语义检索

HTML专题之语义化

前言石匠敲击石头的第3次有一道经典的前端面试题：如何理解HTML语义化？如果让我自己回答，我会说语义化会让HTML代码更利于维护，并且有利于SEO的优化。
·2025-02-27 17:39

十分钟了解大数据处理的五大关键技术及其应用

其中主要工作环节包括：♦大数据采集、♦大数据预处理、♦大数据存储及管理、♦大数据分析及挖掘、♦大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。
IT时代周刊·2025-02-27 14:00

《从零到全栈：HTML5新增元素 & API》

以下是一个简单的HTML5文档结构：HTML5示例头部导航主体侧栏主体文章尾部语义化布局的优势文档
CodeComposer·2025-02-27 11:39

【RAG系列】知识加工的艺术 - 文档预处理实战手册

知识加工的艺术-文档预处理实战手册原始文档文档拆分结构化数据非结构化数据表格处理器文本分割器格式化CSV语义分块知识图谱一、文本拆分的积木法则1.1机械分割vs语义理解固定窗口上下文感知段落拆分...模型参数量达到
什么都想学的阿超·2025-02-27 10:35

计算机快录合集：CCF-B/C推荐，中科院1-4区，非OA，1-3个月可录！

本周投稿推荐SCI&EI•4区“水刊”，纯正刊（来稿即录）•CCF-B类，IEEE一区-Top（3天初审）EI•各领域沾边均可（2天录用）知网（CNKI）、谷歌学术•7天录用-检索（百发百中，包检索）SSCI
WangUnionpub·2025-02-27 10:32

AIGC生图技术剖析：文本生成图像的核心算法与创新应用

全文目录：开篇语前言AIGC技术核心：从文本到图像的转换1.文本编码与语义提取2.生成对抗网络（GAN）3.变分自编码器（VAE）4.融合模型：CLIP+VQ-GAN核心算法示例：使用Python生成图像使用
喵手·2025-02-27 09:29

基于 RAG（检索增强生成）、KAG（知识感知生成）和 CoT（链式思维）的生成式语言模型驱动推荐系统

一、系统架构详解1.输入层a.用户行为数据数据来源：网站浏览历史、购物车内容、购买记录、收藏夹、搜索记录等。处理方式：数据清洗、去重、时间序列分析，提取用户的长期和短期兴趣。特征工程：行为序列：用户行为的时间顺序，如最近浏览的商品类别。频率与时长：浏览某类商品的频率和时长。转化率：从浏览到购买的转化情况。b.商品数据数据来源：商品数据库，包括价格、品牌、类别、库存、评价、销量等。处理方式：标准化处
路人与大师·2025-02-27 09:27

使用Google Cloud Vertex AI构建RAG匹配引擎

技术背景介绍RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是一种结合信息检索和生成技术的框架。
vaidfl·2025-02-27 06:29

RAG技术落地：核心痛点与应对策略全面解析

核心痛点与应对策略全面解析RAG技术落地：核心痛点与应对策略全面解析一、技术实现层的四大挑战二、数据质量管理的生死线三、产业落地的软性痛点四、未来技术演进方向RAG技术落地：核心痛点与应对策略全面解析检索增强生成
山风wind·2025-02-27 05:58

使用HyDE进行高效文档检索：原理与实战

近年来，信息检索领域取得了长足的进步，其中HypotheticalDocumentEmbeddings（HyDE）方法引人瞩目。
eahba·2025-02-27 05:26

Html5学习教程，从入门到精通，HTML5 元素语法知识点及案例代码（2）

HTML5元素语法知识点及案例代码一、HTML5元素概述HTML5元素是构成网页的基本单位，每个元素都有特定的语义和功能。HTML5元素由开始标签、内容和结束标签组成，例如：这是一个段落。
知识分享小能手·2025-02-27 02:29

