MFC知识库

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

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

飞致云开源社区月度动态报告（2025年1月）

飞致云开源运营数据概览（2025年1月）2025年1月飞致云开源软件运营数据概览（统计时间为2025.1.1～2025.1.26）2025年1月产品发布事件■MaxKB开源知识库问答系统2025
FIT2CLOUD飞致云·2025-02-09 04:03

MaxKB开源知识库问答系统累计下载数量超过300,000次！

截至2024年12月30日22:00，飞致云旗下开源项目——基于大语言模型和RAG的知识库问答系统MaxKB全网累计下载数量超过300,000次！
FIT2CLOUD飞致云·2025-02-09 04:03

window系统下使用open-webui+ollama部署大模型

前面一篇博文中讲述了window下用ollama+AnythingLLM部署本地知识库，但是个人感觉anythingllm不是很好用，还不如直接用cmd窗口，而且仅能本机使用，如果想部署到服务器上面供其他人访问
墨染风华不染尘·2025-02-08 20:36

知识库升级新思路：用生成式AI打造智能知识助手

知识库管理系统（KnowledgeBaseManagementSystem,KBMS）作为一种有效的信息管理工具，帮助企业存储、组织和检索知识。
·2025-02-08 19:01

【YashanDB知识库】MySQL返回结果集的存储过程的改写方法

本文内容来自YashanDB官网，原文内容请见https://www.yashandb.com/newsinfo/7396989.html?templateId=171...概述MySQL的存储过程可返回结果集，改写到YashanDB，需要转换成返回SYS_REFCURSOR的函数，而且上层应用代码（例如：JDBC）也需要调整。问题MySQL的存储过程可返回结果集，请看以下示例的存储过程proc1
·2025-02-08 19:59

【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

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[3]-参数配置详细版

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[3]-参数配置详细版在开始参数配置之前，先执行以下脚本pythoncopy_config_example.py该脚本将会将所有
汀、人工智能·2025-02-08 07:28

【RAG知识库】本地搭建chatgpt知识库

️一种利用langchain思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。
LLM教程·2025-02-08 06:23

Qt Creator插件系统分析之生成插件列表

GUI的开发，但是接触的是国产的编程语言“易语言”，在制作破解补丁的时候只能用别人现成的补丁制作工具或使用易语言进行开发，但经常会出现被杀毒软件报毒，则有了接触新的GUI的想法，查看网上的很多资料之后发现MFC
「已注销」·2025-02-08 05:44

LangGraph入门教程

与知识图谱定义工具构建Agent类自定义模板和输出解析运行示例扩展与优化常见问题与故障排除总结简介LangGraph是一个结合LangChain与知识图谱（KnowledgeGraph）的应用，旨在通过结构化的知识库增强语言模型的理解和响应能力
xnuscd·2025-02-08 04:37

【YashanDB知识库】DolphinScheduler适配崖山Python驱动

本文内容来自YashanDB官网，原文内容请见https://www.yashandb.com/newsinfo/7396982.html?templateId=171...概述本文主要介绍DolphinScheduler调度器适配崖山Python驱动，支持在DolphinScheduler上通过python任务访问崖山数据库。环境DolphinScheduler版本：3.1.9Python版本：
·2025-02-08 02:27

MFC学习的一些笔记

MFC框架一、需要掌握的技能：调试的方法有很多，比如像win32呢，增加一个dos窗口断点调试：F9设置断点F10执行下一步F11进入函数内部使用callstatck（中文叫调用工具栈）查看函数之间的调用关系熟悉使用向导
wuzhengfeng001·2025-02-08 01:21

MFC 设置CListCtrl控件滚动条位置

//获取CListCtrl滚动条当前位置intposY=m_list.GetScrollPos(SB_VERT);//垂直滚动条位置intposX=m_list.GetScrollPos(SB_HORZ);//水平滚动条位置//设置CListCtrl滚动条位置//m_list.SetScrollPos(10,10,TRUE);intnCount=m_list.GetItemCount();if(n
李同学L·2025-02-08 01:50

MFC CListCtrl 取消选中

最近写一个程序，用到CListCtrl。其中取消选中，我开始使用的是SetItemState(i,NULL,NULL);一直觉得程序有问题，但是没有去深究。今天回过头来找原因，发现原来是这句错了。正确的写法应该是SetItemState(i,0,-1);/另外引用一篇blogCListCtrl选中和取消选中2009-08-1322:52//取消选择，并且高亮度显示取消this->m_ListCtr
Qsir·2025-02-08 00:46

