EVAL

【爆款长文】RAG检索增强大模型的“记忆力”革命：Contextual Chunk Headers（CCH）实战全解析

今天我们来聊聊RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）这个AI圈的“记忆力补脑丸”，以及它最近新晋的“脑白金”——ContextualChunkHeaders（CCH）。

许泽宇的技术分享·2025-06-29 05:37

爆改RAG检索力：三大Query变形术，助你玩转AI知识检索！

你以为RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）就是“检索+生成”那么简单？那你可太低估AI界的“内卷”了！

许泽宇的技术分享·2025-06-29 00:30

specpu2017安装/编译/运行测试总结

目录前言一、源码镜像获取二、安装三、配置修改四、编译五、运行测试六、结果查看七、遇到的问题前言SPEC是标准性能评估公司（StandardPerformanceEvaluationCorporation

So_shine·2025-06-29 00:29

specpu2017在arm64环境下的部署/测试

目录前言一、源码镜像获取二、安装三、配置修改四、编译五、运行测试六、结果查看七、遇到的问题前言SPEC是标准性能评估公司（StandardPerformanceEvaluationCorporation

So_shine·2025-06-29 00:29

RAG 调优指南：Spring AI Alibaba 模块化 RAG 原理与使用

>夏冬,SpringAIAlibabaContributorRAG简介什么是RAG（检索增强生成）RAG（RetrievalAugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合信息检索和文本生成的技术范式

ApacheDubbo·2025-06-28 14:40

用户身份 git ssh -T git@github可以成功，但是克隆不了的问题

标题问题描述：git以root身份可以克隆但是以用户身份登陆不了解决方案：先进行如下操作eval$(ssh-agent-s)再进行ssh-add~/.ssh/github_rsa\\（add后面的的是你自己

fyueqiao·2025-06-28 12:05

2019 CCF 推荐国际学术期刊&会议（计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统）

漓艾初·2025-06-28 08:36

Java/Kotlin 主线程IO操作全方位监控指南（实战代码+性能优化）

文件读写阻塞UI渲染网络请求未使用异步线程数据库查询未优化日志输出同步阻塞二、代码级监控方案（Kotlin实现）1.装饰器模式监控流操作classMonitoredInputStream(privatevalorigin

时小雨·2025-06-28 07:00

lua脚本为什么能保证原子性

2.Lua脚本被视为一个整体命令当使用EVAL或EVALSHA命令执行Lua脚本时，Redis将整个Lua脚本视为一个不可分割的命令。这意味着

一键三联鸭~·2025-06-27 19:40

代码随想录day16 二叉树

classSolution{publicintfindBottomLeftValue(TreeNoderoot){Dequedeque=newLinkedListdeque=newLinkedListdequeVal

Hoshinoharuka·2025-06-27 07:17

Python 可迭代的对象、迭代器和生成器(Sentence类第4版：惰性实现)

懒惰的反义词是急迫，其实，惰性求值（lazyevaluation）和及早求值（eagerevaluation）是编程语言理论方面的技术术语。

钢铁男儿·2025-06-27 01:38

Python深入理解迭代器和生成器

目录1.迭代器（Iterators）2.使用迭代器3.自定义迭代器4.生成器（Generators）5.生成器vs.列表推导式6.生成器的惰性计算（LazyEval

TiYong·2025-06-27 00:31

Python 设计一款计算器

功能：代码：fromtkinterimport*defcalculate():"""计算结果并显示"""try:result=eval(equ.get())#计算表达式equ.set(equ.get()

niuliting·2025-06-27 00:00

python 问题记录汇总

selenium.common.exceptions.InvalidArgumentException:Message:invalidargument:userdatadirectoryisalreadyinuse,pleasespecifyauniquevaluefor

Suifqwu·2025-06-26 19:55

selenium --user-data-dir ：user data directory is already in use

userdatadirectoryisalreadyinuse,pleasespecifyauniquevaluefor--user-data-dirargument,ordon’tuse--user-data-dir

