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后端
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向量化知识库与RAG:打造智能AI知识检索系统引言在大模型(LLM)迅猛发展的今天,如何让AI获取最新、最准确的信息,成为一个核心问题。大多数LLM依赖其训练数据来回答问题,但它们的知识是静态的,无法实时更新。向量化知识库(VectorizedKnowledgeBase)+检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)提供了一种高效的解决方案。本文将深入解析向量
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引言:为什么Python开发者需要拥抱DeepSeek?在AI重构编程范式的2025年,DeepSeek凭借其轻量化、高效推理与垂直领域优化,成为开发者提升生产力的利器。本文将从本地部署到云端API调用,从IDE集成到全栈开发实战,全方位解析Python与DeepSeek的深度互联方案,助你实现“开发效率跃迁”。一、本地开发环境:零成本构建AI编程助手1.1极简配置:PyCharm+DeepSee
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在人工智能领域,尤其是自然语言处理(NLP)中,将文本信息转化为机器可以理解的形式是一个至关重要的步骤。本文探讨如何将文本转换为向量表示的过程,包括分词、ID映射、One-hot编码以及最终的词嵌入(Embedding),并通过具体的案例代码来辅助解释这些概念。处理字符还是数字人工智能算法只能处理数字形式的数据,特别是浮点数。这意味着任何非数字的信息,如汉字、字母等,都需要被转换成数值形式才能用于
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少林码僧
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FAISS向量数据库实战:构建毫秒级响应的智能销售问答系统关键词:FAISS向量数据库、销售知识库构建、相似度检索优化、大规模问答匹配、量化索引技术1.销售问答场景的向量化挑战与解决方案1.1传统检索方案痛点分析
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Docker介绍Docker是一种容器工具,是一种轻量化的虚拟技术,可以支持高效便捷地创建和使用Linux容器,同时可以让开发者以便捷方式打包应用到一个可移植的容器中,然后安装至任何运行Linux或Windows等系统的服务器上。官网:https://www.docker.com/Docker基本概念Docker中有非常重要的三个基本概念:镜像(Image)、容器(Container)和仓库(Re
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简介今天,我们将深入研究Llama最新模型Llama3.14050亿参数模型的部署。这个强大的模型需要大量的VRAM,特别是4位量化版本需要231GB。但是,经过一些优化,我们可以使用8x4090GPU在192GB上运行它。最好的部分?我们只需要运行三个终端命令即可完成所有设置。推荐文章《使用DSPy、Qdrant和Llama3对复杂问题进行多跳检索和推理,利用DSPy的无提示框架进行复杂的LLM
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1.DeepSeek公司概况1.1成立背景与发展历程DeepSeek,全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司,成立于2023年7月17日,由知名量化资管巨头幻方量化创立。幻方量化为DeepSeek的技术研发提供了强大的硬件支持,使其成为大厂外唯一一家储备万张A100芯片的公司。自成立以来,DeepSeek专注于开发先进的大语言模型(LLM)和相关技术,取得了显著的成果。2023年11月2日,
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为提升群众防范非法集资和反诈意识,建行广东省江门分行工作人员近日走进热闹的市场流动摊位,开展一场别开生面的金融知识宣传活动,筑牢反诈防线。网点工作人员穿梭在市场摊位间,热情地与群众交流。他们将反诈宣传与新春元素巧妙融合,耐心地向群众讲解常见的诈骗手段,除了冒充公检法诈骗、网络刷单诈骗、投资理财诈骗外,还着重介绍了非法集资的相关知识。他们提到,非法集资往往以高额回报为诱饵,承诺给参与者远高于市场正常
