可持久化trie

Redis实战：第一章-初识Redis案例-文章投票

Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

随风而醒·2025-07-22 16:20

章节十四：乱序中的“指挥家”：堆排序奥义 - (堆排序 / Heap Sort)

前面我们聊了各种数据结构和算法，从基础的排序查找，到复杂的图算法、动态规划，再到巧妙的Trie树和布隆过滤器。

杨小扩·2025-07-22 15:45

19.TaskExecutor与ResourceManager建立连接

19.TaskExecutor与ResourceManager建立连接在启动过程中，TaskExecutor首先会从ResourceManagerLeaderRetriever获取到当前ResourceManagerGateway

csgo打的菜又爱玩·2025-07-22 00:58

RocketMQ源码级实现原理-NameServer路由机制

面试题从年末生产故障解锁RocketMQ集群部署的最佳实践-求其在我-博客园操作系统tcp链接established但是没超时的问题_mob6454cc769a22的技术博客_51CTO博客net.ipv4.tcp_retries2

每天的每一天·2025-07-21 15:31

1948. 删除系统中的重复文件夹

1948.删除系统中的重复文件夹-力扣（LeetCode）classTrieNode:__slots__='son','name','deleted'def__init__(self):self.son

追逐此刻·2025-07-21 10:50

LangChain教程13：LangChain自定义会话管理和Retriever

文章目录如何自定义会话管理如何创建自定义Retriever如何自定义会话管理之前我们已经介绍了如何添加会话历史记录，但我们仍在手动更新对话历史并将其插入到每个输入中。

Cachel wood·2025-07-21 03:27

构建企业私有RAG系统全流程：从 PDF 到智能问答的落地实践

RAG，全称Retrieval-AugmentedGeneration（检索增强生成）。通俗点说，它的核心思想就一句话：“模型不知道的内容，从你的知识库里搜；然后由模型来生成回答。”

观熵·2025-07-20 12:16

cx_Oracle.DatabaseError: Error while trying to retrieve text for error ORA-01804

问题：使用cx_Oracle连接oracle时报错cx_Oracle.DatabaseError:ErrorwhiletryingtoretrievetextforerrorORA-01804samplecode

智海观潮·2025-07-20 08:16

互联网大厂Java求职面试：基于Spring AI与云原生架构的RAG系统设计与实现

今天的面试主题围绕企业知识库与AI大模型的深度融合架构展开，重点探讨如何设计一个高性能、可扩展的RAG（Retrieval-Augmente

在未来等你·2025-07-19 12:16

mac OS上docker安装zookeeper

Pullingfromlibrary/zookeeper3.5.7:Pullingfromlibrary/zookeepernomatchingmanifestforlinux/arm64/v8inthemanifestlistentries

·2025-07-19 11:40

uniapp小程序无感刷新token

/tokenRequest'//从合并模块导入//全局配置constMAX_RETRIES=1//最大重试次数constbaseURL='https://your-api.com'//请求队列和刷新状态

一只一只妖·2025-07-12 05:00

字典树前缀匹配

字典树前缀匹配什么是字典树（Trie）字典树（Trie），又称单词查找树或键树，是一种有序树结构的数据结构，常用于字符串关联查找的应用场景中。

hi error.cn·2025-07-11 21:13

防抖在vue中应用

应用：适用于搜索输入框、窗口调整、搜索按钮等场景，避免频繁触发事件处理函以下伪代码…constdebouncedGetEntries：nullactivated：{debouncedGetEntries

kkkkkkkkira·2025-07-11 14:20

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（Advanced RAG[1]）MultiQuery retriever详解？

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）MultiQueryretriever详解？

985小水博一枚呀·2025-07-11 13:15

OpenWebUI(11)源码学习-后端config.py配置文件

**RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）配置**6.**图像生成配置**7.**代码解释器配置**

青苔猿猿·2025-07-11 12:08

基于Deepseek+RAG构建企业知识库：文档预处理与数据整理

基于Deepseek+RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）技术构建企业知识库，能够有效整合企业内外部知识资源，实现知识的快速检索和精准应用。

大势下的牛马·2025-07-10 12:30

linux 安装docker并部署Dify

失败Error:Errordownloadingpackages:netavark-2:1.15.1-1.el9.x86_64:Cannotdownload,allmirrorswerealreadytriedwithoutsuccess

Samale、随风·2025-07-10 12:58

net.ipv4.tcp_syn_retries

node2:/root#sysctl-p|grepsynerror:"net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables"isanunknownkeyerror:"net.bridge.bridge-nf-call-iptables"isanunknownkeyerror:"net.bridge.bridge-nf-call-arptables"isanunknownkeyne

scan724·2025-07-10 04:10

人工智能-基础篇-18-什么是RAG(检索增强生成：知识库+向量化技术+大语言模型LLM整合的技术框架)

