EI检索

从公布的11批其他算法类别分析

具体分析如下：一、算法类别：序号算法类别数量占比1个性化推送类31749%2检索过滤类20431.53%3排序精选类578.81%4调度决策类599.12%5生成合成类101.55合计jxh152637647100%
老赵聊算法、大模型备案·2025-03-13 13:40

Deepsearch 、Rag 、RraphRag

Graph-basedRetrieval-AugmentedGeneration）二、选择指南三、结合应用总结前言DeepSearch、RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）和GraphRAG这三种技术在智能检索
kse_music·2025-03-13 13:08

【爬虫实战】python入门爬取猫眼电影排行

搜索引擎如Yahoo、Google、百度等，作为帮助人们检索信息
进击的C语言·2025-03-13 11:51

RAG(检索增强生成)系统实践与调优

在人工智能领域，检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration,RAG）是一种结合信息检索和生成式人工智能的技术，它通过从外部数据源中检索相关信息，来辅助大语言模型（LargeLanguageModel
python_知世·2025-03-13 07:16

使用LLMRails构建增强型AI应用：从文档检索到语义查询

使用LLMRails构建增强型AI应用：从文档检索到语义查询在构建生成式AI应用时，文档的索引和查询是其中的重要环节。LLMRails提供了一个便捷的API平台，专注于高性能和高准确度的文档处理。
VYSAHF·2025-03-13 04:27

大语言模型（LLM）的微调与应用

应用（Application）：基于现有模型的能力构建实际系统（如智能客服、文档摘要），侧重于工程化集成和交互设计，通常不修改模型参数，而是通过Prompt工程、RAG（检索增强生成）或A
AI Echoes·2025-03-13 03:50

第二十七个问题-AI Agent 与 RAG 的核心区别

AIAgent与RAG的核心区别AIAgent（人工智能代理）与RAG（检索增强生成）是当前生成式AI领域的两个关键技术，二者在功能定位、技术架构和应用场景上存在显著差异，但也可协同互补。
释迦呼呼·2025-03-12 22:46

分布式系统架构设计原理与实战：理解并使用分布式搜索引擎

作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍在当代互联网时代，随着互联网的迅速发展、信息量的爆炸性增长，人们对获取新信息的渠道越来越多，需要快速而准确地检索信息。基于这一需求，许多网站都提供搜索功能。
AI天才研究院·2025-03-12 18:47

大模型问答机器人如何实现自然交互

大模型问答机器人如何实现自然交互关键词：大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来，随着人工智能技术的飞速发展，
杭州大厂Java程序媛·2025-03-12 16:02

还在蹲Manus的邀请码？别等了！开源版Manus为你快速创建AI工位，给AI一台电脑，然后你就玩去吧！

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：蚝油菜花就在昨天，一个叫做Manus的AIAgent平台在各大社媒和社区火速的传播开来，引发了各界火热的讨论，相信大家也看到了不少关于
蚝油菜花·2025-03-12 14:26

MySQL 与 MongoDB 的区别

文章目录前言一、如何选择二、索引总结前言在当今数据驱动的世界中，数据库技术扮演着至关重要的角色，它们为应用程序提供了存储、管理和检索数据的基础设施。
kse_music·2025-03-12 14:24

【图片识别保存表格】图片文档指定多个识别区域，识别固定位置的文字并导出到Excel，Python5分钟搞定，学会不求人

例如，一份扫描的采购订单可能在不同位置有订单编号、供应商信息、采购物品列表等，通过自定义区域识别，可以更精确地提取这些信息并存储到数据库或Excel表格中，方便日后的检索和统计。
如沐春风菜鸡收割机·2025-03-12 14:54

AI学习指南RAG篇(7)-RAG知识库构建

3.1分块的目的3.2分块策略3.3示例代码4.向量化4.1向量化的目的4.2示例代码4.3向量数据库4.4示例代码三、总结一、引言在RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成
俞兆鹏·2025-03-12 10:28

9.3 智谱AI大模型生态爆发！中文准确率89.2%+代码生成67.3%，全面碾压GPT-4！

1.WebGLM：联网检索增强大模型智谱AI于2022年推出的WebGLM是基于GLM-10B打造的检索增强生成（RAG）模型，其创新性地将大语言模型与搜索引擎深度整合，构建了独特的四阶段处理架构：
少林码僧·2025-03-12 10:27

RAG检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）介绍（双模态架构：检索子系统、生成子系统）实现知识获取与内容生成的协同

文章目录增强生成（RAG）技术：原理、架构与前沿实践1.RAG技术架构剖析1.1技术融合范式-**检索子系统**-**生成子系统**2.核心组件与工作流程2.1数据预处理管线-**多粒度分块策略**-*
Dontla·2025-03-12 08:45

如何利用PubMed作为信息检索器 — 结合LangChain实现高效文献查询

如何利用PubMed作为信息检索器—结合LangChain实现高效文献查询引言PubMed是由美国国家生物技术信息中心（NCBI）和国家医学图书馆（NLM）维护的一个涵盖超过3500万篇生物医学文献的数据库
bhawfgrcbtwny·2025-03-12 04:35

