语义检索第6页

向量数据库及其在大模型应用落地中的作用

一、几个术语需要弄清楚几个术语，比如向量、Embedding、向量检索、向量数据库，具体如下。1.向量：为AI理解世界的通用数据形式，是多模态数据的压缩，任何模态数据都可以转为向量。

一望无际的大草原·2025-03-08 07:48

FastGPT 引申：混合检索完整实例

文章目录FastGPT引申：混合检索完整实例1.各检索方式的初始结果2.RRF合并过程3.合并后的结果4.Rerank重排序后5.最终RRF合并6.内容总结FastGPT引申：混合检索完整实例下边通过一个简单的例子说明不同检索方式的分值变化过程

窝窝和牛牛·2025-03-08 03:14

【YOLOv12改进trick】StarBlock引入YOLOv12，创新涨点优化，含创新点Python代码，方便发论文

改进优势：简单粗暴的星型乘法涨点却很明显适用场景：目标检测、语义分割、自然语言处理等多种场景高效紧凑的模型，不适用于大模型思路来源：CVPR2024《RewritetheStars》目录1.设计动机2.

zy_destiny·2025-03-08 02:46

【ACM独立出版-录用文章全部递交EI检索-检索稳定】2025年数字化教育与信息技术国际学术会议（DEIT 2025）

【会议亮点】1.EI检索稳定：ACMInternationalConferenceProceedingsSeries独立出版2.参会人数多，口头报告和海报展示均提供正式的参会证书3.线下参会包含三餐，茶歇

AEIC_GAO·2025-03-07 23:17

如何使用 DeepSeek 提升工作效率

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索与分析平台，它不仅支持快速的信息检索，还能通过对数据的深度分析和挖掘，为用

2401_89793006·2025-03-07 23:17

从 Faith 与 Belief 的语义与语境辨析中解析其宗教哲学内涵

注：本文是对《信仰与理性：信仰的认识论》中“Part5.Faithasbelieff”的“咬文嚼字”的语义辨析。第二篇涉及bible，不看religion，只看语义解析。机翻，未校。

斐夷所非·2025-03-07 23:38

网络安全防御矩阵：从云防火墙流量清洗到WAF语义分析的立体化防护

在当今数字化浪潮中，网络安全愈发重要，云防火墙与Web应用防火墙作为网络安全防护的关键力量，备受关注。云防火墙定义云防火墙依托云计算技术而生，它并非传统意义上孤立存在于本地的防火墙设备，而是基于云计算平台构建的。借助云计算的分布式架构与弹性扩展能力，云防火墙能够为用户提供灵活、高效、可扩展的网络安全防护服务，轻松应对大规模网络流量的实时监测与管控。架构策略管理模块，它负责制定和管理防火墙的访问控制

·2025-03-07 21:32

为什么「上下文检索」是提升 RAG 系统问答准确度的关键？

“文档切块”步骤导致丢失语义缺失、语义歧义或全局结构缺失，AI可能只看到了“局部信息”，却忽略了“全局意义”。

·2025-03-07 21:31

Lucene初探之总体架构

从总体上来说，Lucene的可以被概括为三点：高效、可扩展的全文检索库；基于Java实现；支持对纯文本文件进行索引可搜索；Lucene的工作流程和架构如下所示：通过该图片，我们可以看出，Lucene的工作流程可以被分为两个部分

Derrick_gu·2025-03-07 19:38

介绍常见的图片分类模型与算法

随着深度学习技术的飞速发展，很多强大的图像分类算法和模型已经被提出，广泛应用于从医疗影像到自动驾驶、从人脸识别到图像检索等多个领域。

萧鼎·2025-03-07 19:31

具有自主规划与决策能力的 RAG 工作全面解析

简介RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种将信息检索与生成模型相结合的技术，广泛应用于需要外部知识支持的AI任务。

weixin_40941102·2025-03-07 13:15

计算机视觉 vs 机器视觉 | 机器学习 vs 深度学习：核心差异与行业启示

一、计算机视觉（CV）与机器视觉（MV）：从学术研究到工业落地的分水岭1.定义与目标差异计算机视觉（CV）目标是赋予计算机类似人类的视觉理解能力，通过算法对图像或视频中的目标进行识别、跟踪和语义理解。