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前言 上篇文章记录了使用lora微调llama-1b,微调成功,但是微调llama-8b显存爆炸,这次尝试使用qlora来尝试微调参数体量更大的大语言模型,看看64G显存的极限在哪里。1.WhyQLora?QLoRA在模型加载阶段通过4-bit量化大幅减少了模型权重的显存占用。QLoRA通过反量化到BF16进行训练,在保持计算精度的同时,进一步节省显存和提高效率。QLoRA在加载、训练、以及权重
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在上一节中,我们将每个单词转换为一个表示数字的标记(token)。现在,我们需要将这个数字映射到一个向量上,这个向量称为嵌入(embedding)。在深度学习中,所有无法通过传统数据结构描述的对象都会被用一个向量表示,例如图像、语音、单词、音频等。最初,向量中的各个字段会被初始化为随机数,然后通过大量的数据和深度学习模型来训练这些向量。训练过程逐步改变向量字段的值,从而使这些字段包含某种“知识”。
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技术背景大语言模型(LargeLanguageModel,LLM),可以通过量化(Quantization)操作来节约内存/显存的使用,并且降低了通讯开销,进而达到加速模型推理的效果。常见的就是把Float16的浮点数,转换成低精度的整数,例如Int4整数。最极限的情况下,可以把参数转化成二值Bool变量,也就是只有0和1,但是这种大幅度的量化有可能导致模型的推理效果不佳。常用的是,在70B以下的
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概述:什么是湿度humidity?湿度被定义为空气(或其他气体)中水蒸气含量的某种量度。术语“湿度”是量化气体中水蒸气含量的通用术语。术语“湿度”通常与“相对湿度”互换,但在精确测量的背景下,这两个术语之间存在显着差异。水蒸气在保持改善日常生活的产品的质量和功效方面起着关键作用-消费者信任的产品是按照规格制造的。对于各行各业的制造商来说,了解准确的湿度测量工作原理以及测量仪器的作用至关重要。准确性
- 【论文精读】MapTR:用于在线矢量化高精地图构建的结构化建模与学习
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论文地址:MAPTR:STRUCTUREDMODELINGANDLEARNINGFORONLINEVECTORIZEDHDMAPCONSTRUCTION源代码:MapTR摘要High-definition(HDMap)map为自动驾驶场景提供了丰富且精确的环境信息,是自动驾驶系统规划中不可或缺的基础组件。本文提出了MapTR,一种用于高效在线矢量化高精地图构建的结构化端到端Transformer模
- 深度学习框架与边缘计算融合驱动医疗金融模型优化新路径
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内容概要随着边缘计算与深度学习框架的深度融合,医疗与金融领域的模型优化正在突破传统算力与隐私保护的瓶颈。当前,TensorFlow、PyTorch等主流框架通过轻量化改造(如TensorFlowLite与PyTorchMobile)逐步适应边缘设备的资源限制,同时结合联邦学习技术构建分布式训练网络。这种技术协同不仅降低了医疗影像诊断中的数据传输延迟,还通过动态模型压缩策略(如量化与剪枝)将金融预测
- 边缘计算与联邦学习驱动医疗金融预测及模型可解释性技术突破
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中医脉象数字化是将传统中医脉诊的主观经验转化为可量化、可分析的数字信号的过程。一、什么是中医脉象中医脉象是中医诊断学的重要组成部分,是指医生用手指触按患者手腕部的寸口脉,根据脉搏的形象、动态等特征所感知到的各种脉象表现。1.脉象形成的原理中医认为脉象的形成与心脏的搏动、心气的盛衰、脉道的通利以及气血的盈亏等因素密切相关。心脏的搏动是脉象形成的动力基础,心气充沛则心脏搏动有力,脉象和缓有力;脉道是气
- CTA策略【量化理论】
补三补四
量化交易区块链人工智能数据分析金融
