教义让神划块儿地就可以说是自己的。
以及东京审判时的荒唐辩解:如果侵略中不反抗就不会有伤及平民的事情。

我们无法表达低调的愤怒!但此电影相对于新电影731可能更加“着力”。
原因是,我们并不是非要再次因为过往的屈辱历史回避。
而是,我们需要更多的认识那个“不是朋友”的“邻居”。
他们从来就希望你变成他们的奴隶(会洗照片的),再高级就是宠物(当翻译出卖自己人的,还陪笑)。
也让“邻居”的后裔们认识到他们曾经的样子,也是自己痛恨的恶魔。
因为,故事让所有人感同身受了。而不是一部731畜生的记录片而已。
愤怒没有用,反击才是对的。

这部电影的主线之一就是,
摄影师以洗照片的手艺苟且于日本人的屠杀。
但看到那些无人道的杀戮照片,唤醒了意识,调换了相片底板。
并想尽办法偷运出敌区并最后在国际社会上公开,不惜失去生命。

于是,一张相片起到一个核弹的作用。
导演和演员的反击也是中国人的主观行动。
而此刻,一个电影也起到了核弹的作用。
依附着的,屈服着的,自私的翻译/汉奸最后也是死在日本人的枪下,即使为了保护情人,但是所有人依然唾弃他。
他多次看到敌人的枪从容在眼前杀同胞,他就寄生着,懦弱着,全家亡国奴着。
民族落后即被打,国际地位是打赢了后的附属品。巴勒斯坦的加沙是换了个时空的地狱。
自强也不是口号。中日必有一战时,你的一生中做好准备了吗?你的下一代能够保家卫国吗?
看着一个个漫展上奇装异服,皮肤像吸血鬼,搔首弄姿的coser。没有一个精壮的少年和价值观正确的皮囊。
来看这部电影吧,做一个有骨气和血性的中国人。
长安的荔枝观后感
冒着台风去观影了此电影,趁着鲜劲写下文字:
原来,一骑红尘妃子笑,是荔枝使的妃子呀,是杨幂而非玉环,不过她们都姓杨。
杜少陵也有点人物偏差,戏中俨然一个深谙职场的混子,不过是在京都混编制的不务正业。
如果混的明白些,再如果没安史之乱,可能会是另外的故事了。
即便是看过电视剧版本的人,还是值得再看一次影版的。因为,有过类似故事的我更能共情和深刻。
职场死局变了活局,依然死守善道,而美丽人生。
能成,为了一个信念,踏实办事的人,穷尽组合,看看能倒在距离终点多近的地方而已。
也看看人性能恶到什么程度,也看看黑能黑到什么程度。
因为,没有恶何来善呢?没有故事又何来患难之交呢?没有悲剧又何来喜剧呢?
认请一切,两手空空,却不也是成长嘛。
简单表单的示例
如果只是简单的信息收集,便可使用简单表单。有下拉,有输入框,有文件上传。
同时,配合简单的知识库来解答对话中的用户问题。
比如:时间,地点,内容等。
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想我把吟给你听
AI知识库应用篇
需求分析
知识库这几乎是AI的入门级需求。人性化对话,精准回复问题。同时,大语言模型来做背后支撑。
- 企业级的客服、助手类商业需求。

这里的步骤有时是预先操作的,比如上传,向量化之类。
下面是更清晰的知识库的构建:

- 个人使用的,对有限集知识库的需要,即对话式的知识查询
如果是为了个人的知识梳理和研究需要,那么此类推荐豆包的方案:

只要你有账号和机器配置过关,那就黑盒使用AI。不用代理和配置。

具体就按提示步步操作吧,并非本文主要讲述,有兴趣可以自行深入尝试。
再细致来分析一下,有些公司的知识库要求是离线的,安全不泄密的,那就有许多开源的AI方案。
方案一:ollama+RAGflow
实验环境
WSL,docker desktop,
参考链接:
本地离线模型管理
ollama是本地管理各模型的,部署在容器或者本机中,这样更方便些。想增删模型和操作文件夹一样。但通过科学上网很难下载到安装包。linux的安装也是龟速的:

