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技术前沿综述：RAG领域的重要进展与创新亮点
工作
模型
排序
数据
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在已经过去的 2024 年，RAG 的发展可以称得上是风起云涌，我们回顾全年，从多个角度对全年的发展进行总结。 首先用下图镇楼：
汀丶人工智能
2025-04-23
57
0
构建更精准的检索系统：RAGFlow对GraphRAG与标签库的强化支持
标签
知识图谱
模型
手机
数据
RAGFlow 在 2024 年 8 月的 0.9 版本引入了 GraphRAG，之后的 GraphRAG 模块一直没有再更新。而从那时起至今，GraphRAG 本身的技术也在不断演进，主要围绕轻量化等方面进行了诸多工作，例如香港科大的 LightRAG，MiniRAG，Circlemind的 fast-graphrag 等等。在 0.16.0 版本中，RAGFlow 对 GraphRAG 模块进行了重构，并进行了功能增强，具体如下： 数据写入：
汀丶人工智能
2025-04-23
97
0
多维度信息捕捉：利用向量、稀疏向量、全文搜索及张量实现RAG的极致性能
搜索
索引
性能
排序
数据
开源 AI 原生数据库 Infinity 0.2 release 正式发布，提供了 2 种新数据类型：稀疏向量Sparse Vector 和 张量Tensor，在此前的全文搜索和向量搜索之外， Infinity 提供了更多的召回手段，如下图所示，用户可以采用任意 N 路召回（N ≥ 2）进行混合搜索，这是目前功能最强大的 RAG 专用数据库。
汀丶人工智能
2025-04-22
84
0
RAG 2025：深入探索推理机制与工程优化的前沿路径
优化
工作
模型
数据
搜索
DeepSeek R1在 2025 年初引发的震撼，让我们过去对于 LLM关于推理和决策的预测时间点提早了大半年。如何让 LLM 具备更好的推理能力已经是 LLM 最热的研究方向之一。那么伴随着 LLM 的推理，RAG 需要做哪些调整？ 这正是我们在当前写下本文的主要动机。 中文的推理对应两个不同的英文词汇，一个是 Inference，对应的概念是 Training（训练），另一个是 Reasoning，指对已知信息的演绎和综合，推导出新的知识和结论的过程。我们今天所说的推理，毫无疑问是指后者，因为它是真正让 LLM 及其配套解锁更大价值的源动力。推理并不是 R1 才引入的，LLM 本身的推理，在 2024 年的 Agent 上已经得到广泛使用。流行的 Agent 框架中，普遍涵盖四大模块 Plan、Memory、Action、Tool，以及几个设计模式，其中最知名和容易实现的就是所谓 [ReAct]。那么这类基于过去的 LLM 形成的推理，跟 R1 所带来的推理，在能力上有什么区别呢？ 答案就在 R1 引入的思考链或者推理链。简单总结一下，推理的实现有如下技术流派：
汀丶人工智能
2025-04-22
88
0
常用的 Docker 命令:涵盖了镜像管理、容器管理、网络和数据卷等常见操作
管理
镜像
数据
网络
容器
以下是一些常用的 Docker 命令，它们涵盖了镜像管理、容器管理、网络和数据卷等常见操作：
汀丶人工智能
2025-04-18
182
0
Vscode：选择虚拟环境无效，指定解释器之后运行python代码失败 ，提示“/bin/sh: python: command not found“
command
sh
配置
解释器
python
Mac安装python插件之后，直接右键Run Code，输出台提示"/bin/sh: python: command not found"
汀丶人工智能
2025-02-19
411
1
2024技术总结：LLM之RAG技术全栈进化解析、Agent应用案例精选、LLM大模型部署实战指南
模型
全栈
LLM
agent
部署
嘿，大家好！作为一名技术宅，我在2024年与AI的大型语言模型（LLM）技术有了不少“亲密接触”，感觉就像是和一位日益聪明的老友并肩前行。
汀丶人工智能
2025-01-25
559
0
在MAC系统下安装Docker、Dify以及docker镜像加速
镜像
配置
系统
容器
mac
Docker.dmg从页面顶部的下载按钮或发行 说明下载后，在终端中运行以下命令在应用程序文件夹中安装 Docker Desktop：
汀丶人工智能
2024-12-18
6.9K
0
AI体系化知识专栏：基础-Python常见语法
python
对象
函数
基础
语法
普及一个概念：数据容器 所谓的容器就是在一个变量中，可以同时保存多份数据。 => 字符串、列表、元组、字典、集合 for主要作用就是实现对容器的遍历（把里面的元素一个一个打印出来）
汀丶人工智能
2024-12-01
156
0
解决Navicat连接postgresql时出现‘datlastsysoid does not exist‘报错的问题
navicat
解决方案
连接
搜索
postgresql
汀丶人工智能
2024-10-01
489
0
Navicate链接Mysql报错2059-Authentication plugin ‘caching_sha2_password‘ cannot be loaded