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合外部知识检索与大语言模型（LLM）生成能力的技术框架，旨在提升生成式AI在问答、内容创作等任务中的准确性、实时性和领域适应性

weisian151·2025-07-09 20:47

从被动检索到主动思考：Naive RAG 到 Agentic RAG 的架构演进与关键技术解析

摘要随着大语言模型（LLMs）的广泛应用，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）技术已成为解决模型知识滞后与幻觉问题的核心方案。

一休哥助手·2025-07-08 05:25

使用 C++/Faiss 加速海量 MFCC 特征的相似性搜索

使用C++/Faiss加速海量MFCC特征的相似性搜索引言在现代音频处理应用中，例如大规模声纹识别(SpeakerRecognition)、音乐信息检索(MusicInformationRetrieval

whoarethenext·2025-07-08 04:17

LangChain核心组件全解析

文章目录一、核心架构组件1.模型I/O(ModelI/O)2.检索(Retrieval)3.记忆(Memory)4.链(Chains)5.代理(Agents)二、关键支持组件1.回调系统(Callbacks

北辰alk·2025-07-08 04:47

ARMv8 创建1、2、3级页表代码与注释

对下面的地址空间创建3级页表//level1table,4entries://00000000-3FFFFFFF,1GBblock,DDR//40000000-7FFFFFFF,1GBblock,DDR

liuluyang530·2025-07-07 13:29

ARMv8 创建3级页表示例

最近在研究armv8页表创建过程，顺带做了一个如下形式的页表，//level1table,4entries://00000000-3FFFFFFF,1GBblock,DDR//40000000-7FFFFFFF

liuluyang530·2025-07-07 13:29

爆改RAG！用强化学习让你的检索增强生成系统“开挂”——从小白到王者的实战指南

——一位被RAG气哭的AI工程师前言：RAG的烦恼与AI炼丹师的自我修养在AI圈混久了，大家都知道RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是大模型落地的“万金油

许泽宇的技术分享·2025-07-07 09:58

【论文笔记】RAGLAB: A Modular and Research-Oriented Unified Framework for Retrieval-Augmented Generation

论文信息论文标题：RAGLAB:AModularandResearch-OrientedUnifiedFrameworkforRetrieval-AugmentedGeneration-EMNLP24论文作者

AustinCyy·2025-07-07 00:00

从维基百科到知识图谱：用 DSPy、OpenAI 和 TiDB 构建 GraphRAG 的奇妙旅程

传统的RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）方法虽然在信息检索领域表现出色，但随着需求复杂度的提升，GraphRAG（基于知识图谱的RAG）逐渐成为更优的解决方案。

步子哥·2025-07-06 20:34

LangChain4j如何自定义文档转换器实现数据清洗？

LangChain4j提供了3种RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）实现，我们通常在原生或高级的RAG实现中，要对数据进行清洗，也就是将外接知识库中的原数据进行噪音去除

古斯塔夫歼星炮·2025-07-06 08:18

安装Python3.12报错：HTTP 429 TOO MANY REQUESTS for url ＜https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/li

安装Python3.12报错(base)[xxx@hadoop104python_shell]$condacreate--namepythonThirteenpython=3.12报错如下：Retrievingnotices

·2025-07-06 06:35

LangChain检索器的核心功能与查询逻辑源码级分析(81)

LangChain检索器的核心功能与查询逻辑源码级分析I.检索器在LangChain中的定位与作用1.1检索器的核心价值在LangChain框架中，检索器（Retriever）承担着从海量数据中快速定位相关信息的关键角色

Android 小码蜂·2025-07-04 07:11

提示词工程推荐阅读论文

少样本提示Few-shotLearningwithRetriev

司南锤·2025-07-03 13:15

RAG技术全面对比研究：探索最优检索增强生成策略

Retrieval-AugmentedGeneration（RAG，检索增强生成）技术应运而生，它结合了检索和生成的优势，通过从大量文档中检索相关信息，再利用这些信息生成高质量的回答。

·2025-07-03 13:10

Advanced RAG：下一代检索增强生成技术详解

文章目录一、核心演进维度二、关键技术组件1.智能检索子系统2.动态知识管理3.生成控制器三、核心增强技术1.递归检索(RecursiveRetrieval)2.假设性检索(HypotheticalDocumentEmbedding

北辰alk·2025-07-03 12:02

深入探索 Vanna：让数据库交互更智能

Vanna，一个基于Python的开源工具，通过结合检索增强（RetrievalAugmentation）和大型语言模型（LLM），为这一问题提供了一个创新的解决方案。本文将深入探讨Vanna

从零开始学习人工智能·2025-07-03 11:56

RAG技术栈详解：构建智能问答系统的核心组件

本文深度剖析RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）技术栈的核心构成，助你快速搭建企业级知识增强系统一、RAG技术架构全景图二、核心组件技术选型1.检索模块（Retriever

认知超载·2025-07-03 08:06

由浅入深：Python异步函数调用的艺术 - 从脚本到API架构设计

2.2FastAPI实现示例2.3调用对比分析三、架构篇：分层设计的最佳实践3.1问题：紧耦合的陷阱3.2解决方案：三层架构设计3.2.1核心业务层(core/retrieval.py)3.2.2API

Ven%·2025-07-02 13:41

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十四章（LangChain与Retrieval组件）Text Splitters详解？

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十四章（LangChain与Retrieval组件）TextSplitters详解？

·2025-07-02 11:55

FHQ无旋平衡树可持久化详解

引入在上一篇题解，我们研究了FHQ实现维护有序序列与区间翻转，在这一篇题解，我们将要探讨关于FHQ实现可持久化的操作。

xwztdas·2025-07-01 20:11

深入探索MySQL C API：使用C语言操作MySQL数据库

错误处理三.MySQL使用过程四.实现CRUD操作4.1创建数据库并建立表编辑4.2添加数据（Create）编辑编辑编辑4.3修改数据（Update）编辑4.4删除数据（Delete）4.5查询数据（Retrieve

努力学习的小赵同志·2025-07-01 18:59

CentOS：yum报错“Could not resolve host: mirrorlist.centos.org； Unknown error“解决办法（2024有效）

在其过程中需要安装yum的一个工具包：yuminstall-yyum-utils发生报错：Loadedplugins:fastestmirrorDeterminingfastestmirrorsCouldnotretrievemirrorlisthttp

py明天会更好·2025-07-01 12:46

使用Chaindesk进行简单高效的文档检索

##核心原理解析Chaindesk通过一种称为Retriever的组件实现数据检索。Retriever可以与不同的数据存储库进行交互，拉取相关文

2501_92325368·2025-07-01 11:36

RAG和KAG的区别

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）和KAG（Knowledge-AugmentedGeneration，知识增强生成）都是用于增强生成模型能力的框架，但它们在多个方面存在区别

testresultstomorrow·2025-07-01 06:39

RAG系统的“聪明药”：如何用反馈回路让你的AI越用越聪明？

今天我们来聊聊RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）系统的进化之路——如何让它像喝了聪明药一样，越用越聪明，越聊越懂你。你是不是也有这样的体验？

许泽宇的技术分享·2025-06-30 14:19

企业级RAG系统架构设计与实现指南（Java技术栈）

企业级RAG系统架构设计与实现指南（Java技术栈）开篇：RAG系统的基本概念与企业应用价值在当今快速发展的AI技术背景下，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG

在未来等你·2025-06-30 12:32

MaxRetryError: HTTPConnectionPool(host=‘127.0.0.1‘, port=51379): Max retries exceeded with url: /ses

2.有几件事：首先，根据讨论max-retries-exceeded异常令人困惑，回溯有些误导请求包装异常以方便用户。

卢卡平头哥·2025-06-30 04:44

信息检索简介——文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介2005年8月17日至9月3日在美国加利福尼亚州伯克莱纳举行了SIGIR国际会议（中文全称“计算机信息retrieval国际会议”），这是信息检索领域的顶级会议之一。

AI天才研究院·2025-06-29 21:32

第 6 部分 - 视图集和路由器

视图集类和视图类几乎是一样的，只不过它们提供的是像retrieve或者update这样的操作，而不是像get或者put这样的方法处理程序。

·2025-06-29 21:44

【爆款长文】RAG检索增强大模型的“记忆力”革命：Contextual Chunk Headers（CCH）实战全解析

今天我们来聊聊RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）这个AI圈的“记忆力补脑丸”，以及它最近新晋的“脑白金”——ContextualChunkHeaders（CCH）。

许泽宇的技术分享·2025-06-29 05:37

爆改RAG检索力：三大Query变形术，助你玩转AI知识检索！

你以为RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）就是“检索+生成”那么简单？那你可太低估AI界的“内卷”了！

许泽宇的技术分享·2025-06-29 00:30

RAG 调优指南：Spring AI Alibaba 模块化 RAG 原理与使用

>夏冬,SpringAIAlibabaContributorRAG简介什么是RAG（检索增强生成）RAG（RetrievalAugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合信息检索和文本生成的技术范式

ApacheDubbo·2025-06-28 14:40

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