程序员Linc·2025-03-07 12:00

RAG 检索增强生成：技术详解与应用展望

RAG检索增强生成：技术详解与应用展望一、引言随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域迎来了前所未有的变革。

君君学姐·2025-03-07 07:18

电商智能客服实战（三）-需求感知模块具体实现

电商智能客服实战（一）—概要设计电商智能客服实战（二）需求感知模块模型微调实现一、整体架构设计1.1模块定位需求感知模块作为智能客服系统的前端处理单元，负责对用户输入进行多维度解析，输出结构化语义理解结果

power-辰南·2025-03-07 06:08

[Elasticsearch] refresh/flush/merge概念及Api

操作默认情况下,Elasticsearch写入的数据会存在于内存缓冲区中,此时并没有落入segment,而是等待index.refresh_interval的时间间隔后,数据会落入到segment中,此时才可以被检索

小鱼收藏夹·2025-03-07 02:54

【大模型基础_毛玉仁】0.系列文章

原书涵盖传统语言模型、大语言模型架构、提示工程、参数高效微调、模型编辑和检索增强生成等几大模块。

XiaoJ1234567·2025-03-07 00:02

【大模型系列篇】Vanna-ai基于检索增强(RAG)的sql生成框架

简介Vanna是基于检索增强(RAG)的sql生成框架Vanna使用一种称为LLM（大型语言模型）的生成式人工智能。

木亦汐丫·2025-03-06 23:54

(七) Java集合面试宝典：轻松拿下集合类问题

（二）Map接口体系Map接口用于存储键值对，键是唯一的，通过键可以快速检索对应的值。二、List接口及其实现类List是一个有序的集合，允许重复的元素。实现

Java_young·2025-03-06 21:04

FastGPT 源码：混合检索调用链路

文章目录FastGPT源码：混合检索调用链路1.入口函数2.核心搜索函数3.RRF合并函数4.Rerank重排序函数5.完整流程FastGPT源码：混合检索调用链路主要调用链路如下：1.入口函数在dispatchDatasetSearch

窝窝和牛牛·2025-03-06 18:12

flink重启策略

状态一致性保障：与Checkpoint机制协同，确保Exactly-Once语义。二、四大重启策略详解1.固定延迟重启（FixedDelayRestart）机制：

24k小善·2025-03-06 17:35

【博汇学术】计算机领域期刊在线征稿！

我处现征期刊详情如下，仅展示部分：期刊征稿1、物联网区块链类（NEW）期刊分区：JCR1区，中科院1区-TOP，CCF-C影响因子：8.0-9.0检索情况：SCIE&EI录用周期：4-5个月左右录用征稿领域

博汇学术·2025-03-06 17:01

如何结合NLP（自然语言处理）技术提升OCR系统的语义理解和上下文感知能力？

然而，传统OCR技术的功能主要集中在字符提取和简单的结构化输出上，难以处理复杂场景中涉及的语义理解与上下文感知问题。

金智维科技官方·2025-03-06 14:10

Milvus 数据批量导入实战：Python代码解析

1引言在处理大规模数据的存储和检索时，向量数据库逐渐成为一种热门的解决方案。Milvus作为一款高性能的向量数据库，在人工智能、机器学习等领域有着广泛的应用。

修破立生·2025-03-06 14:09

使用milvus-sdk-go的迭代器导出数据

这可以显著改善您检索数据的方式。与传统的offset和limit参数用法不同，后者可能会随着时间的推移而变得效率低下，而迭代器提供了更具可扩展性的解决方案。

shulu·2025-03-06 14:37

RAG组件：向量数据库（Milvus）

行业应用的关键；RAG技术应运而生，主要解决大模型对专业知识、实效性知识欠缺的问题；RAG的核心工作逻辑是将专业知识、实效知识等大模型欠缺的知识进行收集、打包、保存为一个知识库，在用到该部分知识的时候，可以通过检索关键信息