【YashanDB知识库】YMP从oracle到yashan迁移评估报OCI相关错误

本文内容来自YashanDB官网，原文内容请见https://www.yashandb.com/newsinfo/7352692.html?templateId=171...报错信息错误信息：OCI版本检查：OCI版本为空或OCI的架构和本地系统的架构不符YMP版本：yashan-migrate-platform-v23.2.1.3-linux-x86-64.zipOCI版本：instantcli
·2025-02-07 17:38

【YashanDB知识库】如何避免yasdb进程被Linux OOM Killer杀掉

本文内容来自YashanDB官网，原文内容请见https://www.yashandb.com/newsinfo/7352693.html?templateId=171...在内存使用接近100%时，系统处于危险境地，为了避免服务器崩溃，Linux内核中有OOM(OutOfMemory)Killer进程，当内存使用接近满时，缺省它会找到使用内存最多的进程杀掉(kill-9)。这个机制保护系统不至于
·2025-02-07 17:38

MFC框架机制详解

MFC框架机制详解1.1Windows消息机制要点1.1.1窗口过程每个窗口会有一个称为窗口过程的回调函数(WndProc)，它带有四个参数，分别为：窗口句柄(WindowHandle),消息ID(MessageID
zt_xcyk·2025-02-07 15:18

【YashanDB知识库】对比Oracle和YashanDB对象不一致的方法

“本文内容来自YashanDB官网，原文内容请见https://www.yashandb.com/newsinfo/7323370.html?templateId=171...前言通过YMP迁移Oracle到YashanDB对象后，YMP已经提供了校验功能，推荐使用YMP的校验功能。如果需要更复杂的对比方法，可采用本文中的对比思路和方法。思路保存Oracle的DBA_*数据字典视图到某用户的表，然
·2025-02-07 13:51

[LVGL] 在VC_MFC中移植LVGL

前言：0.在MFC中开发LVGL的优点是可以用多个Window界面做辅助扩展1.本文基于VC2022-MFC单文档框架移植lvgl82.gitee上下载lvgl8.3源码，并将其文件夹改名为lvgllvgl
wabil·2025-02-07 09:42

大模型RAG优化方案_融合bm25和语义检索

RAG系统通常包含两个关键组件：检索器(Retriever)：从知识库中检索与输入查询(Query)相关的文档。生成器(Generator)：利用检索到的文档和输入查
kakaZhui·2025-02-06 23:31

MFC-原理分析

[align=center][b][size=large]MFC-原理分析[/size][/b][/align]MFC只留出API供我们调用，我们使用其接口比较简单，但其内部封装及其复杂，要想成为真正的
毒师·2025-02-06 17:21

QTableWidget设置代理使得选中行字体颜色保持不变并且失去焦点后（也就是QTableWidget失去焦点或子类TableWidget）底色不变

这个问题困扰了我很久，一直不理解QT的MVC设计思路，后来经过一天学习才知道，所有个性化的设置都是通过代理类QStyledItemDelegate来进行改变，譬如选中效果，字体颜色大小等等，看起来比MFC
zxb@hny·2025-02-06 05:53

三分钟看懂RAG在智能问答系统中的应用

首先，检索器从外部知识库或文档集中获取与用户查询相关的内容片段；然后，生成器基于这些检索到的内容生成自然语言输出，确保生成的内容既信息丰富，又具备高度的相关性和准确性。
大模型玩家·2025-02-05 22:04

AICon北京站HarmonyOS技术分论坛开启招募，欢迎开发者踊跃报名

本届分论坛将邀请领先企业伙伴，行业领袖和技术专家，从AI辅助开发到智能编码，从大模型驱动的人机协同提高效率到IDE下的智能研发和知识库建设，共同探讨
·2025-02-05 21:44

实时协作，无缝衔接：揭秘文档协作工具的七大核心优势

这些工具不仅支持多人实时编辑和共享文档，还集成了任务管理、知识库建设、沟通机制等多种功能，为团队管理带来了前所未有的便捷性。
·2025-02-05 21:40

LLM大模型RAG内容安全合规检查

问答流程主要包括用户、智能答疑机器人、知识库、大语言模型这四个主体。涉及内容安全的关键阶段主要有：输入阶段：用户发起提问。输出阶段：机器人返回回答。知识库召回阶段：从知识库中召回相关的topK文本。
MichaelIp·2025-02-05 21:57