当下了qwen3后,本地可以开始流式对话。



使用ollama图形界面下载的模型离线保存在如下地址:
~/.ollama/models/manifests/registry.ollama.ai/library/
知识库管理
RAGFlow安装,容器式部署。和dify一样,下载源码,cd docker文件夹,然后就是docker-compose 一敲。


下面建立知识库,再建立对话聊天,配置知识库和大模型。
注意需要至少两类模型,一个是chat,一个是embedding(嵌入模型)。前者对话,后者把知识序列化接入大模型。
#登录到容器内测试连通性,可以通过hosts来支持指向。
curl http://host.docker.internal:11434/
方案二:dify的方案
以上两个方案都可以是满足了轻量级场景的。即简单的知识库,而非海量的,持续性维护的知识库。而RAGflow是主攻一隅吧。由浅入深,下面这个方案就对技术实操有较高要求了。同时,他能提供的扩展能力也是较强的。
举例来说,dify强大的就像是很长的插排,不限于一个AI的器。生态健全。dify是激活各大模型的神器。
实验环境
阿里云ECS,docker2





发布的效果


团队成员管理
注意,第一个注册是管理员,也是所有者。后面想加入成员,可以通过在系统中键入用户名,再生成邀请链接。然后,把链接发给用户。
方案三:火山引擎的产品化方案
不用懂太多的AI生态和模型功能。只要开通,申请,上传,优化,交费就行。当然,可以预付费。当然问题是知识库的保密级别要注意。
参考指导
https://www.volcengine.com/docs/82379/1261883
coze实现
技术细节更加黑盒化,但上传文档时较慢。
扣子的:https://www.cloudwego.io/zh/docs/eino/
上手实验暂时略过。
悟语宝善
如果说儒家教你的是谨慎,那么道家教你的是豁达。跳出当下的时空看万古。人生的确没有啥意义。又弱,又小,被自然,天地,日月左右。所以,道德经说:
反者道之动,弱者,道之用。
然后,明白的人就没有喜怒哀乐了,知道常中无常,破相亦是无相。你几乎不能真正拥有什么?
苏轼的《前赤壁赋》:
寄蜉蝣于天地,渺沧海之一粟。哀吾生之须臾,羡长江之无穷。挟飞仙以遨游,抱明月而长终。知不可乎骤得,托遗响于悲风。
六亲之情分,也只是十几年的相处之缘而已。彼此放过,欣赏,珍惜。只要有一瞬之美好,如轻风,明月,便已足够。
天地不仁,以万物为刍狗。
但又不用忧郁。所有的因果和禅机又是为每个人量身订做的。不偏不倚。
但又有些区别,就是
天道无亲,常与善人。
并非世俗意义上的 “善有善报”,而是强调:合乎道的行为会自然带来和谐的结果。
知足乃足,常足不殆。
“鹪鹩巢于深林,不过一枝;偃鼠饮河,不过满腹”(《庄子・逍遥游》)
一切自正,自宾,自化。
以dify的名义展示AI的肌肉
无论把dify解释成define+modify还是do it for you。
对于coder.AI+来说,却总算有装在自己“兜子”里的AI“超市”了。
好处是,上传的知识库或需要保密的资源是物理隔离了,因为是资源保存在本地服务器的。离线和实时调用千万模型皆可以。
在一切成熟后,再进入商业化,落地AI产品也不晚矣。
just take the spoon。
名词术语介绍
LLM—大语言模型
RAG—增强检索
workflow—流水线
AIGC—AI生成内容
NIG—自然语言生成
coze—火山引擎(头条旗下)的AI工厂
dify—开源的AI工厂
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