大模型-Tool call、检索增强

大模型Toolcall心知天气：https://www.seniverse.com/例子：调用天气接口APIfromopenaiimportOpenAIimportrequestsimportjson"""#####天气接口API密钥获取：https://www.free-api.com/doc/558#####"""#定义调用天气API的函数defget_weather(location,lan
Java知识技术分享·2025-02-27 00:46

Jenkinsfile流水线构建教程

,自动化测试都允许在Jenkins上面.在Jenkins的术语里面,一些自动化工作联合起来称之为流水线,比如拉取代码,编译,运行自动化测试等.本文的主要目的是引导你快速熟悉Jenkinsfile结构和语义
程序员阿荣·2025-02-26 23:06

论文笔记：Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models

这些模型固有的语义空间各向异性，往往需要通过大量数据集进行微调，才能生成高质量的句子嵌入。
UQI-LIUWJ·2025-02-26 20:17

支持 40+ 插件，Spring AI Alibaba 简化智能体私有数据集成

RAG通过结合检索技术和生成模型的强大能力，使智能体能够实时从外部数据源获取信息，并在生成过程中增强其知识深度和推理能力。通过这种方式，智能体不仅能依赖于模型的预
·2025-02-26 19:58

10个步骤，教你轻松搭建企业知识库：提升效率与协作

一个完善的知识库可以帮助企业存储、管理和检索重要信息，从而提高决策质量和业务流程效率。本文将为您提供10个步骤，助您轻松搭建企业知识库，实现知识管理的现代化。
·2025-02-26 19:26

什么是RAG？RAG是如何解决问题的？RAG的未来发展趋势有哪些？

一、什么是RAG所谓RAG，检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration），简称RAG，已经成为当前最火热的LLM应用方案。
大模型综述·2025-02-26 18:31

计算机视觉实战｜Mask2Former实战：轻松掌握全景分割、实例分割与语义分割

作为一名技术博主，我的目标是让复杂的概念变得简单易懂，即使你是刚入门的小白，也能通过这篇文章学会使用Mask2Former进行全景分割、实例分割和语义分割。我会用通俗的语言一步步讲解，还会
紫雾凌寒·2025-02-26 16:47

在Intel GPU上使用IPEX-LLM进行本地BGE嵌入

在现代人工智能应用中，尤其在诸如检索增强生成（RAG）和文档问答等任务中，低延迟是一个至关重要的指标。
shuoac·2025-02-26 16:16

Flink Checkpoint机制详解

通过定期保存应用程序的状态快照，Flink能够在系统发生故障时迅速恢复到最近的一致状态，并且提供精确一次（exactly-once）的语义保证。
Ray.1998·2025-02-26 15:05

算力100问☞第59问：如何评估大模型的性能？

生成质量：评估生成内容的语义、逻辑和流畅性，常用的指标包括METEOR、PRISM等。（2）效率（
正儿八经的数字经·2025-02-26 14:01

使用 Apache Jena 构建 RDF 数据处理与查询服务

一、引言随着语义网和知识图谱技术的不断发展，RDF（ResourceDescriptionFramework）作为一种用于描述资源的框架，被广泛应用于知识表示和数据集成。
梦落青云·2025-02-26 13:23

RAG技术全面解析：从原理到实践中的20个关键问题

RAG定义检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）是一种结合检索技术与生成模型的技术。
大F的智能小课·2025-02-26 12:47

Elasticsearch 相关面试题

2.什么是全文检索？全文检索是一种基于文本内容的检索方式。3.ES支持哪些类型的查询？全文查询：match、que
一切顺势而行·2025-02-26 12:47

前端开发中的最佳实践与技巧

2.HTML最佳实践2.1语义化标签的使用语义化HTML不仅有助于SEO，还能提高代
lina_mua·2025-02-26 10:00

动态视觉SLAM的亿点点思考（含20项最新开源代码链接）[上篇]

