问答

大模型RAG实战｜向量数据库：Elasticsearch实现混合检索（附完整代码）

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。
AI程序猿人·2025-05-03 08:21

「Java AI实战」LangChain4J - 向量数据库接入与语义检索

1.1.向量数据库的原理简述1.2.主流向量数据库介绍1.3.向量数据库在语义搜索中的价值二、Xinference注册向量模型三、接入Qdrant并实现语义问答3.1.项目依赖配置3.2
TA zhao·2025-05-02 21:10

【人工智能】RAG构建知识库与知识图谱指南

RAG：通过检索外部知识增强生成模型输出的框架，常用于问答系统，但可扩展至知识构建。2.构建流程与RAG的融合步骤1：数据收
meisongqing·2025-05-02 21:37

AutoGEN是什么？

它允许多个LLM代理(Agents)互相交流、分工协作，从而自动完成复杂任务，如代码生成、数据分析、RAG(检索增强生成)、自动问答等。
yxx122345·2025-05-02 10:25

连接私有数据与大语言模型的强大框架--LlamaIndex详细介绍与案例应用

它提供了高效的工具来索引、检索和将私有或特定领域的数据集成到LLM应用中，解决了LLM的"知识截止"问题和领域特定知识不足的挑战，使你能够围绕你的数据建立查询接口，用于多种任务，例如问答和总结。
JJJ@666·2025-05-02 10:53

问答：C++如何通过自定义实现移动构造函数和移动赋值运算符来实现rust的唯一所有权？

今天，我就带你深入C++的移动语义，用自定义的移动构造函数和移动赋值运算符，硬核模拟Rust的唯一所有权。不仅有干货代码，还会手把手讲明白，保证你看完就能上手。准备好了吗？咱们这就开干！先搞懂Rust的“独家秘籍”Rust的唯一所有权，简单来说，就是一个资源只能有一个“主人”。这个主人用完资源（比如超出作用域），资源就自动销毁，不会有第二个家伙来抢。这招厉害在哪？它能杜绝悬垂指针和数据竞争，内存安
讳疾忌医丶·2025-05-02 04:15

使用Nodejs基于DeepSeek加chromadb实现RAG检索增强生成 本地知识库

这种技术能够有效提升模型在问答、文本摘要、内容生成等自然语言处理任务中的表现。RAG的工
车轮滚滚__·2025-05-02 01:55

PPO算法实践：手把手教会你PPO算法的工程应用

reward模型：对一个问答序列进行打分，输出是一个分数。状态价值模型：对每个状态进行评估，对截止到目前的序列预测到序列生成结束后这个序列的期望回报是
KangkangLoveNLP·2025-05-01 11:54

开放域问答的密集段落检索(以密集检索的角度解决 QA 问题)

开放域问答的密集段落检索摘要开放域问答依赖于有效的段落检索去选择候选内容，传统的稀疏向量空间模型，比如TF-IDF恶和BM25，确实是一个方法。
多吃轻食·2025-05-01 00:15

Prompt实战之构建语义搜索引擎 6）问答系统构建与响应生成（QA Chain）

文章目录Prompt实战之构建语义搜索引擎6）问答系统构建与响应生成（QAChain）6.1问答系统的结构6.2构建QAChain基本示例提问并获得答案6.3可选参数说明6.4Chain类型比较6.5自定义
这是Jamon·2025-04-30 19:39

语言策略的博弈论新境界：从对话到平衡——大语言模型的博弈解构与前瞻

在人工智能日新月异的发展中，我们常见到一台台大语言模型（LLM）在聊天、问答与创作中大放异彩。
步子哥·2025-04-29 14:12

互联网大厂Java面试：从基础到复杂场景的技术问答

场景介绍在一家知名的互联网公司面试现场，严肃的面试官正在对搞笑的水货程序员谢飞机进行技术提问。场景设定在一个充满科技氛围的办公室，墙上挂着各种技术框架的海报。第一轮提问：基础技术和工具面试官：谢飞机，请你谈谈你对JavaSE8的理解，以及它在电商场景下的应用。谢飞机：哦，JavaSE8嘛，嘿嘿，它引入了流式API，可以帮助我们处理大批量数据。比如在电商场景中，我们可以用来快速过滤和统计商品信息。对
三个蔡·2025-04-29 05:02

