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Tria树(前缀树)与AC自动机

千裡·2025-02-12 03:47

二、理论基础-匿踪查询（PIR）

一、PIR定义PrivateInformationRetrieval(PIR)匿踪查询技术，又称为隐私信息检索（PrivateInformationRetrieval,PIR），是一种在保护用户隐私的前提下进行信息检索的隐私计算技术

人生相聚两依依·2025-02-11 22:40

【Centos 7】报错：Could not retrieve mirrorlist

localhost~]#yuminstallchrony已加载插件：fastestmirror,langpacksLoadingmirrorspeedsfromcachedhostfileCouldnotretrievemirrorlisthttp

视觉小鸟·2025-02-11 21:57

学技术学英语-elasticsearch 的8种常用使用场景

HerearesomeofthetopElasticsearchusecasesandhowitutilizedacrossindustries:Full-textwebsitesearch:Elasticsearchusesaninvertedindexforfastfull-textsearchesandsupportscomplexsearchqueries.Thismakesitideal

学会了没·2025-02-09 22:20

接入deepseek构建RAG企业智能问答系统

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）：使用泛化的大模型，通过对问

da pai ge·2025-02-09 16:08

大模型 RAG 知识总结

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）面一、LLMs已经具备了较强能力了，存在哪些不足点？

da pai ge·2025-02-09 16:38

SQLZoo-SELECT within SELECT Tutorial

Listeachcountrynamewherethepopulationislargerthanthatof'Russia'.SELECTnameFROMworldWHEREpopulation>(SELECTpopulationFROMworldWHEREname='Russia')2.ShowthecountriesinEuropewithapercapitaGDPgreaterthan

Beronhider·2025-02-09 15:29

Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成流程

RAG流程用户输入接收系统接收用户输入的查询问题或文本内容，例如“李白有哪些著名的作品？”用户输入可以通过自然语言处理（NLP）模型的输入端口或用户交互界面（如聊天应用、搜索引擎输入框等）接收。查询向量库将用户输入转换成向量，并在向量库中进行相似性搜索。向量库中存储了大量文本的向量表示，这些文本可以是书籍、文章、知识库条目等。例如，向量库中有某个文档表示李白的著名作品，其向量与用户输入的向量相似度

从零开始学习人工智能·2025-02-09 08:40

Elasticsearch学习笔记(初学) 3 php代码操作

安装客户端composerrequireelasticsearch/elasticsearchclient=ClientBuilder::create()->setHosts($hosts)->setRetries

苗先生的PHP记录·2025-02-09 02:23

智能代理RAG：超越传统信息检索的AI代码生成新范式

传统的检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)技术在信息检索领域扮演着重要的角色，但其局限性也日益显现。

·2025-02-08 23:09

谷歌浏览器重新安装不上的问题：删除注册表无权限

在桌面新建一个.txt文件，输入内容为：WindowsRegistryEditorVersion5.00;WARNING,thisfilewillremoveGoogleChromeregistryentries

不晚.·2025-02-08 21:43

【AI】【RAG】使用WebUI部署RAG：数据优化与设置技巧详解

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是一种通过知识库构建的高效问答系统。然而，在使用WebUI部署和优化RAG时，数据源管理和参数设置直接决定了系统的回答质量。

踏雪无痕老爷子·2025-02-08 07:30

【数据结构-Trie树】力扣677. 键值映射

设计一个map，满足以下几点:字符串表示键，整数表示值返回具有前缀等于给定字符串的键的值的总和实现一个MapSum类：MapSum()初始化MapSum对象voidinsert(Stringkey,intval)插入key-val键值对，字符串表示键key，整数表示值val。如果键key已经存在，那么原来的键值对key-value将被替代成新的键值对。intsum(stringprefix)返回所

hlc@·2025-02-07 22:35

不隶属于 Zed Industries

一、软件介绍（文末提供下载）Zed，这是一款由Atom和Tree-sitter的创建者提供的高性能多人AtomandTree-sitter.。二、macOS和Linux安装在macOS和Linux上，您可以直接下载Zed或通过本地包管理器安装Zed。本地包下载地址：夸克网盘分享三、windows安装构建适用于Windows的ZedRepository存储库ClonedowntheZedreposi

struggle2025·2025-02-07 21:27

LLAMA-Factory安装教程（解决报错cannot allocate memory in static TLS block的问题）

步骤一：下载基础镜像#配置dockerDNSvi/etc/docker/daemon.json#daemon.json文件中{"insecure-registries":["https://swr.cn-east

