问答系统

LLM Agent在多模态任务中的推理机制详解

多模态表示与对齐3.1跨模态嵌入空间3.2模态对齐技术四、多模态推理策略4.1基于提示的推理(Prompt-basedReasoning)4.2多模态思维链(CoT)推理4.3多模态工具使用五、实现案例：多模态问答系统

·2025-07-12 06:12

# Unity C#进阶：掌握泛型编程，告别重复代码，编写优雅复用的通用组件！（Day26）

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·2025-07-11 22:17

Spring AI 本地 RAG 实战：用Redis、Chroma搭建离线知识问答系统

本文将用Ollama+Qwen-7B搭建离线知识问答系统（含Redis/Chroma向量库）目录前言环境搭建项目结构设计Maven依赖pom.xmlapplication.yml配置（Redis+Ollama

勤奋的知更鸟·2025-07-11 00:51

从数据到智慧：AI原生知识库构建的完整技术栈解析

从数据到智慧：AI原生知识库构建的完整技术栈解析关键词AI原生知识库、知识图谱、向量数据库、大语言模型、RAG技术、知识工程、智能问答系统摘要在人工智能飞速发展的今天，构建能够真正理解、组织和应用知识的系统已成为企业数字化转型的核心竞争力

AI天才研究院·2025-07-10 19:15

【Go语言-Day 16】从零掌握 Go 函数：参数、多返回值与命名返回值的妙用

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·2025-07-09 20:19

【Go语言-Day 14】深入解析 map：创建、增删改查与“键是否存在”的奥秘

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·2025-07-09 20:49

【机器学习】解密计算机视觉：CNN、目标检测与图像识别核心技术（第25天）

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·2025-07-09 20:49

【深度学习-Day 35】实战图像数据增强：用PyTorch和TensorFlow扩充你的数据集

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·2025-07-09 20:17

【Go语言-Day 7】循环控制全解析：从 for 基础到 for-range 遍历与高级控制

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

·2025-07-09 07:23

【Go语言-Day 5】掌握Go的运算脉络：算术、逻辑到位的全方位指南

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·2025-07-09 07:22

QA - RAG智能问答系统中的文档切片与实现原理

引言在现代企业知识管理系统中，智能问答系统正发挥着越来越重要的作用。

·2025-07-07 15:14

语言模型之谜：提示内容与格式的交响诗

从代码生成到数学推理，从问答系统到多项选择题，每一次技术的跃进都离不开一个看似简单却充满玄机的关键环节——提示（prompt）的设计。

步子哥·2025-07-06 17:29

从文档海洋到智能问答：用大模型和RAG打造下一代企业知识库的实战之路

本文将分享一次从0到1的实战探索，讲述如何利用大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术，将静态、孤立的知识库，重塑为一个能“思考”和“对话”的智能问答系统。

电脑能手·2025-07-05 23:22

计算机毕业设计Python知识图谱中华古诗词可视化古诗词情感分析古诗词智能问答系统 AI大模型自动写诗大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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B站计算机毕业设计大学·2025-07-04 22:31

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·2025-07-04 22:57

LangChain检索器的核心功能与查询逻辑源码级分析(81)

例如，在问答系统中，检索器会根据用户提问从文档库中筛选出最相关的段落，避免语言模型因缺乏背景信息

Android 小码蜂·2025-07-04 07:11

！LangChain链的并行执行与异步处理深度解析(32)

例如，在问答系统中，链可以先使用提示模板构建问题，然后调用大语言模型生成回答

Android 小码蜂·2025-07-04 07:11

结合LangGraph、DeepSeek-R1和Qdrant 的混合 RAG 技术实践

一、引言：混合RAG技术的发展与挑战在人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术正成为构建智能问答系统的核心方案。

大模型之路·2025-07-03 17:45

【深度学习-Day 33】从零到一：亲手构建你的第一个卷积神经网络（CNN）

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·2025-07-03 13:43

52-【JavaScript-Day 52】告别“野路子”代码：ESLint、Prettier与Web安全入门

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·2025-07-03 13:43

Advanced RAG：下一代检索增强生成技术详解

RecursiveRetrieval)2.假设性检索(HypotheticalDocumentEmbedding)3.自适应分块(AdaptiveChunking)四、生产级架构设计完整系统架构关键优化点五、典型应用场景1.专业领域问答系统

北辰alk·2025-07-03 12:02

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）向量数据库主流选择：Pinecone、Milvus、Qdrant、Weaviate新兴势力：ChromaDB（开源轻量级）、腾讯云向量数据库嵌入模型（Embedding）OpenAItext-e

认知超载·2025-07-03 08:06

零基础起步：基于GpuGeek的文本生成模型实战

在自然语言处理（NLP）领域，文本生成任务广泛应用于问答系统、智能摘要、内容创作等方向。

昊昊该干饭了·2025-07-03 06:54

【LLaMA 3实战：检索增强】13、LLaMA 3+RAG精准问答系统优化全指南：从检索增强到可信度提升实战

一、RAG赋能LLaMA问答系统的核心价值与瓶颈突破（一）准确性提升的三大核心挑战问题类型典型表现传统方案局限RAG+LLaMA3解决方案知识滞后型错误回答包含过时技术细节依赖模型预训练更新动态检索最新文档库上下文误解曲解问题意图或检索内容固定分块导致语义断裂语义感知分块