L3-4、让 Prompt 更聪明：调试技巧与智能问答系统实战

让Prompt更聪明：调试技巧与智能问答系统实战在大语言模型（LLM）应用开发中，Prompt工程是核心技能。
何双新·2025-04-29 02:48

整合 | 大模型时代：微调技术在医疗智能问答矩阵的实战应用20250427

整合|大模型时代：微调技术在医疗智能问答矩阵的实战应用一、引言在大模型技术高速变革的背景下，数据与微调技术不再是附属品，而是成为了AI能力深度重构的核心资产。
Narutolxy·2025-04-29 02:44

自然语言处理之情感分析：使用卷积神经网络(CNN)进行文本预处理与分词技术

NLP技术包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、语音识别等，广泛应用于搜索引擎、智能客服、社交媒体分析、新闻摘要生成等场景。
zhubeibei168·2025-04-28 23:52

Transformers之环境安装

安装源码安装开发模式安装docker安装自定义dockerfile缓存设置离线模式获取离线时使用的模型和分词器参考Transformers提供了数以千计的预训练模型，支持100多种语言的文本分类、信息抽取、问答
AIVoyager·2025-04-28 10:06

Schema智能引擎：KAG如何重塑AI智能体的领域认知基础设施

该技术已在医保问答、政务咨询等场景中验证，推动智能服务准确率突破90%门槛。Schema约束的知识构建能力KAG允许用户通过Schema定义知识图谱的层次
·2025-04-27 23:15

月之暗面开源-音频理解、生成和对话生成模型：Kimi-Audio-7B-Instruct

其设计旨在作为一个通用的音频基础模型，能够在单一统一的框架内处理各种音频处理任务，如语音识别（ASR）、音频问答（AQA）、音频描述（AAC）、语音情感识别（SER）、声音事件/场景分类（SEC/ASC
Panesle·2025-04-27 21:41

Python脚本调用 RAGflow 的 “GMP知识库“ API 接口进行问答

Python脚本调用RAGflow的"GMP知识库"API接口进行问答：import requestsimport jsonimport osfrom configparser import ConfigParser
徐福记c·2025-04-26 19:27

【扣子coze+微信开发者工具】实现ai自定义对话01：创建自定义Bot

目录摘要一、创建Bot二、添加人设和回复逻辑三、添加技能四、发布Bot五、总结摘要本系列文章实现了运用国内扣子Coze与微信开发者工具实现一个简单的微信小程序页面，一个与自定义AI语言交互问答的功能。
@千千结·2025-04-26 14:20

【扣子coze+微信开发者工具】实现ai自定义对话02：微信小程序对话页面简单设计

目录摘要一、前言二、.wxml文件编写三、.wxss文件编写四、总结摘要本系列文章实现了运用国内扣子Coze与微信开发者工具实现一个简单的微信小程序页面，一个与自定义AI语言交互问答的功能。
@千千结·2025-04-26 14:20

型在诸如问答和自然语言推理任

例如:Meta-Llama-3、ChatGPT、Google/gemma-2都是TextGeneration模型(文本生成)，文本生成模型参数量较大，一般参数量在8B以上，因为文本生成相对来说是更加复杂的任务。而掩码语言模型（Fill-Mask）和文本分类模型（TextClassification）则一般参数量较小，约为几百M。除了最为常见的语言模型以外，还有视觉模型、语音模型等，以及目前很火的多
·2025-04-26 13:54

ImportError: DLL load failed while importing _iterative: 找不到指定的模块

本文收录于《CSDN问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！
bug菌¹·2025-04-26 13:13

与cozi人工智能类似的产品有哪些以及它们的优缺点

Coze人工智能类似的产品可分为以下两类cozi人工智能类似的产品分类产品名称简介国内大厂AI对话工具文心一言（百度）支持跨行业应用的通用对话工具，提供创作辅助、编程生成等功能通义千问（阿里巴巴）整合知识问答
飞火流星02027·2025-04-26 10:30

