SCI检索第5页

Java集合源码--ArrayList的可视化操作过程

关于ArrayList的元素插入、检索、修改、删除、扩容等可视化操作过程还有关于ArrayList的迭代器、线程安全和时间复杂度1.底层数据结构基于动态数组实现，内部维护一个Object[]数组。

晓天天天向上·2025-06-22 20:57

AnyTXT: 重新定义你的全文搜索体验

AnyTXT2、核心功能二、下载安装1、下载2、安装三、使用方法很高兴你打开了这篇博客，更多好用的软件工具，请关注我、订阅专栏《实用软件与高效工具》，内容持续更新中…在这个信息爆炸的时代，如何高效地管理和检索本地文档成为了许多人面临的难题

Code_流苏·2025-06-22 20:57

大模型RAG系统面试题及参考答案

检索器（Retriever）在RAG中的作用是什么？生成器（Generator）如何与检索器交互？什么是向量检索（denseretrieval）与稀疏检索（sparseretrieval）？举例说明。

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

LangChain实战：利用LangChain SQL Agent和GPT进行文档分析和交互

前言我最近接触到一个非常有趣的挑战，涉及到人工智能数字化大量文件的能力，并使用户可以在这些文件上提出复杂的与数据相关的问题，比如：数据检索问题：涉及从数据库中获取特定数据点或数据集，例如“电子产品类别中有多少产品

Cc不爱吃洋葱·2025-06-22 16:35

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

同城校园外卖系统Java源码：便捷点餐与商家管理实现

一、便捷点餐功能实现1.核心流程设计用户端操作路径：首页推荐→搜索/筛选商家→浏览菜单→加入购物车→提交订单→支付→订单跟踪2.关键代码实现（1）商家与菜品快速检索java//商家服务类（支持按校区、分类

·2025-06-22 15:29

RAG 和微调如何抉择

特性/维度RAG(检索增强生成)微调(Fine-tuning)数据特性知识不断变化/更新、信息量大、需要引用来源、数据隐私性高。数据领域特定、格式特殊、语言风格独特、知识相对稳定。知识来源外部

成都犀牛·2025-06-22 14:20

RAG 处理流程

下面是处理流程图UserSystemEmbeddingModelRetrieverRerankerLLMKnowledgeBase输入问题(Query)用嵌入模型编码QueryQuery向量用Query向量检索查找相似向量

成都犀牛·2025-06-22 14:20

算法入门：深入理解哈希表（C++实现详解）

哈希表是算法世界中高效查找的魔法师，能以接近O(1)的时间复杂度完成数据检索。本文将带你从零开始掌握这一核心数据结构！一、为什么需要哈希表？在算法与数据结构中，我们经常遇到快速查找的需求。

Jay_515·2025-06-22 12:09

企业AI落地的挑战不止在大模型，还有数据底座

作为一体化分布式数据库，OceanBase致力于构建Data×AI能力，并于近期发布面向AI的应用产品PowerRAG，显著提升向量性能、混合检索等企业AI落地所需基础设施能力，以一体化数据底座助力把握

技术领导力·2025-06-22 09:20

局域网文件共享及检索系统

标题:局域网文件共享及检索系统内容:1.摘要随着信息技术的飞速发展，局域网在企业、学校等场景中得到广泛应用，大量文件在局域网内存储和流转。然而，目前局域网内文件共享与检索存在效率低、管理困难等问题。

赵谨言·2025-06-21 16:29

检索增强生成（RAG）领域关键数据集综述：分类、挑战与展望

检索增强生成（RAG）领域关键数据集综述：分类、挑战与展望摘要检索增强生成（RAG）通过融合外部知识库与大型语言模型，已成为解决知识密集型自然语言处理（NLP）任务的关键范式。

致Great·2025-06-21 10:23

大模型系列——使用 Redis 和 Spring AI 创建 RAG（检索增强生成）应用

文章目录大模型系列——使用Redis和SpringAI创建RAG（检索增强生成）应用1、概览2、RAG是什么？

猫猫姐·2025-06-21 01:56

AI加持｜博睿数据公众号正式升级运维智能体！

无论是在工作中遇到技术难题，或是对博睿数据的产品及解决方案有疑问，只需输入您的问题，智能体依托腾讯混元大模型，都能秒级从博睿数据庞大的知识库检索出您所需要的信息，条理清晰地为您输出相关技术要点，并附上原文链接