无心水·2025-07-02 07:53

【Go语言-Day 12】解密动态数组：深入理解 Go 切片 (Slice) 的创建与核心原理

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·2025-06-30 21:41

构建私有视觉搜索应用：多模态大模型的应用实例

本教程将向您展示如何通过代码示例，使用开源多模态LLM构建私有视觉搜索和问答系统。技术背景介绍多模态大模型结合了文本和图像处理能力，使得我们可以开发更智能的应用程序。通过

2301_80727036·2025-06-30 10:24

【LlamaIndex核心组件指南 | 模型篇】一文通晓 LlamaIndex 模型层：LLM、Embedding 及多模态应用全景解析

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·2025-06-28 17:05

【Go语言-Day 8】告别冗长if-else：深入解析 switch-case 的优雅之道

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吴师兄大模型·2025-06-26 19:23

【Python-Day 30】从 self、cls 到 @staticmethod：Python 面向对象三大方法深度解析

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

·2025-06-26 19:23

【JavaScript-Day 48】告别 Ajax，拥抱现代网络请求：Fetch API 完全指南

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吴师兄大模型·2025-06-25 21:52

【Python-Day 29】万物皆对象：详解 Python 类的定义、实例化与 `init` 方法

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

·2025-06-25 21:51

从零构建企业知识库问答系统（基于通义灵码+RAG+阿里云OSS的落地实践）

1企业知识管理在大型企业环境中，知识管理面临三大痛点：信息孤岛（40%的企业知识分散在10+个系统中）、检索低效（员工平均每周浪费3.5小时查找信息）和知识流失（专家离职导致关键经验断层）。传统解决方案如Wiki或文档管理系统存在两大局限：被动检索：用户需精确知道搜索关键词理解缺失：无法解析"季度营收增长率计算方法"等复合问题RAG（检索增强生成）技术的革命性在于将语义检索与大语言模型结合：用户问

大熊计算机·2025-06-24 23:21

DeepSeek 实战项目：构建专业领域智能问答系统

本项目旨在利用DeepSeek模型构建一个专业领域的智能问答系统，帮助用户快速准确地获取所需信息。通过本项目，你将学习如何：部署和配置DeepSeek大语言模型构建专业领域知识

XQR.小白·2025-06-24 22:10

【深度学习-Day 17】神经网络的心脏：反向传播算法全解析

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·2025-06-23 07:13

【深度学习-Day 5】Python 快速入门：深度学习的“瑞士军刀”实战指南

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·2025-06-23 07:43

【深度学习-Day 21】框架入门：神经网络模型构建核心指南 (Keras & PyTorch)

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·2025-06-23 07:43

Spring Boot + LangChain 构建 RAG 应用

这种方法在自然语言处理任务中特别有效，例如对话系统和问答系统。RAG的关键组件检索：•RAG首先从大型数据集或知识库中检索与用户查询相关的文档或数据。•通常使用信息检索技术，如向量搜索或关键词匹配。

程序员丸子·2025-06-22 16:05

【深度学习-Day 31】CNN基石：彻底搞懂卷积层 (Convolutional Layer) 的工作原理

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吴师兄大模型·2025-06-22 10:21

自然语言处理之文本分类：Transformer：文本分类数据集分析

NLP技术广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、语音识别等场景。其核心挑战在于理解语言的复杂性和多义性，以及处理大

zhubeibei168·2025-06-21 09:46

使用Python和LangChain构建SQL数据上的问答系统：完整指南

使用Python和LangChain构建SQL数据上的问答系统：完整指南前言在大数据和人工智能技术的推动下，自动化的数据查询和分析变得越来越重要。

m0_57781768·2025-06-20 14:10

资深Java工程师的面试题目（八）AI大模型

解析：Encoder-Only（如BERT）：用于理解型任务（如文本分类、问答系统）。原理：通过

刘一说·2025-06-18 18:31

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吴师兄大模型·2025-06-18 13:23

自然语言处理分类

包括机器翻译，对话系统，问答系统。目前模型的性能尚不尽如人意，有些任务上甚至没有足够多的，真正有影响力的工作。一、文本分类--情感分类1.定义情感分类是

要奋斗呀·2025-06-18 10:58

知识库检索接口参数设置

在使用智能问答系统或知识库类产品时，“检索接口”是非常关键的一环。理解其请求参数，能够帮助我们更高效地精准获取答案，提升系统性能和用户体验。

CCSBRIDGE·2025-06-17 10:49

使用AI构建CSV数据的问答系统

在现代的数据驱动世界里，结合AI与CSV文件中的数据来构建问答系统显得尤为重要。本文将详细介绍如何通过AI实现对CSV存储数据的高效提问和回答。

weixin_43212959·2025-06-16 15:46

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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

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