使用Vespa进行高级检索与向量数据库管理

技术背景介绍在现代信息检索领域，为了提供精准且高效的搜索体验，往往需要结合使用向量搜索（ANN）、词法搜索以及结构化数据搜索。
scaFHIO·2025-03-12 03:29

Elasticsearch（ES）详解：从入门到实践

本文目标：介绍Elasticsearch的基本概念、架构设计、配置优化、常见应用以及实际案例，帮助开发者掌握ES1.Elasticsearch概述Elasticsearch的背景和发展历程核心功能：全文检索
坚持蛊·2025-03-11 18:44

Shodan的概述与安装

一、Shodan简述Shodan是一个独特的网络搜索引擎，它专门针对互联网上的设备进行不间断扫描，并将扫描结果存储起来，供用户检索。
耶耶Norsea·2025-03-11 17:40

机器学习实战——音乐流派分类（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索（MusicInformationRetrieval,
喵了个AI·2025-03-11 13:37

【高级RAG技巧】使用二阶段检索器平衡检索的效率和精度

一般来说，构建生产环境下的RAG系统是直接使用Embedding模型对用户输入的Query进行向量化表示，并且从已经构建好的向量数据库中检索出相关的段落用户大模型生成。
深度学习机器·2025-03-11 13:03

doris：Elasticsearch

ElasticsearchCatalog除了支持自动映射ES元数据外，也可以利用Doris的分布式查询规划能力和ES(Elasticsearch)的全文检索能力相结合，提供更完善的OLAP分析场景解决方案
向阳1218·2025-03-11 07:20

C++中map和set的详解

它们基于平衡二叉搜索树（通常是红黑树）的数据结构来实现，提供了高效的数据存储和检索功能。本文将详细介绍map和set的特点、用法以及一些常见的操作示例。
jiajia651304·2025-03-11 05:28

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。
openwin_top·2025-03-11 04:54

开源向量数据库介绍说明

开源向量数据库Milvus特点：分布式、高性能，支持亿级向量检索。支持的数据类型：文本、图像、音频、视频等。使用场景：推荐系统、语义搜索、图像搜索。
❀͜͡傀儡师·2025-03-11 04:52

使用 OpenAI Functions Tool Retrieval Agent 实现智能工具选择

为了解决这个问题，我们引入了工具检索(ToolRetrieval)的概念。通过动态选择与查询相关的工具，我们不仅能节省上下文空间，还能提高代理的响应效率。
bavDHAUO·2025-03-11 04:19

如何选择开源向量数据库

需要综合考虑查询性能、数据规模、索引构建速度、生态支持等多个因素，以下是关键的评估维度：选择开源向量数据库时，需要综合考虑查询性能、数据规模、索引构建速度、生态支持等多个因素，以下是关键的评估维度：查询性能向量检索速度
kse_music·2025-03-11 03:16

InnoDB和MyISAM

事务和外键InnoDB支持事务和外键，具有安全性和完整性，适合大量insert或update操作MyISAM不支持事务和外键，它提供高速存储和检索，适合大量的select查询操作锁机制InnoDB支持行级锁
bobo306·2025-03-11 01:29

数据库索引管理：不用的索引应该直接删除吗？

一、索引的本质与价值：双刃剑的深层解析数据库索引的本质是通过B+Tree、Hash等数据结构实现的快速检索机制，其核心价值在于将时间复杂度从O(n)降为O(logn)。
·2025-03-10 22:36

数据库索引管理：不用的索引应该直接删除吗？

一、索引的本质与价值：双刃剑的深层解析数据库索引的本质是通过B+Tree、Hash等数据结构实现的快速检索机制，其核心价值在于将时间复杂度从O(n)降为O(logn)。
·2025-03-10 22:03

Nanobrowser：开源版OpenAI Operator！AI自动操控浏览器，复杂网页任务一键搞定

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「打工人速救！这个AI神器让浏览器自动干活：爬数据/抢优惠全托管，本地运行更安全」大家好，我是蚝油菜花。
蚝油菜花·2025-03-10 22:05

打造RAG系统：四大向量数据库Milvus、Faiss、Elasticsearch、Chroma 全面对比与选型指南

在当今信息爆炸的时代，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）系统已成为自然语言处理（NLP）领域的重要工具。
橙子小哥的代码世界·2025-03-10 16:57

清华大学：人工智能之知识图谱.pdf

知识图谱作为连接数据的骨架，不仅在信息检索、推理决策等方面发挥着关键作用，还成为了现代智能系统的核心组成部分。此文档旨在为读者提供一个全面的理解框架，从基础知识入手，逐步展开至知识图谱的应用实例、技
黄晗昂Aileen·2025-03-10 16:52

AI学习指南RAG篇(4)-RAG的工作流程

文章目录一、引言二、RAG的工作流程1.检索（Retrieval）1.1检索的目标1.2检索的实现1.3示例代码1.4输出示例2.增强（Augmentation）2.1增强的目标2.2增强的实现2.3示例代码
俞兆鹏·2025-03-10 15:47