人生重启·2025-06-26 19:54

DAY 40 训练和测试的规范写法

知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭dropout#先继续之前的代码

小白菜333666·2025-06-26 02:31

深入理解RAG：大语言模型时代的知识增强架构

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）技术的出现，为解决这些问题提供了一个优雅而有效的方案。一、为什么需要RAG？

小胡说技书·2025-06-25 23:43

vue 3 计算器

=import{ref,computed}from"vue";import{evaluate}from"mathjs";//表达式和显示内容constexpression=ref("");constdisplay

ldj2020·2025-06-25 04:53

#35 switch语句

语法形式如下：switch(expression){casevalue1:statementcasevalue2:statementdefault:statement}上面代码中，根据表达式express

小满しょうまん·2025-06-24 20:23

Day 40训练

图像数据训练与测试的规范写法单通道图像的规范训练流程数据预处理与加载模型定义训练与测试函数封装模型训练执行彩色图像的扩展应用数据预处理调整模型结构调整关键要点总结知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval

Nina_717·2025-06-24 20:20

DAY 40 训练和测试的规范写法

目录DAY40训练和测试的规范写法1.彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中2.展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平3.dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval

HINOTOR_·2025-06-24 19:16

打印COCO格式指标

评价代码importargparsefrompycocotools.cocoimportCOCOfrompycocotools.cocoevalimportCOCOevaldefparse_opt():

珺毅同学·2025-06-24 09:34

func() got multiple values for argument ‘name‘

在执行python程序的时候，提示如下问题：func()gotmultiplevaluesforargument'name'.func()的参数“name”有多个值本质：就是参数传递的时候，同一个参数名称使用了多次

·2025-06-24 03:01

【大模型应用开发动手做AI Agent】RAG和Agent

为了更好地将大模型应用于实际场景，研究者们提出了RetrievalAugmentedGeneration(RAG)和AIAgent等新兴技术。RAG技术将

AI智能应用·2025-06-23 07:45

AI大模型RAG架构详细解析（一）标准RAG、纠正型RAG、推测型RAG、融合型RAG、代理型RAG

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）正是实现这一目标的幕后英雄。

大模型面微调_·2025-06-23 07:41

python案例练习

练习1：正五边形面积计算importmaths=eval(input('请输入正五角行边长'))#分子=5*边长^2molecules=5*s**2#分母=4*tan(pi/2)denominator=

网小鱼的学习笔记·2025-06-22 22:44

大模型RAG系统面试题及参考答案

什么是向量检索（denseretrieval）与稀疏检索（sparseretrieval）？举例说明。RAG如何减少“幻觉（hallucination）”？为什么说RAG可

大模型大数据攻城狮·2025-06-22 18:13

Spring Boot + LangChain 构建 RAG 应用

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）是一种结合了检索和生成两种关键技术的机器学习方法。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。

程序员丸子·2025-06-22 16:05

大模型实战干货：如何基于LangChain 在本地构建一个可运行的 RAG 系统（附完整代码）

什么是RAGRAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种将语言模型（如ChatGPT）与外部知识库结合的技术，使其在生成回答时能够调用真实知识来源，而不仅依赖模型本身的参数记忆

勤奋的知更鸟·2025-06-22 16:33

RAG 和微调如何抉择

要选择RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)还是微调(Fine-tuning)，或者两者结合，主要取决于如下数据特性应用场景资源限制模型行为的控制需求RAGvs.微调：如何选择

成都犀牛·2025-06-22 14:20

Spring Boot 参数验证

一、依赖配置首先确保在pom.xml中添加了以下依赖：org.springframework.bootspring-boot-starter-validation这个依赖包含了HibernateValidator

阿乾之铭·2025-06-22 07:03

互联网大厂Java求职面试：AI与大模型技术下的RAG系统架构设计与性能优化

今天我们将围绕一个非常前沿的场景——基于RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）系统的架构设计与性能优化进行深入探讨。

在未来等你·2025-06-22 03:37

【音视频】PJSIP库——pjsua命令使用详解

1、源码编译1）安装依赖库sudoaptinstalllibsrtp2-devsudoaptinstalllibopus-devalsa-toolslibalsaplayer-devffmpeglibalsa