加密
authentication
caching
mysql
plugin
这里，-it参数是为了确保命令在一个交互式的终端中运行。mysql -u root -p是MySQL命令行工具的启动命令，其中-u root指定了以root用户身份登录，-p会提示你输入root用户的密码。
汀丶人工智能
2024-09-22
505
0
Navicat数据库管理工具实现Excel、CSV文件导入到MySQL数据库
navicat
工具
数据库
数据库管理
csv
1、在导入到数据库之前，先对 Excel 的列名重命名，以便与数据库中要导入的表的字段名保持一致（不一致，则需要在导入时手动对应）。
汀丶人工智能
2024-09-22
201
0
修改Docker默认存储路径，解决系统盘占用90%+问题(修改docker root dir)
存储
root
服务
配置
数据
随着Docker技术的广泛应用，它极大地简化了复杂项目的部署与维护流程，仅凭单一镜像即可轻松运行。然而，随着数据量不断增长，Docker的默认数据存储方式可能逐渐成为挑战，尤其是当默认安装于根目录（“/”）时，可能迅速消耗宝贵的系统空间。面对根目录空间不足的困境，尤其是在加载大型镜像时，调整Docker的Root Dir至专用的挂载数据目录显得尤为关键。
汀丶人工智能
2024-09-22
2.1K
0
深入探索AI文生语音技术的奥秘：从文本输入到逼真语音输出的全链条语音合成过程解析
音频
语音
语音合成
模型
数据
对比语音来说，NLP 技术在深度学习中更为普及。在介绍语音合成任务前，我们先来了解语音这一模态的特点，并将其与文本模态对比。
汀丶人工智能
2024-09-11
436
0
AI(文生语音)-TTS 技术线路探索学习:从拼接式参数化方法到Tacotron端到端输出
语音
神经网络
深度学习
模型
系统
在数字化时代，文本到语音（Text-to-Speech, TTS）技术已成为人机交互的关键桥梁，无论是为视障人士提供辅助阅读，还是为智能助手注入声音的灵魂，TTS 技术都扮演着至关重要的角色。从最初的拼接式方法到参数化技术，再到现今的深度学习解决方案，TTS 技术经历了一段长足的进步。这篇文章将带您穿越时间，探究 TTS 技术的演变历程，重点关注如何通过先进的算法和计算模型，实现从一段静态文本到仿若真人般自然流畅语音的转化。我们将深入了解深度学习的革命性影响，如何推动着 TTS 技术向着更高的自然度和理解力迈进，特别是谷歌的 Tacotron 和 DeepMind 的 WaveNet 如何在这个领域设定了新的标准。随着技术的不断成熟，未来的 TTS 系统将更加智能、灵活，并且能够在更广泛的应用场景中提供个性化和情感丰富的语音交互体验。
汀丶人工智能
2024-09-11
353
0
基于CloudflareSpeedTest项目实现git clone加速
软件
git
clone
代理
排序
更多内容参考项目：https://github.com/XIU2/CloudflareSpeedTest
汀丶人工智能
2024-09-06
159
0
Linux下指定pip install安装路径、修改pip安装路径
python
linux
pip
操作系统
权限
在Linux下直接用pip install packageName，有些文件会被放到根目录下，如果没有sudo权限的话，是会安装失败的。这个以后我们就需要指定安装的目录了。
汀丶人工智能
2024-08-20
1.1K
0
Xinference实战指南：全面解析LLM大模型部署流程，携手Dify打造高效AI应用实践案例，加速AI项目落地进程
进程
模型
实践
LLM
部署
Xorbits Inference (Xinference) 是一个开源平台，用于简化各种 AI 模型的运行和集成。借助 Xinference，您可以使用任何开源 LLM、嵌入模型和多模态模型在云端或本地环境中运行推理，并创建强大的 AI 应用。通过 Xorbits Inference，可以轻松地一键部署你自己的模型或内置的前沿开源模型
汀丶人工智能
2024-08-17
4.9K
0
Composerize神器：自动化转换Docker运行命令至Compose配置，简化容器部署流程
容器
自动化
部署
工具
配置
在现代的微服务架构中，Docker Compose 是管理多容器应用的重要工具，它允许我们通过一个简单的 docker-compose.yml 文件来定义和运行多个关联的容器。然而，有时候我们可能已经习惯于使用 docker run 命令行方式启动容器。现在，有了 Composerize，一切都变得更简单了！
汀丶人工智能
2024-08-17
959
0
LLM大模型部署实战指南：Ollama简化流程，OpenLLM灵活部署，LocalAI本地优化，Dify赋能应用开发
优化
LLM
部署
开发
模型
Ollama 是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。，这是 Ollama 的官网地址：https://ollama.com/
汀丶人工智能
2024-08-17
1.4K
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