拾回程序猿的圈圈∞·2025-02-07 18:41

python echarts接口_python绘图pyecharts+pandas的使用详解

生成的图可视化效果非常棒为避免绘制缺漏，建议全部安装为了避免下载缓慢，作者全部使用镜像源下载过了pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/echarts-countries-pypkgpipi

weixin_39615219·2025-02-07 15:22

大模型RAG优化方案_融合bm25和语义检索

1.写在前面检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)是一种将检索(Retrieval)和生成(Generation)相结合的技术，它利用检索到的相关信息来增强大型语言模型

kakaZhui·2025-02-06 23:31

个人c项目 java项目解释

1.测试环境与方法中文：本地测试环境：可以在一台配置中等的电脑上构建一个测试环境，利用现成的大词库数据（例如英文词典或自定义数据集）来构建Trie。

2301_79306982·2025-02-06 09:29

三分钟看懂RAG在智能问答系统中的应用

RAG模型由两个主要模块构成：检索器（Retriever）与生成器（Generator）。这两个模块相互配合，确保生成的文本既包含外部的相关知识，又具备自然流畅的语言表

大模型玩家·2025-02-05 22:04

使用LangChain进行半结构化数据的RAG：从PDF解析到API集成

本文将介绍如何利用LangChain工具包，结合RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）技术，处理这类数据。

aehrutktrjk·2025-02-04 16:55

RAG：本地部署Langchain-Ollma(Windows)

RAG：本地部署Langchain-Ollma(Windows)RAG，即“RetrievalAugmentedGeneration”（检索增强生成），是一种结合了检索和生成技术的自然语言处理模型。

MurphyStar·2025-02-04 12:26

基于 LangChain 实现数据库问答机器人

基于LangChain实现数据库问答机器人一、简介二、应用场景三、实战案例1、需求说明2、实现思路3、对应源码一、简介在Retrieval或者ReACT的一些场景中，常常需要数据库与人工智能结合。

敲代码敲到头发茂密·2025-02-04 11:16

深度学习：基于MindNLP的RAG应用开发

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，旨在提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性、

Landy_Jay·2025-02-03 13:47

sqoop导出orc数据至mysql,将Sqoop导入为OrC文件

Alternativestried:importedastextformatandusedatemptabletoreadinputastextfileandwritetohdfsasorcinhive

终有尽头·2025-02-02 15:28

sqoop从orc文件到oracle,Sqoop import as OrC file

Alternativestried:importedastextformatandusedatemptabletoreadinputastextfileandwritetohdfsasorcinhive

余革革·2025-02-02 15:58

使用Elasticsearch和SelfQueryRetriever实现智能电影检索

在这篇文章中，我们将结合Elasticsearch和SelfQueryRetriever，展示如何通过语言模型实现智能电影查询。

hgSdaegva·2025-02-02 13:43

使用PGVector进行电影文档的向量搜索

具体而言，我们会展示如何使用PGVector创建一个向量存储，并结合自查询检索器（SelfQueryRetriever）来对电影文档集合进行检索。

hgSdaegva·2025-02-02 13:43

【最大异或结点——Trie，创意】

题目代码#includeusingnamespacestd;constintN=1e5+10,M=31e5+10;inttr[M][2],idx,e[M];//[maxn*maxb][changes]inta[N];vectorv[N];voidadd(intx){intp=0;for(inti=30;i>=0;i--){intu=(x>>i)&1;if(!tr[p][u])tr[p][u]=++

Kent_J_Truman·2025-02-02 04:36

Python Tkinter 四子棋游戏（5）

defcomputer_move(self):#ImprovedComputerAI:TriestoplaceOneartheplayer'slastmoveavailable_squares=[(row

Flash The Dash·2025-01-31 11:09

高效目录操作：如何使用 os.listdir 函数列出文件和文件夹

importos#列出当前目录下的所有文件和子目录entries=os.listdir('.')print(entries)在这个示例中：os.listdir('.')将返回当前工作目录（用.表示）的所有文件和目录的名称列表

刘同学Python学习日记·2025-01-30 19:23

ffmpeg 处理音频metadata

设置第一个音频流的语言：stream:audio:第0个ffmpeg-iINPUT-metadata:s:a:0language=engOUTPUT#查看metadatacomment信息ffprobe-show_entriesstream_tags

ghostliner·2025-01-29 20:54

【Spring AI】02. AI 概念

PromptTemplates）嵌入向量（Embeddings）令牌（Tokens）输出解析（OutputParsing）将您的数据引入AI模型（BringingYourDatatotheAImodel）检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration-RAG

小明同学的开发日常·2025-01-29 18:01

Python 简单爬虫教程

就是突然想玩一下这里是一个下载网页内图片的例子环境Python3.7需首先安装pipinstalllxml-ihttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple#fromurllib.requestimporturlretrieve