【ChatGLM】基于 ChatGLM-6B + langchain 实现本地化知识库检索与智能答案生成: 中文 LangChain 项目的实现开源工作

【ChatGLM】基于ChatGLM-6B+langchain实现本地化知识库检索与智能答案生成:中文LangChain项目的实现开源工作目录【ChatGLM】基于ChatGLM-6B+langchain
AI天才研究院·2025-02-04 17:04

关于 RAG 模式的用户建议-（致Openai邮件内容节选）

这样的检索方式在面临大型知识库时往往会忽略逻辑结构和整体脉络，使模型倾向于一次性返回大量零散的细节信息，却缺乏对全局架构的理解。这种状况导致用户难以快速抓取关键要点，也很难将结果高效应用于实际场景中。
tsistbasit·2025-02-04 12:51

零信任赋予安全牙齿，AI促使它更锋利

距离上次写关于安全的文字已经过去了很久很久，久到上次看到的AI还停留在TTS、ASR等最初的语音交互+搜索类似的各种智能音箱以及通过关键字匹配的基于知识库的聊天的机器人。
零信任Enlink_Young·2025-02-04 09:01

如何用AI管理你的个人知识库？

还在相册里面翻江倒海的寻找照片吗？还在便签里、聊天记录里面辛苦找寻某些信息吗？还在觉得收藏夹里的信息都挺有用却不知道如何下手使用？最近我遇到了一个问题，相信你也遇到过：我同事找我要去年一个很重要的会议上展示的ppt内容，我隐约有点印象，想起自己是当时拍摄了ppt的照片，于是我告诉同事，稍等，我拍了照片整理一下后发给你。然后我打开我的相册，发现有3000张相片，翻来覆去找了三遍才找到原照片...我发
流形填表·2025-02-04 06:38

全面MFC程序开发手册

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：MFC是微软为Windows应用程序开发提供的C++库，通过面向对象的封装简化了API的使用，便于构建用户界面、数据库和网络通信软件。
北海有座岛·2025-02-03 19:42

2024年7月手把手教你搭建，企业级AI大模型知识库问答系统

安装Docker下载Docker并安装https://www.docker.com/products/docker-desktop/安装Ollama下载Ollama并安装https://ollama.com/下载Chat模型我使用阿里的通义千问作为演示，根据自己的电脑配置情况，选择合适的模型。总体来说，模型是越大，效果越好，但是对电脑的配置要求也越高4b模型要3GB内存7b模型要8GB内存13b模
Peter高效办公有大招·2025-02-03 16:10

deepseek v3 搭建个人知识库

deepseek-r1本地部署，这个比较好，推荐Chatbox连接ollama服务知乎教程，需要注册：deepseek-r1本地部署，这个比较好，推荐公司数据不泄露，DeepSeekR1本地化部署+web端访问+个人知识库搭建与使用
AI算法网奇·2025-02-03 15:03

深度学习：基于MindNLP的RAG应用开发

基本思想：通过外部知识库动态检索与用户查询相关的信息，并将检索结果作为上下文输入生成模型，辅助生成更可靠的回答。与传统LLM的区别：传统LLM仅依赖预训练参数中的静态知
Landy_Jay·2025-02-03 13:47

MFC CScrollView 对大视图出现滚动条回滚问题的解决

CScrollView类中，若视图尺寸很大。如100000*100000；voidCLOView::OnInitialUpdate(){CScrollView::OnInitialUpdate()；SetScrollSizes(MM_TEXT,CSize(100000,100000));}那么当拖动滚动框距离稍大一点时，就会出现回滚，即滚动框又回到0位置。原因：CScrollView使用的滚动条是
xiaji2007·2025-02-03 11:32

关于MFC添加水平滚动框和竖直滚动框

目录1.第一种方法添加OnHScroll如果要添加垂直滚动条，则创建WS_VSCROLL样式的窗口；如果要添加水平滚动条，则创建WS_HSCROLL样式的窗口；2.在VIew类中添加以下代码，此外还需要重绘界面之前项目窗口之一没有滚动框很不方便，今天就粗略的讨论一下两种方法;1.第一种方法添加OnHScroll如果要添加垂直滚动条，则创建WS_VSCROLL样式的窗口；如果要添加水平滚动条，则创建
路奇怪·2025-02-03 11:59