【NLP 69、KG-BERT】

实体表示灵活性：Ⅲ、任务模块：①三元组分类：②关系预测：③链接预测：2.计算方式与训练策略Ⅰ、数据构造：①正样本：②负样本：Ⅱ、损失函数：①三元组分类：②关系预测：Ⅲ、预训练与微调：3.应用场景Ⅰ、智能问答
L_cl·2025-04-26 10:55

WebUI可视化：第6章：项目实战：智能问答系统开发

第6章：项目实战：智能问答系统开发学习目标✅完整实现前后端分离的问答系统✅掌握本地AI模型的集成方法✅实现对话历史管理功能✅完成系统部署与性能优化6.1项目整体设计6.1.1系统架构graphTDA[用户界面
学习的锅·2025-04-26 07:38

中电金信联合阿里云推出智能陪练Agent

在近日召开的阿里云AI势能大会期间，中电金信与阿里云联合推出智能陪练Agent，基于中电金信成熟的陪练系统与源启金融大模型知识问答系统（“鲸问”），整合阿里云百炼大模型服务平台、通义点金的算力底座及通义大模型能力
中电金信·2025-04-26 07:06

【Python-Day 5】Python 格式化输出实战：%、format()、f-string 对比与最佳实践

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·2025-04-26 05:53

【Python-Day 4】玩转文本：Python 字符串常用方法深度解析 (下篇)

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·2025-04-26 05:52

【向量模型】 开源通用向量模型BGE （BAAI General Embedding）

检索优化专为检索任务设计，在语义相似性、问答对齐等场景表现优异。模型规模提供多种尺寸：BG
星星点点洲·2025-04-25 23:40

产品经理常用的60个DeepSeek提示词，建议收藏！

许多初学者往往无法充分发挥AI的潜力，仅限于简单的问答互动。要真正释放AI的强大能力，掌握高效的提示词技巧至关重要。
AI大模型老猿·2025-04-25 21:25

Qemu相关，现在我想写一个自定义的I/O接口芯片，想使用qemu进行模拟验证

本文收录于《CSDN问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！
bug菌¹·2025-04-25 18:33

我们为什么要用本地大模型？如何搭建私有化大模型？

LLM的能力包括但不限于文本生成、问答、文本摘要、翻译、情感分析等。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！我
程序员二飞·2025-04-25 17:29

利用Python进行自然语言处理——从基础到高级应用

目录自然语言处理概述PythonNLP库介绍数据预处理词向量与嵌入文本分类命名实体识别(NER)问答系统(QA)机器翻译情感分析实战案例：构建一个简单的聊天机器人总结与未来展望1.自然语言处理概述1.1
egzosn·2025-04-25 07:47

使用Elasticsearch实现RAG：基于LangChain的智能检索问答系统

使用Elasticsearch实现RAG：基于LangChain的智能检索问答系统在当今的信息时代，快速准确地检索和回答问题是一个至关重要的应用场景。
sjufgwgfhoia·2025-04-25 05:35

与deepseek之间关于中国主要古典哲学的趣味问答

我问：六壬神课为什么分大小两个系统。deepseek答：六壬神课分为大六壬和小六壬两个系统，主要是由于历史演变、应用场景、理论体系和使用人群的差异所致。这种分化反映了中国古代术数文化在不同社会需求下的适应性发展。以下是具体原因分析：一、历史渊源与演变差异大六壬：源远流长的正统体系大六壬的历史可追溯至汉代（甚至更早），其理论框架成熟于唐宋时期，是“三式”（太乙、奇门、六壬）之一，被列为古代高层占卜术
qq_43264180·2025-04-25 03:26

大模型面经 | 春招、秋招算法面试常考八股文附答案（二）

例如，在问答任务中，模型可能给出与问题无关或错误的答案，即使这些
皮先生!·2025-04-25 03:51

前端预览docx文件，文件从后端传送过来。

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bug菌¹·2025-04-25 02:18

Haystack 全面指南：用 Python 构建强大的 RAG、问答系统和企业级 LLM 应用

“把你的文档变成一个可以对话的知识库。”——Haystack，开源世界中的RAG工程利器。在大模型（LLM）快速发展的今天，如何让模型“理解”我们自己的私有数据，成为了每个开发者、企业、团队急需解决的问题。这正是RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）技术的核心目标。而在开源领域，Haystack是构建RAG应用最成熟、最强大的框架之一。目录一览什么是Haystack？
萧鼎·2025-04-25 01:40

