用户1418987

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发表了文章 2024-09-062024-09-06 10:46:20

RAG 使用Rerank和两阶段检索来提升你的检索质量

检索增强生成 (RAG)是一个含义丰富的术语。它向世界许诺，但在开发出 RAG 管道后，我们中的许多人仍然在疑惑，为什么它的效果不如我们预期的那样好。

用户1418987 2024-09-062024-09-06 10:46:20

模型、排序、搜索、压缩、LLM

发表了文章 2024-09-062024-09-06 10:45:54

如何在 Linux 终端高效搜索文件——高级指南

如果你是第一次学习 find 命令，我在之前的教程中介绍了文件搜索的基础知识，并探讨了一些使用 Linux 快速搜索文件的强大命令。如果你没有读过，而且还不熟悉...

用户1418987 2024-09-062024-09-06 10:45:54

linux、权限、搜索、语法、终端

发表了文章 2024-09-062024-09-06 10:45:20

使用谷歌 Gemini API 与 langchain 结合构建自己的 ChatBot（二）

上一篇文章使用谷歌 Gemini API 构建自己的 Chat（教程一）我们介绍了 Gemini 是什么，以及如何使用Gemini 构建一个多模态的聊天场...

用户1418987 2024-09-062024-09-06 10:45:20

api、chatbot、函数、模型、配置

发表了文章 2024-09-062024-09-06 10:44:50

LangChain实战：利用LangChain SQL Agent和GPT进行文档分析和交互

这些不是你可以仅通过使用RAG来解决的典型问题。相反，我们将利用LangChain的SQLAgent从人类文本中生成复杂的数据库查询。

用户1418987 2024-09-062024-09-06 10:44:50

sql、agent、gpt、产品、数据

发表了文章 2024-09-062024-09-06 10:44:12

使用langchain搭建自己的本地知识库系统

RAG 是retrieval-augmented-generation的缩写，翻译为中文的意思就检索增强，以基于最新，最准确的数据建立LLM 的语料知识库。

用户1418987 2024-09-062024-09-06 10:44:12

配置、数据、系统、服务、模型

发表了文章 2024-09-062024-09-06 10:43:41

使用谷歌 Gemini API 构建自己的 ChatGPT（教程一）

AI领域一直由OpenAI和微软等公司主导，而Gemini则崭露头角，以更大的规模和多样性脱颖而出。它被设计用于无缝处理文本、图像、音频和视频；这些基础模型重新...

用户1418987 2024-09-062024-09-06 10:43:41

教程、模型、配置、api、chatgpt

发表了文章 2024-09-062024-09-06 10:43:14

RAG实操教程langchain+Milvus向量数据库创建你的本地知识库

RAG 是retrieval-augmented-generation的缩写，翻译为中文的意思就检索增强，以基于最新，最准确的数据建立LLM 的语料知识库。

用户1418987 2024-09-062024-09-06 10:43:15

企业、教程、模型、数据、向量数据库

发表了文章 2024-09-062024-09-06 10:42:41

6.1 AI 童行，用扣子AI制作儿童绘本

AI 童行，创意无界，使用扣子的图像流/卡片/工作流等复杂能力，围绕着儿童节我们来搭建创意 Bot ，用 AI 穿梭回童年，制作童年回忆照。

用户1418987 2024-09-062024-09-06 10:42:41

工作流、模型、数据、测试、插件

发表了文章 2024-09-062024-09-06 10:40:31

Celery 任务：SQLAlchemy 会话处理指南

最近在做 AI RAG 相关的项目功能，对于 RAG 需要生成一些文本处理的异步任务，使用到了 Celery 。今天就写写关于Celery 任务的文章，SQLA...

用户1418987 2024-09-062024-09-06 10:40:31

对象、数据库、sqlalchemy、celery、session

发表了文章 2024-09-062024-09-06 10:40:07

怎么用python代码根据历史数据预测

作为Python开发者，我们经常遇到需要从各种来源和格式（如 PDF、CSV、HTML等）中提取数据的情况。在这篇文章中，我们将深入研究从PDF文件中解析数据，...

