知识库问答

决策树算法全解析：从零基础到Titanic实战，一文搞定机器学习经典模型

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战
吴师兄大模型·2025-03-20 04:18

自定义Retriever的实现方法

检索器的任务是根据用户查询检索相关的文档，这些文档通常被格式化为提示，供LLM使用，从而生成适当的响应，例如，根据知识库回答用户问题。
vaidfl·2025-03-20 03:17

太翌氏:学术理论生成与AI增强系统框架设计

总结理论+推导公式=形成学术理论→理论性能提升测算/知识图谱突破率测算/知识图谱重购率测算→学术价值评估→个人认知维度水平评估，这一系列流程产生的文献，组成了一个新学术理论的最基础文献库，这个也可以作为一个知识库过滤生成器来使用
太翌修仙笔录·2025-03-20 02:08

知识库中的知识如何进行分类和标签管理？

知识库中的知识如何进行分类和标签管理？基于主题分类明确主题层级：首先确定主要的知识主题领域，如在一个企业知识库中，可以分为“人力资源”“市场营销”“技术研发”等大主题。
自不量力的A同学·2025-03-20 00:46

AI编程工具领域：深度理解项目架构篇

AI编程工具领域：深度理解项目架构篇在AI编程工具领域，能够读取项目目录并深度理解项目架构的工具主要通过代码索引、上下文感知和智能问答等功能实现。
xinxiyinhe·2025-03-20 00:16

深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一)

文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题
皮皮冰燃·2025-03-20 00:43

DeepSeek私有化部署搭建、本地知识库、可联网查询RAG检索增强生成

一、如何私有化部署DeepSeek如何部署DeepSeek，具体可参考以下内容：喂饭式教程-腾讯云轻量服务器部署DeepSeek：https://cloud.tencent.com/developer/article/2494571喂饭式教程-腾讯云HAI服务部署DeepSeek：https://cloud.tencent.com/developer/article/2495288喂饭式教程-腾讯
TonyH2002·2025-03-20 00:42

Deepseek的本地化部署软件工具包

选择模型版本参数规模硬件要求（最低）适用场景1.5B/7B8GB内存，无专用GPU文本处理、简单问答14B16GB内存+12GB显存代码生成、逻辑推理32B/70B24GB显存+32GB内存企业级复杂任务执行命令
哈拉少12·2025-03-19 20:14

Transformer精选问答

Transformer精选问答1Transformer各自模块作用Encoder模块经典的Transformer架构中的Encoder模块包含6个EncoderBlock.每个EncoderBlock包含两个子模块
EmbodiedTech·2025-03-19 16:16

探索AI知识库的无限潜力：定义、应用与未来展望

一、AI知识库的定义AI知识库，作为人工智能技术与传统知识库概念的融合，是指利用人工智能算法和技术构建、管理和维护的信息存储系统。
·2025-03-19 16:15

探索“AI知识库”的未来：重塑信息获取与教育的新篇章

在此背景下，“AI知识库”作为人工智能技术与知识管理深度融合的产物，正逐步成为解决这一难题的关键。
·2025-03-19 16:14

Dify知识库构建流程及示例

总体流程1.数据预处理清洗：去除噪声、特殊字符、标准化格式。分词/标记化：拆分文本为单词或子词单元（如使用Tokenizer）。元数据关联：附加来源、时间戳等信息，支持多维度检索。2.文本分块固定长度分块：按字符或Token数切分，简单高效。语义分块：基于句子边界或主题分割（如NLP模型识别段落主旨）。重叠策略：相邻块间部分重叠，避免上下文断裂。3.向量化（Embedding）嵌入模型：调用预训练
cqbelt·2025-03-19 14:54

Dyn-VQA：含1452动态问题的视觉问答数据集，需灵活提供知识检索方案，查询、工具与检索时间皆可变。

2024-11-05，由阿里巴巴集团创建Dyn-VQA数据集，它包含三种类型的“动态”问题，需要复杂的知识检索策略，这些问题的查询、工具和时间都是可变的。这个数据集的创建对于推动mRAG研究和解决现有VQA数据集无法充分反映启发式mRAGs在获取复杂知识方面的刚性问题具有重要意义。数据集地址：Dyn-VQA|多模态检索数据集|自然语言处理数据集一、研究背景：在多模态大型语言模型（MLLMs）中，解
·2025-03-19 11:09