郭老二·2025-06-22 02:03

【开源项目】免费且本地运行：快用 DeepEval 测测你的大模型接口有没有缩水

作为一个整天鼓捣大语言模型应用的大学生，我经常遇到一个头疼事儿：做了个RAG管道、搞了个聊天机器人，或者搭了个代理工作流之后，怎么才能知道它到底好不好、靠不靠谱？都说提示工程重要，模型选择也关键，但优化了半天，该用哪个模型，哪个提示词效果真棒，哪个架构更稳定？凭感觉？靠肉眼对比几个输出？这也太不“极客”了！过去用第三方厂商的大模型接口，总有点不放心：万一它给我的模型是个“残血版”API呢？我们普通

MarkGosling·2025-06-21 12:32

windows获取显卡的显存

显卡显存的注册表路径位置信息依然跟上篇讲的一样，只是他的属性是#defineVALUE_VIDEOCARD_QW_MEMORY_SIZE_T("HardwareInformation.qwMemorySize

Depth君·2025-06-20 06:39

Spark 之 Subquery

各类Subquerysrc/main/scala/org/apache/spark/sql/catalyst/expressions/predicates.scala/***Evaluatesto`true

zhixingheyi_tian·2025-06-20 03:51

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI 使用指南

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI使用指南Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUIEasilytrainagoodVCmodelwithvoicedata

邢琛高·2025-06-19 19:21

Retrieval-Based Voice Conversion WebUI 教程

Retrieval-BasedVoiceConversionWebUI教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/re/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI1

蒋荔卿Lorelei·2025-06-19 19:21

tmc2209 调试工具_Trinamic TMC2209-EVAL-KIT评估套件特性_引脚功能设置图及应用

TrinamicTMC2209-EVAL-KIT评估套件可结合TRINAMIC评估板系统或作为独立评估板对TMC2209电动机驱动器进行评估。

达意Talk·2025-06-19 19:47

多模态大语言模型arxiv论文略读（127）

WhenSAM2MeetsVideoCamouflagedObjectSegmentation:AComprehensiveEvaluationandAdaptation➡️论文标题：WhenSAM2MeetsVideoCamouflagedObjectSegmentation

胖头鱼爱算法·2025-06-19 17:03

Hexo-theme-NexT主题语法高亮

vhgcc·2025-06-19 08:03

在ubuntu22.04上部署RagFlow一个深度文档理解的开源 RAG

RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）引擎。

BBM的开源HUB·2025-06-19 08:31

大模型RAG高阶面试指南：第一章：RAG绪论

第一章：RAG绪论1.1RAG的定义、背景与核心思想检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，简称RAG）是一种结合了信息检索和文本生成的人工智能技术。

强化学习曾小健3·2025-06-18 15:38

【AI论文精读3】RAG论文综述1-P3-检索器

3.1.检索源RAG依赖外部知识来增强LLM，而检索源（RetrievalSource）的类型（数据结构）和检索单元的粒度都会影响最终的生成结果。3.1.1.数据结构1.非结构化数

AI完全体·2025-06-18 15:07

Follow My Instruction and Spill the Beans: Scalable Data Extraction from Retrieval-Augmented Generat

iclr20255688检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）通过在测试阶段引入外部知识，提升了预训练模型的能力，实现了定制化适应。

UQI-LIUWJ·2025-06-18 11:10

实现RAG融合以提升信息检索精准度

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）融合就是一种创新的解决方案。本文将介绍RAG融合的技术背景、核心原理，并提供多个代码片段，展示如何使用这一技术进行信息检索。

zbb258·2025-06-18 10:02

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一读即懂这篇ACL2024文章介绍了CFIC，一种新的无块文档上下文检索方法，用于提升Retrieval‑Augmented Generation（RAG）任务的“证据定位”能力。问题是什么？

steven~~~·2025-06-17 22:43

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#作业1importshapimportxgboostimportpandasaspdX,y=shap.datasets.adult()model=xgboost.XGBClassifier(eval_metric

m0_62568655·2025-06-17 08:03

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