用户1418987 2024-09-062024-09-06 10:40:07

工具、脚本、数据、python、pdf

发表了文章 2024-09-062024-09-06 10:39:23

LLM 中什么是Prompts？如何使用LangChain 快速实现Prompts 一

Prompt是一种基于自然语言处理的交互方式，它通过机器对自然语言的解析，实现用户与机器之间的沟通。 Prompt主要实现方式是通过建立相应的语料库和语义解析模...

用户1418987 2024-09-062024-09-06 10:39:23

字符串、LLM、input、prompt、变量

发表了文章 2024-09-062024-09-06 10:38:53

什么是 RAG，为什么要用 RAG？

如果使用 pretrain 好的 LLM 模型，应用在你个人的情境中，势必会有些词不达意的地方，例如问 LLM 你个人的信息，那么它会无法回答;这种情况在企业内...

用户1418987 2024-09-062024-09-06 10:38:54

数据、系统、优化、企业、模型

发表了文章 2024-09-062024-09-06 10:38:24

什么是可扩展性-如何设计一个扩展性强的系统一

在系统设计中，可扩展性是指系统使其性能和成本适应应用程序和系统处理需求的新变化的能力。

用户1418987 2024-09-062024-09-06 10:38:24

设计、数据、系统、性能、服务器

发表了文章 2024-09-062024-09-06 10:37:25

什么是人工神经网络，其有哪些应用？

当你阅读这篇文章时，你身体的哪个器官正在考虑它？当然是大脑！但是你知道大脑是如何工作的吗？嗯，它有神经元或神经细胞，它们是大脑和神经系统的主要单位。这些神经元接...

用户1418987 2024-09-062024-09-06 10:37:25

模块化、数据、神经网络、函数、连接

发表了文章 2024-02-012024-02-01 11:15:03

SQL vs NoSQL：系统设计中选择哪个数据库？

在设计系统时，您将面临的最关键的系统设计选择之一是选择合适的数据库管理系统（DBMS）。SQL 与 NoSQL 数据库之间的选择可以极大地影响系统的整体性能、可...

用户1418987 2024-02-012024-02-01 11:15:04

nosql、sql、事务、系统设计、数据库

发表了文章 2024-01-302024-01-30 08:16:06

模式搜索简介-数据结构和算法教程

我们使用某些算法来进行搜索过程。模式搜索的复杂性因算法而异。在数据库中执行搜索时它们非常有用。模式搜索算法对于在较大字符串的子字符串中查找模式非常有用。这个过程...

用户1418987 2024-01-302024-01-30 08:16:06

搜索、算法、字符串、数据结构、教程

发表了文章 2024-01-292024-01-29 08:08:39

数据结构与算法：递归算法

函数直接或间接调用自身的过程称为递归，相应的函数称为递归函数。使用递归算法，可以很容易地解决某些问题。此类问题的示例包括汉诺塔 (TOH)、中序/先序/后序树遍...

用户1418987 2024-01-292024-01-29 08:08:40

算法、递归、函数、内存、数据结构与算法

发表了文章 2024-01-272024-01-27 09:50:01

如何学习算法：什么时完全二叉树？完全二叉树有什么特点？

我们知道树是一种非线性数据结构。它对儿童数量没有限制。二叉树有一个限制，因为树的任何节点最多有两个子节点：左子节点和右子节点。

用户1418987 2024-01-272024-01-27 09:50:02

数组、算法、索引、存储、二叉树

发表了文章 2024-01-272024-01-27 09:49:15

「wsl慢，wsl很慢」如何解决 wsl 慢的问题？

你一定见过Chrome和 Android Studio关于内存和 CPU 巨大消耗的情况。

用户1418987 2024-01-272024-01-27 09:49:16

终端、备份、内存、配置、数据

发表了文章 2024-01-252024-01-25 08:41:44

ZSH！在 Windows 上使用 WSL+ZSH

关于如何安装 WSL这里就不介绍了，大家可以去找找相关的教程，很多。最直接的就是去微软官方：https://learn.microsoft.com/en-us/...

用户1418987 2024-01-252024-01-25 08:41:44

zsh、插件、配置、终端、windows

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