自然语言处理之命名实体识别：Flair：命名实体识别基础概念

这一过程对于信息抽取、问答系统、机器翻译等应用至关重要，因为它帮助系统理解文本中的关键信息，从而做出更准确
zhubeibei168·2025-04-24 22:17

matlab可以把图像数据转换为小波分析吗

本文收录于《CSDN问答解答》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！
bug菌¹·2025-04-24 18:49

典籍知识问答典籍管理界面设计效果实现

依据组内负责前端界面设计的同学进行的前端界面设计风格进行了典籍管理界面的设计1.效果展示2.具体代码典籍管理返回前台选择分类{{tab}}保存典籍清空表单{{book.title}}{{book.category}}编辑删除import{ref}from'vue'import{useClassicStore}from'@/stores/classic'import{saveClassic,dele
gxn_mmf·2025-04-24 17:45

LangGraph中如何接入大模型做问答流程

一、LangGraph底层原理与基础应用（一）核心概念节点：在LangGraph里，节点作为核心组件，以Python函数形式存在，可同步或异步执行。其第一个参数固定为state，承担着接收当前状态、执行特定计算任务，并返回更新后状态的重要职责。通过这种方式，节点实现了数据处理和状态的传递，是构建复杂逻辑的基础单元。入口点指定了用户输入进入图时首先调用的节点；条件入口点通过函数判断来确定起始调用的节
上有晨光·2025-04-24 16:05

SQL进阶（五）：With 函数 vs 视图函数

目录1.课前小问答2.开始之前的准备3.VIEW函数基本创建SQLiteMySQLPostgreSQL删除例1：我们以订单数据为例加入VIEW例2：查看视图4.WITH函数基本例3使用WITH函数构建CTE
大地之灯·2025-04-24 15:27

大模型相关 XSS等 漏洞事件深度剖析

模型基于注意力机制，通过海量语料数据进行预训练，并经过监督微调、人类反馈的强化学习等进行对齐，构建形成深度神经网络，并增加审核、过滤等安全机制，使算法模型部署后能够根据人类的指令或者提示，实现语义分析、计算推理、问答对话
阳光普照世界和平·2025-04-24 06:00

蓝桥杯2024年第十四届省赛A组-有奖问答

题目描述小蓝正在参与一个现场问答的节目。活动中一共有30道题目，每题只有答对和答错两种情况，每答对一题得10分，答错一题分数归零。
hehe_666666·2025-04-24 04:49

业界首创，海螺集团携手华为发布水泥建材人工智能大模型

水泥建材行业首个人工智能大模型正式发布水泥建材人工智能大模型基于华为云盘古系列大模型打造而成，包括盘古CV大模型、盘古NLP大模型以及盘古预测大模型，覆盖质量控制、生产优化、装备管理、安全管控、智能问答
·2025-04-24 01:06

Vue3 项目中零成本接入 AI 能力（以图搜图、知识问答、文本匹配)...

以下是在Vue3项目中零成本接入AI能力（以图搜图、知识问答、文本匹配）的完整解决方案，结合免费API和开源工具实现，无需服务器或付费服务：一、以图搜图（基于HuggingFaceCLIP模型）核心思路通过
程序猿--豪·2025-04-24 01:27

互联网大厂Java面试趣谈：从电商订单到微服务安全的技术探秘

互联网大厂Java面试趣谈：从电商订单到微服务安全的技术探秘大家好，今天带来一场互联网大厂的Java面试实录，不是枯燥的问答，而是充满趣味和生活化的技术探讨。
mateHecho·2025-04-23 22:13

接入openai的问答系统

创建了新的OpenAIClient类来处理与OpenAIAPI的通信添加了API密钥的安全存储和输入机制实现了异步消息处理添加了错误处理机制要使用这个更新后的版本，你需要：获取OpenAIAPI密钥（从https://platform.openai.com/api-keys获取）首次运行程序时，会弹出对话框要求输入API密钥API密钥会被安全地保存在本地设置中主要功能：支持实时对话异步处理API请
程序小K·2025-04-23 22:42
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