现有的模板基本就是使用目标检测或者语义分割网络剔除动态特征点，然后用几何一致性做进一步的验证。笔者最近也在思考突破口，
3Ｄ视觉工坊·2025-02-26 05:57

【RAG系列】文字的数字化分身 - 向量嵌入的魔法世界

文字的数字化分身-向量嵌入的魔法世界文字向量编码器数字分身语义空间相似度计算代数运算关系推理一、认知革命：文字的数字基因工程1.1文字GPS坐标系想象每个词语都是银河系中的星球，向量坐标就是它们的星际坐标
什么都想学的阿超·2025-02-26 04:52

【RAG系列】AI的“三步记忆法“ - RAG工作流程全景解析

AI的"三步记忆法"-RAG工作流程全景解析用户问题检索器向量数据库相关文档增强器增强提示生成器最终回答一、认知建模：从人类记忆到机器记忆1.1考试复习的三步法则建立知识框架提取核心信息综合运用考前预习划重点考场作答最终答案这个经典的学习过程与
什么都想学的阿超·2025-02-26 04:51

HarmonyOS 5.0应用开发——鸿蒙接入高德地图实现POI搜索

随着鸿蒙系统的日益普及，如何在鸿蒙应用中接入高德地图并实现POI（兴趣点）检索功能，成为了众多开发者关注的焦点。本文将详细介绍这一过程，帮助开发者快速上手，为用户打造更优质的地图体验。
高心星·2025-02-26 04:50

API设计原则之显然性(obvious) ：文档与类型系统、语义化类型、使用“零大小”类型

喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦（加关注即可阅读全文），对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵！(=･ω･=)2.9.1.文档与类型系统用户可能不会完全理解API的所有规则和限制。所以你写的API应该让你的用户易于理解，并且难以用错。通过Rust的文档与类型系统，我们可以尽量实现这个需求。2.9.2.文档让API透明化的第一步就是写出好的文档。写出好的文档有这么几点要求：1.清楚的记录清楚的记
SomeB1oody·2025-02-26 00:25

体系结构风格——《软件工程:实践者的研究方法》第八版

每种风格描述一种系统类别，包括：（1)完成系统需要的某种功能的一组构件(例如，数据库、计算模块);（2）能使构件间实现“通信、合作和协调”的一组连接件；（3）定义构件如何集成为系统的约束；（4）语义模型
贰叁！·2025-02-25 21:02

Elasticsearch（ES）基础查询语法的使用

1.MatchQuery(全文检索查询)用于执行全文检索，适合搜索文本字段。
m0_74825108·2025-02-25 19:20

细说向量化知识库

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。
CCSBRIDGE·2025-02-25 18:41

怎么提升自定义知识库的质量（向量知识库）

上传文档后，CherryStudio或者AnythingLLM会将内容转换为向量数据库（VectorDatabase），然后用于检索增强生成（RAG，Retrieval-AugmentedGeneration
CCSBRIDGE·2025-02-25 18:11

MoBA：LLM长文本救星！月之暗面开源新一代注意力机制：处理1000万token能快16倍，已在Kimi上进行验证

AI在线答疑->智能检索历史文章和开源项目->尽在微信公众号->搜一搜：蚝油菜花「你的LLM还在为长文本「爆内存」？Moonshot突破性方案：千万token推理速度提升16倍！」
蚝油菜花·2025-02-25 15:53

如何系统成为高级Qt工程师？

以下是分阶段的系统性学习路径和建议：一、夯实基础阶段C++深度掌握精通C++11/14/17特性（智能指针、lambda、移动语义等）理解面向对象设计、设计模式（如观察者模式与Qt信号槽的关联）熟悉内存管理
Qt历险记·2025-02-25 15:52