CTA策略演变史全称:CommodityTradingAdvisor(商品交易顾问)CTA最开始是指通过为客户提供期权、期货方面的交易建议,或者直接通过受管理的期货账户参与实际交易,来获得收益的机构或个人。随着市场的发展,市场对CTA的理解普遍发生了改变,它已不再是商品期货,而是基于量价的趋势跟踪策略——无论是商品期货、金融期货,还是股票、外汇,只要是有历史公开量价的二级市场,都可以成为CTA策略
- 一文介绍DeepSeek的模型蒸馏和模型量化技术
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人工智能架构chatgpt开源语言模型
1关于DeepSeek最近大火的DeepSeek给中国AI市场带来了很多热度,在DeepSeek的官网,也反复提及“模型蒸馏”技术。大模型的模型蒸馏和模型量化是当前人工智能领域中重要的研究方向,它们对于提高模型的部署效率、降低资源消耗具有重要意义。2模型蒸馏(ModelDistillation)2.1定义与原理模型蒸馏是一种知识迁移的方法旨在将知识从一个大型的教师模型(TeacherModel)转
- AIGC训练效率与模型优化的深入探讨
DARLING Zero two♡
话题AIGC
文章目录1.AIGC概述2.AIGC模型训练效率的重要性3.模型优化的概念与目标4.模型优化策略4.1学习率调节4.2模型架构选择4.3数据预处理与增强4.4正则化技术4.5量化与剪枝5.代码示例6.结论人工智能领域的发展,人工智能生成内容(AIGC)越来越受关注。AIGC能够通过学习大量数据生成高质量内容,但训练效率和模型优化仍然是关键的研究方向。本博客将深入探AIGC的训练效率,与模型优化的相
- 探索未知:alpha测试的神秘序章【量化理论】
补三补四
量化交易人工智能数据分析算法大数据金融
我叫补三补四,很高兴见到大家,欢迎一起学习交流和进步今天来讲一讲alpha策略制定后的测试问题策略回测(Backtesting)主要有两种不同的回测机制,一种是向量化回测,另一种是事件驱动回测策略回测的需求广泛,因此市面上也提供了大量的回测系统,有商用软件、开源框架二次开发、也可以自己开发,越是自由度偏高的搭建回测选项,可以为自己提供的回测方案就越灵活,越个性化,缺点在于开发难度会偏高,在确定自己
- 无缝融入,即刻智能[4]:MaxKB知识库问答系统[进一步深度开发调试,完成基于API对话,基于ollama大模型本地部署等]
汀、人工智能
AIAgentLLM工业级落地实践人工智能AIAgent多智能体协作知识问答智能问答RAGAI编排流
无缝融入,即刻智能[4]:MaxKB知识库问答系统[进一步深度开发调试,完成基于API对话,基于ollama大模型本地部署等]1.简介MaxKB(MaxKnowledgeBase)是一款基于LLM大语言模型的开源知识库问答系统,1.1产品优势开箱即用:支持直接上传文档、自动爬取在线文档,支持文本自动拆分、向量化、RAG(检索增强生成),智能问答交互体验好;无缝嵌入:支持零编码快速嵌入到第三方业务系
- 哪种LLM量化方法最适合您?:GGUF、GPTQ 还是 AWQ
GordonJK
人工智能机器学习深度学习
哪种LLM量化方法最适合您?:GGUF、GPTQ还是AWQ1.GGUF:(GPT-GeneratedUnifiedFormat,GPT生成的统一格式)GGUF是GGML的后继者,由llama.cpp团队推出。它是一种专为大型语言模型设计的量化方法。它允许用户在CPU上运行LLM,同时通过提供速度改进将一些层卸载到GPU。GGUF对于那些在CPU或Apple设备上运行模型的用户特别有用。在GGUF上
- 大模型量化概述
AI领航者
人工智能ai大模型
近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,从而导致模型变得越来越大,因此,我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本,并提升模型的推理性能。模型压缩主要分为如下几类:剪枝(Pruning)知识蒸馏(KnowledgeDistillation)量化Quantization)本系列将针对一些常见大模型量化方案(GPTQ、LLM.int8()、Sm
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
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java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
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android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt