广告检索第12页

论文略读：The Power of Noise: Redefining Retrieval for RAG Systems

省流：在RAG中，噪声文档不仅没有对系统性能造成负面影响，反而能够显著提高系统的准确性1检索文档类型分类相关文档包含直接与查询相关的信息，提供直接回答或解释查询的标准数据。

UQI-LIUWJ·2025-06-15 10:01

一个用专业知识库与多层RAG打造调研报告的Agent

随着大型语言模型（LLM）的发展，我们有机会构建一个智能Agent，它能够利用现有的专业知识库（如行业报告、研究论文、内部数据等），通过先进的多层检索增强生成（Multi-hop/LayeredRAG）

kakaZhui·2025-06-15 06:37

【思考中.....】RAG如何提高查询准确率呢？

RAG提高查询准确率的核心策略与技术解析检索增强生成（RAG）技术通过整合外部知识库提升大语言模型（LLM）的响应质量，其查询准确率直接影响生成内容的可靠性。

努力努力再努力呐·2025-06-14 23:17

【PDF识别区域内容】求大神 PDF文件根据里面内容批量重命名！我们教会你制作一个属于自己的PDF识别区域内容批量改名工具，Python和华为云OCR的识别方案

然而，这些PDF文件的命名往往不便于用户快速识别其核心内容，给文件的管理和检索带来诸多不便。为了提高工作效率，我们开发了一个PDF识别区域内容批量改名工具。

如沐春风菜鸡收割机·2025-06-14 23:16

C#集合/动态数组ArrayList/List＜T＞集合

C#集合（Collection）集合类时专门用于数据存储和检索的类。这些类提供了对栈、队列、list和哈希表的支持。

下次见咯！·2025-06-14 21:29

揭秘毫秒级检索的底层原理

无论是电商的商品搜索、日志分析，还是企业级数据检索，Elasticsearch（ES）都因其超高的查询速度成为行业标杆。但ES为什么能比其他搜索引擎（如Solr、MySQL全文索引）快这么多？

I-NullMoneyException·2025-06-14 16:28

知识管理新范式：如何实现大模型与企业知识库的深度融合？

根本原因是知识检索效率低下：工程师查找零部件规格标准平均需28分钟，而实际阅读仅需3分钟。传统知识库基于关键词匹配，无法理解深层次语义关联，导致有效知识检索率不足37%。

charles666666·2025-06-14 14:09

企业搜索与知识库

一、企业搜索：精准定位信息的“导航仪”‌企业搜索是针对企业内部海量数据（如文档、邮件、CRM记录、项目资料等）的智能检索工具，其核心价值在于‌快速定位信息‌，解决企业“信息过载但知识匮乏”的痛点。‌

MadeInSQL·2025-06-14 12:24

SpringBoot项目接入DeepSeek指南：从零开始实现AI能力整合

通过API接入，开发者可以快速为应用添加以下AI功能：智能问答系统：构建知识库驱动的问答机器人内容生成：自动生成文章、摘要、广告文案等代码辅助：代码补全、解释、翻译和优化文本处理：情感分析、关键词提取、

cyc&阿灿·2025-06-14 08:43

一文搞定离线环境下的RAG引擎部署

在人工智能浪潮下，检索增强生成（RAG）技术已成为构建智能问答、文档分析和代码助手等应用的核心。

木鱼时刻·2025-06-14 08:05

Chroma 向量数据库学习笔记

它主要用于存储和检索嵌入向量，这些向量通常由大型语言模型(LLM)或其他机器学习模型生成，用于表示文本、图像或其他类型数据的语义信息。Chroma的设计目标是易于使用、轻量级、且专为LLM应用优化。

成都犀牛·2025-06-14 04:42

技术赋能——AI社媒矩阵营销工具如何重构社媒矩阵底层架构

全球IP动态路由内置50+国家原生IP节点（欧美静态IP/东南亚动态IP），支持TikTok、Instagram等平台零延迟访问，广告审核通过率提升50%。

引量AI·2025-06-14 03:36

django mysql 时间_Python Django MySQL，时区、日期、时间戳（USE_TZ=True时的时间存储问题）...

PythonDjangoMySQL，时区、日期、时间戳，写下这个标题的时候，头脑里面回荡着火车上的经典广告词：啤酒、饮料、矿泉水，花生、瓜子、八宝粥。

xbd小靴子·2025-06-14 03:35

《数据建模-经典教程》读书笔记七：键

一、理解候选键、主键及备用键键由一个或多个属性构成，其目的在于实施规则，有效数据检索，而且允许从一个实体导航到另一个实体。候选键是一个或多个可以唯一标识实体实例的属性。

小木谈数·2025-06-14 00:20

Redis面试高频问题

解决方案的话，我们通常都会用布隆过滤器来解决它你能介绍一下布隆过滤器吗布隆过滤器主要是用于检索一个元素是否在一个集合中。一般会使用redisson实现的布隆过滤器。它的底层主要是先去初始化一个比较大数

sanggou·2025-06-14 00:14

亚矩阵云手机针对AdMob广告平台怎么进行多账号的广告风控

针对AdMob广告平台的风控机制，亚矩阵云手机需从IP管理、设备指纹、操作行为、账号体系四个核心维度构建系统性解决方案，结合AdMob对“真实用户行为”和“广告生态健康”的严格审核逻辑，降低多账号运营的封禁风险

云云321·2025-06-13 23:37

基于深度学习的文本检索

基于深度学习的文本检索文本检索（TextRetrieval）是指在大量文本数据中，根据用户的查询文本找到相关文档。基于深度学习的方法通过提取文本的高层次语义特征，实现了高效和准确的文本检索。

SEU-WYL·2025-06-13 22:29

5G插卡路由器驱动商业连锁门店数字化升级

设备互联，构建智能运营基石品牌连锁店中各类设备众多，5G插卡路由器拥有强大的多设备接入能力，能轻松将电脑、广告屏、刷卡机、摄像头、扫码枪及支付设备等统统纳入网络，搭建起设备间稳定高效的通讯桥梁。

智联物联·2025-06-13 21:27

独立站引流新策略：AB站投放法助力突破瓶颈

FP产品的特殊性质使其在广告投放、SEO优化以及社交媒体营销等方面遭遇重重阻碍。

ShoplusEcommerce·2025-06-13 21:56

Django5.1（17）—— 执行查询（一）

执行查询（一）一旦创建数据模型后，Django自动给予你一套数据库抽象API，允许你创建，检索，更新和删除对象。本页介绍如何使用这些API。参考数据模型参考获取所有查询选项的完整细节。

·2025-06-13 21:23

大模型现在用的最多其次是预训练模型,大模型用于rag agent 预训练模型用于微调任务

当前的人工智能领域，大模型与预训练模型的应用场景呈现出显著的差异化特征，以下从技术逻辑、应用场景及典型案例三个维度展开分析：一、大模型（LLM）的核心应用：RAGAgent架构1.技术逻辑：动态知识检索与推理融合大模型

MYH516·2025-06-13 21:52

ELK日志文件分析系统——1

它是整个栈的核心，负责存储、索引和快速检索海量数据。‌Logstash‌:一个服务器端的数据处理管道，用于从多种来源同时采集、转换数据，并将其发送到像Elasticsearch这样的“存储库”中。‌K

霖檬ing·2025-06-13 18:34

鸿蒙0基础学习【代理提醒(ArkTS)】后台任务开发

为了防止代理提醒被滥用于广告、营销类提醒，影响用户体验，代理提醒增加了管控机制，应用无法直接使用代理提醒倒计时类：

·2025-06-13 18:32

国际物流找客户？千万别再犯这4个错！（附破解妙招）

误区一：没有精准定位目标客户表现：无差别群发邮件、疯狂打电话、广投低价广告，对客户需求一无所知。后果：信息被当作垃圾忽略，转化率极低，品牌形象受损，资源浪费严重。解决方案：精准定位客户圈定目

Tungee_Chen·2025-06-13 17:57

【轻量级开发任务管理方法论：个人开发者的高效实践】

文档散乱：技术方案写在聊天记录里，代码注释不够详细，过段时间就忘了检索困难：想找之前解决过的类似问题，却不知道从哪里开始找⚡工具过重：JIRA、Notion等工具功能强大，但对个人开发者来

Gazer_S·2025-06-13 14:37

游戏缓存与异步持久化的完美邂逅

以下是一些使用缓存的好处：提高响应速度：缓存可以将之前计算或检索

jforgame·2025-06-13 14:05

务必收藏！大模型常见面试题汇总与详解

向量检索。重排。将query与检索内容输入LLM，最终输出结果。使用外挂知识库主要为了解决什么问题克服遗忘问题。提升回答的准确性、权威性和时效性。解决通用模型在一些小众领域未涉猎的问题。

AI-入门·2025-06-13 13:57

同城信息微擎开源生态下的本地化生活服务

依托微擎系统的PHP开发框架与模块化能力，实现“信息发布-分类检索-社交互动-商业变现”的全流程数字化，助力用户整合区域资源，打造覆盖“衣、食、住、行、玩”的一站式同城生活服务枢纽。

·2025-06-13 12:56

RAG：2025年检索增强生成前沿技术完全指南

一、RAG技术的核心突破与行业影响在生成式人工智能爆发的今天，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）正以其独特的技术架构，成为连接静态知识库与动态生成能力的桥梁

大模型之路·2025-06-13 11:18

Python爬虫实战：研究Bleach库相关技术

网络爬虫作为一种自动获取网页内容的技术，能够高效地从互联网上收集所需信息，为数据分析、信息检索、舆情监测等应用提供基础。

ylfhpy·2025-06-13 10:07

c cuda 指定gpu_faiss-gpu近邻检索

环境准备：双路CPU工作站128G内存英伟达1080Ti显卡两块faiss源码包centos7.2+python2.7+anaconda2（环境变量与openblas安装同GPU版）centos7.2+python3.6+anaconda3（conda安装faiss环境）1显卡驱动安装显卡安装有两种方式，一种是用yum从ELRepo源中安装，一种是从源码编译驱动。我们选用第一种方式来安装（简单）。

宁静致远敏·2025-06-13 09:00

三大Windows文件搜索神器：Everything vs Listary vs AnyTXT Searcher

本文将深度评测市场三大神器：极速文件名工作流整合内容搜索Everything毫秒级响应Listary全局快捷键AnyTXT全文检索特别说明：本文评测基于Windows11环境，所有工具均测试最新稳定版本

pengles·2025-06-13 05:33

用于树组织检索的递归抽象处理代码详解

用于树组织检索的递归抽象处理RAPTOR:RECURSIVEABSTRACTIVEPROCESSINGFORTREE-ORGANIZEDRETRIEVALRaptorgitee地址：lengyanju8

堂堂客·2025-06-13 05:31

RAPTOR模型在长文档知识检索中的应用

人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处传统的检索增强型语言模型（RALMs）在检索时往往只关注短且连续的文本块，这限制了它们对整体文档上下文的全面理解。

人工智能大模型讲师培训咨询叶梓·2025-06-13 05:31

RAPTOR：树结构的索引和检索系统的递归抽象处理

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2401.18059.pdf摘要增强型检索语言模型能够更好地适应世界状态的变化，并整合长尾知识，然而现有大多数方法仅能从检索语料库中检索到较短的连续文本片段

lichunericli·2025-06-13 05:59

java优先队列（PriorityQueue）的使用

常用方法：add：加入元素clear：删除所有元素isEmpty：判断队列是否为空poll：检索并删除此队列的头，如果此队列为空，则返回nullpeek：检索但不删除此队列的头，如果此队列为空，则返回nullremove

星--空·2025-06-13 03:18

【大模型应用笔记】检索增强生成（RAG）是什么？

基础介绍RAG(RetrievalAugmentedGeneration)（检索增强生成）：给模型配备一个"外部记忆库"，类比于像给秘书配备了一个随时可查的资料库。

·2025-06-13 02:12

大模型笔记_模型微调 vs RAG

1.模型微调与RAG介绍模型微调（Fine-tuning）：大模型笔记_模型微调-CSDN博客检索增强生成RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）：大模型笔记_检索增强生成(

饕餮争锋·2025-06-13 02:12

大模型笔记：RAG（Retrieval Augmented Generation,检索增强生成）

1大模型知识更新的困境大模型的知识更新是很困难的，主要原因在于：训练数据集固定,一旦训练完成就很难再通过继续训练来更新其知识参数量巨大,随时进行fine-tuning需要消耗大量的资源，并且需要相当长的时间LLM的知识是编码在数百亿个参数中的,无法直接查询或编辑其中的知识图谱——>LLM的知识具有静态、封闭和有限的特点。——>为了赋予LLM持续学习和获取新知识的能力,RAG应运而生2RAG介绍这是

·2025-06-13 02:11

【手把手教学】小白一键重装系统教程：零基础也能轻松搞定！-系统重装-电脑维修-小白教程-实用技巧

（常见场景）1.系统崩溃：蓝屏/黑屏/无限重启2.病毒入侵：弹窗广告泛滥、文件被加密3.性能下降：开机2分钟、运行卡顿4.重置环境：二手电脑清理/跨版本

fanqie3301·2025-06-12 19:48

深入解析两阶段检索的价值与挑战

在当今大模型应用中，检索增强生成（RAG）已成为解决知识更新和幻觉问题的关键技术，但超过70%的RAG系统在首次部署后都面临答案不精准的困扰——而引入Rerank重排序机制，正是解开这一困局的关键密钥。

一休哥助手·2025-06-12 19:18

从MaxCompute到Milvus：通过DataWorks进行数据同步，实现海量数据高效相似性检索

在如今大数据和人工智能应用场景中，企业往往需要对存储在云数据仓库（如云原生大数据计算服务MaxCompute）中的大规模结构化数据进行向量化处理，以支持高效的向量检索和相似性分析等AI应用。

·2025-06-12 17:09

论文阅读：Enhancing Retrieval and Managing Retrieval: A Four-Module Synergy for Improved Quality and Ef

检索增强生成（RAG）技术利用大型语言模型（LLM）的上下文学习能力，生成更准确、更相关的响应。RAG框架起源于简单的“检索-阅读”方法，现已发展成为高度灵活的模块化范式。

clvsit·2025-06-12 17:04

WPP 媒体推出基于人工智能的工具突破基于身份识别的定向模式

据瓦伦丁·鲁萨诺夫（ValentinRussanov）通过盖蒂图片社报道，OpenIntelligence推出时的合作伙伴包括FreeWheel、谷歌、微软广告、阿德莱德、Adstra、Circana、

marteker·2025-06-12 17:59

工商财税公司找客户 FAQ：避开坑，轻松获客！

Q1：为什么我总靠朋友介绍、扫楼发名片、群里刷广告，现在效果越来越差，感觉找不到新客户了？A1：因为这些老方法效率低、覆盖面小，还容易招人烦！现在客户都在网上找服务了，你还在用“原始工具”捕鱼。

Tungee_Ming·2025-06-12 14:14

基于bert预训练模型transformer架构的中文文本多标签分类的双向语义理解。

该系统利用BERT模型的强大能力，能够精确地对中文文本进行多维度的标签分类，广泛应用于内容管理、信息检索、情感分析等领域。主要特性

·2025-06-12 14:14

Hive优化(3)——索引优化

这些格式提供了用于数据检索的内置优化。根据数据和查询模式选择适当的格式可以在不需要额外索引的情况下提高性能。分区：分区数据可以通过限制需要扫描的数据量显著减少查询时间。这是一种优化查询

麦当当MDD·2025-06-12 14:42

Faiss vs Milvus 深度对比：向量数据库技术选型指南

FaissvsMilvus深度对比：向量数据库技术选型指南引言：向量数据库的时代抉择在AI应用爆发的今天，企业和开发者面临着如何存储和检索海量向量数据的重大技术选择。

·2025-06-12 12:58

广告系统中后链路数据为什么要使用流批一体技术？流批一体技术是什么？

在大规模广告系统的后链路（离线和实时特征计算、模型训练与上线、效果监控等）中，往往既有对海量历史数据的批量计算需求（离线特征、离线模型训练、报表汇总），又有对在线请求的低延迟实时计算需求（实时特征、在线打分

盒子6910·2025-06-12 11:19

基于ElasticSearch的法律法规检索系统架构实践

我们的业务需要：海量存储：容纳10万+法律法规条文，包括PDF/Word/HTML等多格式文档高效检索：支持全文搜索、分类筛选、条文关联查询实时更新：当新法规发布时，30分钟内完成入库并可供查询权限控制

亲爱的非洲野猪·2025-06-12 09:02

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