ANTennaaa·2025-01-29 13:53

Writing an efficient Vulkan renderer

Iwroteanarticle“WritinganefficientVulkanrenderer”forGPUZen2book,whichwaspublishedin2019.InthisarticleItriedtoaggregateasmuchinformationaboutVulkanperformanceasIcould-insteadoftryingtof

Night_Aurora·2025-01-29 12:10

100天精通Python（爬虫篇）——第113天：‌爬虫基础模块之urllib详细教程大全

文章目录1.urllib概述2.urllib.request模块1.urllib.request.urlopen()2.urllib.request.urlretrieve()3.urllib.request.Request

袁袁袁袁满·2025-01-29 12:05

检索增强（Retrieval Augmentation）是一种结合信息检索技术和生成模型的技术

检索增强（RetrievalAugmentation）是一种结合信息检索技术和生成模型的技术，旨在通过从外部知识库或文档中检索相关信息来增强生成模型的能力。

大霸王龙·2025-01-29 02:31

高效向量搜索RAG解决方案（Canopy）

Canopy利用Pinecone在高效向量搜索方面的专业知识，提供强大且可扩展的RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）解决方案。

deepdata_cn·2025-01-28 08:18

【llm对话系统】大模型RAG之基本逻辑

为了解决这个问题，RAG(Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成)技术应运而生。

kakaZhui·2025-01-28 00:18

AI与药学 |AI数字药师：药品说明书构建AI药学知识库

明哲AI·2025-01-27 13:04

JavaScript 内置构造函数

目录JavaScript内置构造函数1.Object1.1Object.keys1.2Object.values1.3Object.entries2.Array2.1数组常见实例方法-核心方法2.2reduce2.3

遇见~未来·2025-01-27 08:30

2014数模美赛题目翻译及论文【原创】

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>PROBLEMA:TheKeep-Right-Except-To-PassRuleIncountrieswheredrivingautomobilesontherightistherule

oldbalck·2025-01-27 07:56

支持生成式 AI：聊天与文档检索的结合

在生成式AI中，聊天会话内存（ChatConversationMemory）和检索增强生成（RAG,RetrievalAugmentedGeneration）是两个关键功能，分别解决了上下文管理和大规模文档检索问题

drebander·2025-01-26 16:07

centos7最小化安装中使用yum命令报错：14: curl#6 - “Could not resolve host: mirrorlist.centos.org；未知的错误“

目录说明报错内容报错原因解决方案方案一方案二说明Linux虚拟机软件选择最小化安装网卡ens33报错内容已加载插件：fastestmirrorLoadingmirrorspeedsfromcachedhostfileCouldnotretrievemirrorlisthttp

hair请的·2025-01-25 18:45

yum安装报错“Could not resolve host: mirrorlist.centos.org；未知的错误“

问题：yuminstall-ynginx已加载插件：fastestmirror,langpacksLoadingmirrorspeedsfromcachedhostfileCouldnotretrievemirrorlisthttp

与太·2025-01-25 18:11

算法：数据结构与算法（总结）

数据结构与算法文章目录数据结构与算法一、数据结构1.1BST、AVL、Red-BlackBST1.2Trie字典树、LRUCache、布隆过滤器1.3Union-find并查集1.4数组ArrayList

鲲鹏飞九万里·2025-01-25 03:54

LLM幻觉（Hallucination）缓解技术综述与展望

一、RAG：基础但有缺陷的缓解手段检索增强生成（RAG）作为缓解幻觉的常用方法（RAG(Retrieval-AugmentedGene

大模型之路·2025-01-24 13:30

基于Kinetica的实时数据库AI应用实战

在这篇文章中，我们将深入探索如何通过Kinetica的ChatModel、VectorStore、DocumentLoader及Retriever来实现这些功能。

dagGAIYD·2025-01-24 06:01

使用 pgvector 将 PostgreSQL 与语义搜索/RAG 集成的教程

这种方法常用于RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)场景，例如FAQ问答、文档检索、推荐系统等。

azzxcvhj·2025-01-24 06:31

centos7 yum命令一直报错Could not retrieve mirrorlist http://mirrorlist.centos.org

问题描述centos7yum命令一直报错Couldnotretrievemirrorlisthttp://mirrorlist.centos.org原因分析：查了很多博客，都试了也不行，最后发现一篇文章

TezzeT·2025-01-24 05:24

使用Chaindesk与大语言模型集成的实战指南

核心原理解析Chaindesk通过创建"数据存储"（datastore）来管理和索引数据，利用检索器（Retriever）进行高效查询。这使得用户能够在私有数据的基础上构建智能应用，而无需担心数据

srudfktuffk·2025-01-23 08:00

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