CITY_OF_MO_GY·2025-03-06 13:59

Rust编程实战：手把手教你打造命令行文本搜索工具！

知识点结构体声明和方法模块化文件处理测试模块异常处理功能通过命令行的形式触发，根据用户提供的关键字在文本检索。

今天也想MK代码·2025-03-06 13:54

Word2Vec向量化语句的计算原理

其核心思想是“相似的词拥有相似的上下文”，通过上下文关系捕捉词汇的语义和语法特征。生成的向量具有低维（通常100-300维）、连续且稠密的特点，解决了传统One-Hot编码的高维稀疏和语义缺失问题。

堕落年代·2025-03-06 11:38

文本标注工具（brat）

文本标注是自然语言处理领域中的一项基础且关键的任务，它主要是指专业的标注人员或借助特定的标注工具，按照一定的规则和标准，对文本内容进行标记和注释，从而赋予文本特定的语义信息和结构信息。

deepdata_cn·2025-03-06 09:56

ollama本地部署的deepseek解析接口文档，结合Python生成pytest+yml的框架用例

通过DeepSeek模型的语义理解能力，可以自动从接口文档中生成详细的接口测试用例，并结合pytest和YAML测试框架，打造一套高效、易于维护、可扩展的接口测试解决方案。

Python测试之道·2025-03-06 08:18

请谈谈 HTTP 中的请求方法（GET、POST、PUT、DELETE等），它们的区别是什么？

正确使用方法可提升API语义清晰度，降低前后端协作成本。

程序员黄同学·2025-03-06 07:09

RAG检索增强:知识图谱赋能的高效问答系统

问答系统作为一种能够直接回答用户问题的智能系统，应运而生，并逐渐成为信息检索领域的研究热点。早期的问答系统主要基于模板匹配和关键词匹配等方法，其回答准确率和效率都比较低。

AI天才研究院·2025-03-06 06:01

结构化思考和金字塔结构之：信息检索与知识获取

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.1概念定义2.2检索阶段2.3提取阶段3.1信息检索和文本信息处理的组成3.2技术总体架构3.3信息检索的关键技术3.3.1倒排索引和TF-IDF权值3.3.1.1

AI天才研究院·2025-03-06 06:31

深入检索：专业知识检索的高级算法与架构策略

在检索专业知识层需要涵盖更高级的检索技术，包括工程架构和算法策略。一、工程架构工程架构在构建检索系统中决定了系统的可扩展性、高可用性和性能。

是小旭啊·2025-03-06 05:52

算法分析-贪心算法

文章目录前言一、定义二、特点三、使用场景适用场景：何时使用部分背包问题活动安排问题最优装载问题最小生成树Prim算法：按点检索，适用于稠密图Kruskal算法：并查集+最小生成树Dijkstra算法：不能存在负权边

old-handsome·2025-03-06 04:14

memcached的cache机制是怎样的？思维导图代码示例（java 架构)

以下是关于Memcached缓存机制的主要方面：1.数据存储与检索键值对存储：所有数据都以键值对的形式存储，键是唯一的字符串标识符，值可以是任意类型的数据。

用心去追梦·2025-03-06 00:07

Search-o1：智体搜索增强的大型推理模型

为了解决这一限制，引入Search-o1，这是一个使用智体检索增强生成(RAG)机制和用

三谷秋水·2025-03-05 22:53

有了AI检索平台工具，为什么还要创建“智能体”？

有了AI检索平台工具，为什么还要创建智能体？AI检索平台工具主要用于高效地搜索和获取信息，而智能体（Agent）则是一种能够自主执行任务、做出决策并与环境互动的系统。