关于CanvasRenderer.SyncTransform触发调用的机制

小游戏Spine裁剪掉帧问题3）DedicatedServer性能问题4）.mp4视频放入RT进行渲染的性能分析闭坑指南这是第421篇UWA技术知识分享的推送，精选了UWA社区的热门话题，涵盖了UWA问答
·2025-03-19 11:01

iOS进程增加内存上限的接口

iOS进程增加内存上限的接口2）.sommap内存占用排查的问题3）在使用RecastNavigation遇到的两个问题这是第420篇UWA技术知识分享的推送，精选了UWA社区的热门话题，涵盖了UWA问答
·2025-03-19 11:00

一文带大家了解RARR（Retrieve-Read-Rerank） 和 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的区别

以下从多个维度对比两者的区别：1.流程架构与核心步骤RAG（检索增强生成）流程：检索（Retrieve）：从外部知识库中检索与查询相关的文档或文本片段。
测试开发Kevin·2025-03-19 10:23

AI问答-供应链管理：看懂 现金流量表、资产负债表、利润表、所有者权益变动表

一、现金流量表1.1、现金流量表的核心结构现金流量表分为3大板块，反映企业现金流入和流出的不同来源：经营活动现金流企业主业产生的现金，如销售商品、支付工资、税费等。关键指标：经营现金流入/流出、净流量（流入-流出）。投资活动现金流长期资产投资（如建厂、买设备）或处置资产（如卖子公司）产生的现金。关键指标：资本支出（购建固定资产等）、投资支付的现金。筹资活动现金流融资行为（如借款、还款、发行股票）或
快雪时晴-初晴融雪·2025-03-19 02:37

从零精通机器学习：线性回归入门

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战
吴师兄大模型·2025-03-19 01:03

关于修改 Ollama 及其模型默认路径、迁移已安装的 Ollama 程序和模型以及重启 Ollama 的操作指南

以下是关于修改Ollama及其模型默认路径、迁移已安装的Ollama程序和模型以及重启Ollama的操作指南，以问答格式呈现，并将涉及命令操作的部分使用代码块按执行顺序和步骤形式展示：Q1：如何修改Ollama
星沉大海@T·2025-03-19 01:59

java web 安全，如何认证客户端？时间戳和noce如何抵御重放攻击？

技术问答整理1.JavaHMAC签名验签示例问题如何用Java实现HMAC签名和验签？
ughome·2025-03-18 22:42

C#运算符与表达式：从入门到游戏伤害计算实践

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战
吴师兄大模型·2025-03-18 22:39

C#入门：从变量与数据类型开始你的游戏开发之旅

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战
吴师兄大模型·2025-03-18 20:29

RAG问答系统：检索增强生成框架

目录RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）框架一、RAG框架的定义二、RAG框架的工作原理三、RAG框架的举例说明四、RAG框架的优势RAG问答系统二、工作流程三、优势四、
ZhangJiQun&MXP·2025-03-18 20:26

自建 DeepSeek 时代已来，联网搜索如何高效实现

作者：张添翼（澄潭）开源LLM的新纪元：DeepSeek带来的技术平权随着DeepSeek等高质量开源大模型的涌现，企业自建智能问答系统的成本已降低90%以上。
·2025-03-18 18:38

企业本地化部署实战：基于Websoft9构建私有化生产力平台

本文将探讨如何通过Websoft9面板的本地部署，结合EPP、AI工具与知识库等应用，构建一个高效、安全的企业生产力平台。一、为什么选择本地部署？数据主权与合规性企业核心数据（如客户信息、财务记录）
·2025-03-18 18:35

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天，企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。
·2025-03-18 18:35

RabbitMQ应用问题大全（精心整理版）

token=GvlO0di8KaIfO8aF&source=doc_collaborator#《RabbitMQ常见问题知识库》
ngioig·2025-03-18 15:54

llama.cpp 和 LLM（大语言模型）

它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。
这个懒人·2025-03-18 14:12

如何让ai问答机器人通人性？

领域专用的问答机器人，数据是灵魂。通用模型的问题在于，它们虽然知识广博，但对特定领域的深度理解不足。解决这个问题的第一步，就是构建一个高质量的领域知识库。
半只小闲鱼·2025-03-18 02:28

DeepSeek使用教程

教程亮点：登录DeepSeek官网，进入“问答系统”模块，输入学科问题即可获取答案。上传学生作
rider189·2025-03-18 02:24

当你简历有一个agent项目如何准备问答

博主现在即将参加xx大学计算机学院研究生复试，现在梳理一下项目中的细节。以下是我的简历上的项目描述：核心技术与创新点为什么需要Agent？大模型的“幻觉”问题很难在模型本身上彻底解决，需要引入外部知识确保答案的准确性，Agent具有与其所属环境交互以指导action的能力，能够满足这样的需求。大模型的参数无法实时更新，本身也无法与真实世界产生实时连接，在多数场景下难以满足实际需求。部分场景需要私有
喂喂喂喂位·2025-03-18 02:51

HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与实用工具类 AI 问答 APP 开发

本文将详细介绍如何搭建HarmonyOSNEXT的开发环境，并通过一个实用工具类AI问答APP的开发示例，帮助开发者快速上手鸿蒙原生应用的开发。
·2025-03-18 00:05

测试工程师指南：基于需求文档构建本地安全知识库的完整实战

需求文档是测试工程师日常工作的核心工具，如何快速检索需求文档中的关键信息（文本、表格、图片等），并将其转化为可供AI查询的知识库，是提升工作效率的重要手段。
Python测试之道·2025-03-17 22:56

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

大模型RAG实战｜混合检索：BM25检索+向量检索的LlamaIndex实现

ThinkRAG大模型RAG实战系列文章，带你深入探索使用LlamaIndex框架，构建本地大模型知识库问答系统。
AIGC大模型 吱屋猪·2025-03-17 21:45

基于多向量检索器的多模态RAG实现：用于表格、文本和图像

原文地址：Multi-VectorRetrieverforRAGontables,text,andimages2023年10月20日概括跨不同数据类型（图像、文本、表格）的无缝问答是RAG追求的目标之一
lichunericli·2025-03-17 21:44

HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与实用工具类 AI 问答 APP 开发

本文将详细介绍如何搭建HarmonyOSNEXT的开发环境，并通过一个实用工具类AI问答APP的开发示例，帮助开发者快速上手鸿蒙原生应用的开发。
·2025-03-17 20:27

大模型联网搜索组件 SearXNG 部署和使用

2022年11月OpenAI发布ChatGPT后，大模型和知识库开始火爆，联网搜索成为弥补大模型知识陈旧的重要工具。
「已注销」·2025-03-17 16:40

探索大模型应用：构建基于检索的RAG实战指南

为了克服这些限制，本文将带你深入了解如何利用检索增强生成模型（RAG）来扩展大模型的能力，并通过一个实战案例，展示如何构建一个基于RAG的AI知识库。
李逍遥猿·2025-03-17 14:23

ChatGPT、DeepSeek、Grok 三者对比：AI 语言模型的博弈与未来

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能技术的飞速发展，AI语言模型已经成为人机交互、内容创作、代码生成、智能问答等领域的重要工具。
一ge科研小菜菜·2025-03-17 13:47

从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装

LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
AI天才研究院·2025-03-17 06:55

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战
吴师兄大模型·2025-03-16 16:16

大规模语言模型从理论到实践 开源指令数据集

诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色，从文本生成到翻译，再到问答系统，几乎无所不能。这些模型的成功离不开庞大的训练数据集和复杂的算法架构。
AI天才研究院·2025-03-16 13:17

万人在单一世界互动问答集(2)---公开数据多少玩家能进行多少即时互动？

在先前的测试数据，每个逻辑伺服器能处理约80万个任务/秒，每个任务影响3-5个物件。若我们假设10个逻辑伺服器，每秒可处理800万个互动，而这是在24,000名玩家的情境下（每个代理服务处理2,400名玩家，假设10个代理）。测试数据显示，每个代理服务处理2,400名玩家时，流量为220MiB/s。若我们同样线性推算，则60,000名玩家将产生约5.5GiB/s（约5500MiB/s）的网路流量，
微网兔子·2025-03-16 10:56

大语言模型原理与工程实践：大语言模型强化对齐

这些模型在问答、翻译、文本生成等方面展现出惊人的能力，但同时也引发了
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-16 05:52

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来.

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天，企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。
·2025-03-16 04:20

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天，企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。
·2025-03-16 00:16

Crawl4AI 与 BrowserUseTool 的详细对比

Crawl4AIBrowserUseTool类型专为AI优化的网络爬虫框架浏览器自动化工具（模拟人类操作浏览器）核心目标高效获取结构化数据供AI训练/推理处理需要浏览器交互的动态网页任务典型应用大规模数据抓取、知识库构建登录受限网站
燃灯工作室·2025-03-15 23:42

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来！

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天，企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。
·2025-03-15 23:44

Python初学者第一天

目录一、问答题（1）什么是硬件？什么是软件？（2）比特是什么？字节是什么？（3）内存和存储设备最主要的区别是什么？（4）解释语言和编译语言之间的区别是什么？（5）操作系统的主要任务是什么？
小熊h·2025-03-15 20:48
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