大模型好书推荐 -挖到宝了，500页RAG神书几乎把RAG讲得透透的

《基于大模型的RAG应用开发与优化——构建企业级LLM应用》是一本专注于RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）技术应用的书籍。
脱泥不tony·2025-03-10 14:07

C++二叉搜索树代码

代码一，对应力扣二叉搜索树中的检索，代码见下/***Definitionforabinarytreenode.
qq_43355454·2025-03-10 12:27

JavaWeb（8） 正则表达式

正则表达式用于对字符串模式匹配及检索替换，是对字符串执
Theodore_1022·2025-03-10 05:02

语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性

语义检索-BAAIEmbedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型（EmbeddingModel）已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域
汀、人工智能·2025-03-10 01:36

WebGPT: 基于浏览器辅助的问答系统，结合人类反馈优化答案质量

主要贡献包括：创建了一个基于文本的网络浏览环境，使得模型可以互动，从而改进了检索和合成。生成带有参考文献
土豆.exe·2025-03-10 00:30

文档进行embedding，Faiss向量检索

这里采用Langchain的HuggingFaceEmbeddings参照博主，改了一些东西，因为Langchain0.3在0.2的基础上进行了一定的修改fromlangchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitterfromlangchain_huggingfaceimportHuggingFaceEmbeddingsfromlang
被编程为难的小娃娃·2025-03-10 00:30

五大搜索黄金法则，助你成为高效信息检索达人

你好,我是程序员木木,目前正在做两件事沉淀多年的知识探索了解各种副业项目，同时将探索过程进行分享，帮助自己以及更多朋友找到副业,做好副业以下是这周的干货分享,基于多年搜索经验总结出的搜索技巧，文章末尾有惊喜上周发布了一篇文章，老司机是怎么找到资源的，反响颇深,但还是有很多小伙伴私信问我搜索的问题。我意识到大多数人其实并不擅长有效搜索信息,因此今天我决定继续探讨这一主题,以便帮助更多像我朋友这样的人
mumux183·2025-03-10 00:53

Redis常问八股（一）

答：布隆过滤器主要是用于检索一个元素是否在一个集合中。可以使用Redisson实现的布隆过滤器。它的底层原理是，先初始化一
华东设计之美·2025-03-09 23:17

《DeepSeek+Langchain落地实操:RAG知识增强检索和智能体实战开发》

大数据与人工智能实战专家—周红伟老师法国科学院数据算法博士/曾任阿里人工智能专家/曾任马上消费金融风控负责人课程背景LangChain是一项旨在赋能开发人员利用语言模型构建端到端应用程序的强大框架。它的设计理念在于简化和加速利用大型语言模型（LLM）和对话模型构建应用程序的过程。这个框架提供了一套全面的工具、组件和接口，旨在简化基于大型语言模型和对话模型的应用程序开发过程。LangChain本质上
AI周红伟·2025-03-09 21:25

LeetCode 热题 100_实现 Trie (前缀树)（54_208_中等_C++）(图；前缀树；字典树)

@[TOC](LeetCode热题100_实现Trie(前缀树)（54_208）)题目描述：Trie（发音类似“try”）或者说前缀树是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。
Dream it possible！·2025-03-09 15:05

图论-实现Trie（前缀树）

208.实现Trie（前缀树）Trie（发音类似"try"）或者说前缀树是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景，例如自动补全和拼写检查。
Vacant Seat·2025-03-09 14:02

LoadRunner性能指标分析

如果是这样，SQLServer必须从磁盘检索数据。是否可通过添加更多内存或使更多内存可用于数据高速缓存或SQLServer内部结构来提高查询性能。SQLServer需要从磁盘读取数据的频率。
cs294639693·2025-03-09 11:08

DeepSeek实际应用场景七大类

今日分享，DeepSeek在日常生活中的实际应用场景可归纳为以下七大类，涵盖高频到低频需求：一、智能助手与效率工具（高频）信息检索与问答快速解答生活常识、学术问题，提供精确搜索结果（如天气查询、政策解读
xinxiyinhe·2025-03-08 23:02

Qwen1.5-7B-实现RAG应用详细步骤

FAISS：用于向量检索的高效库。GPTQ支持库：如auto-gptq或gptqmodel。安装命令运行以下命令安装所需的Python包：pipinstalltorc
大数据追光猿·2025-03-08 23:01

【Python小工具】桌面悬浮题库搜索+AI问答助手 - 支持快捷键&窗口置顶(支持某星考试客户端)

AI问答助手-支持快捷键&窗口置顶注：本文章只做简单介绍，完整代码请转到github仓库(https://github.com/SJYssr/CX_EXAM_python)工具亮点三合一高效功能：题库检索
SJY_ssr·2025-03-08 19:10

Elasticsearch 分布式架构解析

本文将深入探讨Elasticsearch的分布式存储和检索机制，解释其背后的原理及其优势。
Mr' 郑·2025-03-08 15:04
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