金融街小单纯·2025-03-05 22:21

一文揭秘！Java 如何与 Elasticsearch 完美 “牵手”？

引言本文适合有一定Java编程基础，且对搜索引擎技术感兴趣，尤其是希望在项目中运用Elasticsearch实现高效数据检索与分析功能的开发人员阅读。

程序员顾茗·2025-03-05 21:49

【仓颉三方库】数据库驱动——redis-sdk

特性支持RESP2和RESP3协议接口设计兼容jedis接口语义丰富的管理命令支持支持单连接多线程模式支持发布订阅模式支持哨兵模式和集群模式完备的单元测试覆盖架构简洁，易于扩展开发计划2024.3.22

「已注销」·2025-03-05 18:25

Celia智能助手2.0架构演进与性能突破

架构对比分析问题问题问题方案方案方案1.0版本单点CLIP服务MySQL全量存储静态资源分配2.0版本CLIP模型蒸馏向量分层存储动态资源调度1.2性能基准测试指标V1.0V2.0提升幅度QPS8502200158%检索延迟

大霸王龙·2025-03-05 17:43

【AI论文】DeepSolution：通过基于树的探索和双点思维促进复杂的工程解决方案设计

然而，检索增强生成（RAG）领域之前的研究并没有充分解决与复杂工程解决方案设计相关的任务。

东临碣石82·2025-03-05 17:07

Html5学习教程，从入门到精通，HTML `＜div＞` 和 `＜span＞` 标签：语法知识点与案例代码（12）

它本身没有特定的语义，主要用于布局和分组。特点:块级元素，默认占据一整行。可以包含其他块级元素和行内元素。常用于创建页面的布局结构，例如头部、导航栏、内容区域、侧边栏、底部等。

知识分享小能手·2025-03-05 16:01

【HTML学习笔记基础篇】

1.1什么是HTML1.2HTML文档的基本结构二、HTML基础标签2.1标题标签2.2段落标签2.3换行标签2.4链接标签2.6列表标签2.7表格标签三、HTML进阶知识3.1行级元素与块级元素3.3语义化标签四

努力的小好·2025-03-05 13:37

RagFlow专题四、RagFlow 代码实战：基于通义千问（百炼平台）的检索增强生成（RAG）实现

RagFlow代码实战：基于通义千问（百炼平台）的检索增强生成（RAG）实现在本篇文章中，我们将从代码实战的角度，讲解如何使用RagFlow结合通义千问（百炼平台API）进行检索增强生成（RAG），实现一个完整的

伯牙碎琴·2025-03-05 13:07

索引的详细介绍

数据库索引是一种用于加速数据检索的数据结构，类似于书籍的目录。通过索引，数据库可以快速定位数据，而无需扫描整个表。

Bugkillers·2025-03-05 11:48

SEO新手操作实战精要

从工具选择到执行路径层层拆解：首先建立SEO基础工具库，涵盖关键词挖掘、流量分析及竞争监测三类必备系统；其次聚焦站内优化黄金框架，详解标题（Title）、描述（Description）、关键词（Keywords）的权重配比与语义关联技巧

老陈头聊SEO·2025-03-05 11:16

FlinkCEP社区资源指南：学习与交流平台

FlinkCEP社区资源指南：学习与交流平台1.背景介绍ApacheFlink是一个开源的分布式大数据处理引擎,支持有状态计算和准确一次的流处理语义。

AI大模型应用之禅·2025-03-05 10:09

大模型研究：DeepSeek版本比较说明

它基于海量代码数据进行训练，对各类编程语言的语法、语义有深入理解。能快速准确地完成代码补全、代码生成、代码解释、代码纠错等任务，在编程场景中为开发者提供高效的辅助。

程序猿学长·2025-03-05 09:33

词向量Word Embedding

m0_60217276·2025-03-05 09:01

深度学习代码分析——自用

tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割（WSSS）流程的Stage1训练与测试脚本，核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签

肆——·2025-03-05 08:28

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