文献检索能力：Grok 3 beta仍有欠缺，但可能是目前免费大模型里最强的

各种大模型之所以在这方面一直踟蹰不前，推测主要是为了回避知识产权纠纷方面的原因。但回避知识产权问题不应该是将doi和论文任意对应的借口。测试了某个文献问题。推荐的论文和doi无法对应。我表达了不满之后，发现进一步推荐的doi居然是真实的了，虽然跟文献还是不太容易对应，但相比之下，已经有接近50%的真实度。其它大模型碰到这个问题则全是瞎扯。
stereohomology·2025-02-25 14:11

七.智慧城市数据治理平台架构

智慧城市数据治理平台架构二、核心模块解析1.城市驾驶舱统一数据管理门户:作为数据资源的统一入口，提供数据检索、申请、使用等服务。公共数据开放门户:向社会开放公共数据，支持数据目录
moton2017·2025-02-25 12:57

2025年计算机工程与大数据应用国际会议（CEBDA 2025）

2025InternationalConferenceonComputerEngineeringandBigDataApplications大会信息会议名称：2025年计算机工程与大数据应用国际会议会议简称：CEBDA2025收录检索
Yangxshy·2025-02-25 12:23

15.4 FAISS 向量数据库实战：构建毫秒级响应的智能销售问答系统

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
少林码僧·2025-02-25 08:00

14.10 Auto-GPT 记忆系统架构设计：实现智能体的长期记忆与经验复用

Auto-GPT记忆系统架构设计：实现智能体的长期记忆与经验复用关键词：Auto-GPT记忆系统、分层存储架构、向量记忆检索、经验缓存策略、记忆持久化1.记忆系统的分层架构设计三级存储架构解析：
少林码僧·2025-02-25 08:30

日常整理系列——笔试刷题00002

(1)test()方法用来检测一个字符串是否匹配某个正则表达式，如果匹配成功，返回true，否则返回false；(2)exec()方法用来检索字符串中与正则表达式匹配的值。
Cutepingping·2025-02-25 07:21

知识库管理中台架构：数据资产激活与企业效率跃升

基于AI驱动的语义解析技术与分布式大数据处理框架，该架构实现了非结构化数据的多模态特征提取与知识图谱映射。
Baklib-企业帮助文档·2025-02-25 04:59

Note25021902_TIA Portal V18 WinCC BCA Ed 需要.NET 3.5 SP1

TIAPortalV18WinCCBCAEd需要.NET3.5SP1在安装TIAPortalV18时，遇到TIAPortalV18WinCCBCAEd需要.NET3.5SP1.请在此PC上中启用.NET3.5SP1；检索
五VV·2025-02-25 04:28

如何用解决大模型时效性和准确性问题？RAG技术核心原理

对于人们来说，从这些数据中检索到有用的信息变得越来越困难。为了解决这一问题，研究人员提出了一种新颖的技术，即RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）。
·2025-02-25 03:23

Ollama Open WebUI

OpenWebUI支持多种语言模型运行器（如Ollama和OpenAI兼容API），并内置了用于检索增强生成（RAG）的推理引擎，使其成为强大的AI部署解决方案。
alden_ygq·2025-02-25 03:51

库存python whl文件免费下载（4）

pythonwhl文件免费下载（4）库存pythonwhl文件免费下载（5）最近发现收藏的whl下载链接https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/已经走丢了，网上检索了下
科技小游侠·2025-02-25 03:20

库存python whl文件免费下载（3）

pythonwhl文件免费下载（4）库存pythonwhl文件免费下载（5）最近发现收藏的whl下载链接https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/已经走丢了，网上检索了下
科技小游侠·2025-02-25 03:50

部署 Llama 3.1 405B：分步指南,深入研究 Llama 最新模型 Llama 3.1 4050 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 231 G

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
知识大胖·2025-02-25 02:47

库存python whl文件免费下载（1）

pythonwhl文件免费下载（4）库存pythonwhl文件免费下载（5）最近发现收藏的whl下载链接https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/已经走丢了，网上检索了下
科技小游侠·2025-02-25 02:13
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