MFC中滚动条的使用 CScrollBar

新建一个mfc基于对话框的工程1、创建在头文件中定义一个滚动条成员变量CSrcollBarm_wndSrcollBar;在对话框的初始化函数里面初始化滚动条m_wndScrollBar.Create(WS_CHILD
TheDeaf·2025-02-03 11:57

pythonocc安装_PythonOCC开发-如何搭建开发环境和一个创建圆台例子

我本来是打算学习C++OCC的，但是感觉C++太难了，虽然OpenCasCAD里面有个MFC的例子，但是我连一个开发环境都没搭建出来。
weixin_39884100·2025-02-02 12:09

(25-4-01)基于本地知识库的自动问答系统（LangChain+ChatGLM+ModelScope/Huggingface部署）: 构建和部署对话系统（1）

13.3.4构建和部署对话系统文件jina_serving.py定义了一个名为KnowledgeBasedChatLLM的类，用于初始化模型配置、加载文件、检索问题答案等操作。其中，LangChain是文件jina_serving.py中的一个重要组件，它通过将自然语言处理技术与信息检索技术相结合，实现了以下功能：模型管理与加载：通过init_model和reinit_model函数，实现了模型的
码农三叔·2025-02-01 15:02

开源 OA 办公系统

集成了系统设置、人事管理、行政管理、消息管理、企业公告、知识库、
自不量力的A同学·2025-01-31 09:22

MFC常见控件：滚动条控件

MFC常见控件：滚动条控件1.滚动条控件简介滚动条大家也很熟悉了，Windows窗口中很多都有滚动条。列表框和组合框设置了相应属性后，如果列表项显示不下也会出现滚动条。
机器视觉001·2025-01-30 21:14

【MFC】C++所有控件随窗口大小全自动等比例缩放源码(控件内字体、列宽等未调整) 20250124

MFC界面全自动等比例缩放1.在初始化里枚举每个控件记录所有控件rect2.在OnSize里，根据当前窗口和之前保存的窗口的宽高求比例x、y3.枚举每个控件，根据比例x、y调整控件上下左右,并移动到新rectstructControlInfo
小黄人软件·2025-01-30 21:42

MFC常用操作

1，获取STATIC控件的值CStringstr;m_STATIC2.GetWindowText(str);//获取STATIC控件的值MessageBox(str);2.设置EDIT控件的值m_EDIT2.SetWindowText(str);//设置EDIT控件的值GetDlgItem(IDC_EDIT1)->SetWindowText("Leave");//设置EDIT控件的值3.移动控件m
我爱_编程·2025-01-30 21:11

MFC单文档下读取BMP图片显示

1.建立单文档MFC程序（我用的是VS2008），加入菜单命令，ImageSourse_ImageFromFile2.定义相关变量:CStringImagePath;HBITMAPhBitmap;CBitmapm_Bitmap
勿忘初心91·2025-01-30 13:30

GraphRAG、Naive RAG框架总结主流框架推荐(共23个)：LightRAG、nano-GraphRAG、Fast-GraphRAG、Dify、RAGflow等

设想你正致力于构建一个智能问答系统，该系统旨在从庞大的知识库中迅速而精确地提取关键信息，并据此生成自然流畅的回答。
汀、人工智能·2025-01-30 10:42

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

5 个遥遥领先的大模型 RAG 工具

想象一下拥有一种超能力，让你能够对任何问题或提示生成类似人类的回答，同时还能够利用庞大的外部知识库确保准确性和相关性。这不是科幻小说，这就是检索增强生成（RAG）的力量。
机器学习社区·2025-01-28 23:39

高效向量搜索RAG解决方案（Canopy）

包括与Pinecone向量数据库的紧密集成，支持流处理和实时更新，先进的查询处理和重新排序功能，以及管理知识库和版本控制的工具。
deepdata_cn·2025-01-28 08:18

知识图谱自动构建:从海量非结构化数据中提取知识

早期的知识库系统依赖于专家手工构建，费时费力且难以扩展。随着互联网的普及和信息爆炸时代的到来，海量非结构化数据成为重要的知识来源，如何高效地从这些数据中提取知识成为一个亟待解决的问题。
AI天才研究院·2025-01-27 21:32
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