·2025-06-20 18:46

Streamlit在人工智能中的应用场景

Streamlit在AI大模型（如GPT、LLaMA、Claude等）和RAG（检索增强生成）中的应用非常广泛，它能够快速构建交互式界面，让用户直观体验大模型的能力，并灵活调整参数或输入数据。

不老刘·2025-06-20 18:37

先睹为快 | 2025年计算机主题国际学术会议一览表（7-8月）

艾思科蓝 AiScholar·2025-06-20 16:24

Metastore 架构示意图和常用 SQL

Metastore架构示意图常用SQL检索表的字段使用以下sql检索数据库tpcds_bos_parquet_1000.web_site表的所有字段。SELECTCOLUMNS_V2.

houzhizhen·2025-06-20 14:40

# MySQL 学习进阶路线-基础篇：从SQL语法到数据库设计的实战指南

一、SQL语法精讲1.SELECT查询：数据检索的核心SELECT是操作数据库的起点，用于从表中检索数据。基础语法：SELECTcolumn1,column2FROMtable_nameWHEREco

Jan123.·2025-06-20 14:07

Spring AI 聊天记忆功能实战（一）：从接口设计到生产实践

为此，SpringAI提供了聊天记忆功能，支持在LLM交互过程中存储和检索上下文数据。入门理解SpringAI框架通过模块化设计提供了灵活的聊天记忆

天氰色等烟雨·2025-06-20 12:50

【Elasticsearch】TF-IDF 和 BM25相似性算法

以下是对这两种算法的对比以及在Elasticsearch中的使用情况：TF-IDF-定义与原理：TF-IDF是一种经典的信息检索算法，用于评估一个词语对于一个文件集或语料库中某份文件的重要程度。

risc123456·2025-06-20 10:41

ELK 日志分析系统

然而，传统的日志管理方式由于分散存储、检索效率低、缺乏深度分析能力等问题，已经难以满足企业高效运维与业务洞察的需求。ELK作为业界主流的开源日志分析解决方案，完美地解决了这些问题。

眠修·2025-06-20 10:07

告别复杂SQL！Vanna问答引擎构建动态可视化报表

一、Vanna简介Vanna是一个开源的、基于Python的RAG（检索增强生成）框架，专门用于SQL生成和相关功能。它能将自然语言问题自动转成SQL，并且还能直接跑在数据库上，自动生成可视化图表。

青见丑橘·2025-06-20 09:04

【AI大模型】RAG 架构图解：从基础到高级的7种模式，看到就是赚到！！

前言「RAG技术通过在AI生成过程中引入外部知识检索，从基础的文档查询发展到多模态、Multi-Agent体协同的智能架构，让AI回答更准确、更全面」「核心组件」嵌入模型：将文本转换为向量表示生成模型：

AI大模型datian·2025-06-20 02:42

LangChain、RAG、Agent是什么

RAG技术将信息检索与生成模型结合，能缓解“幻觉”，而Agent智能体和LangChain框架可满足复杂业务需求。本地

ZhangJiQun&MXP·2025-06-20 00:33

Coggle数据科学 | Kaggle赛题解析：识别数据引用与分类

原文链接：Kaggle赛题解析：识别数据引用与分类赛题名称：MakeDataCount-FindingDataReferences赛题类型：自然语言处理、信息检索赛题任务：从科学论文的全文中提取所有被引用的研究数据

双木的木·2025-06-20 00:02

Python检索中文诗句重复字词

Python检索中文诗句重复字词诗句输入断句检索重复字去除停用词重复字对应诗句完整代码运行结果中文诗歌创作中，常常需要尽可能避免字词的重复。

少陵野小Tommy·2025-06-20 00:00

大模型联网查询，以及milvus向量数据库的使用

首先先不要回答，根据用户的提问先进行联网搜索#根据用户输入的问题，调用SerperAPI执行联网检索，返回search_top_k个相关的链接search_results=awaitsearch(query

菜鸡且互啄69·2025-06-19 23:53

【项目实训】【项目博客#07】HarmonySmartCodingSystem系统前端开发技术详解（5.12-6.15）

系统前端开发技术详解（5.12-6.15）一、项目概述与目标HarmonySmartCodingSystem是一个面向HarmonyOS开发者的智能编码辅助平台，旨在通过自然语言交互简化开发流程，提供智能化的API文档检索和代码生成服务

elon_z·2025-06-19 22:44

llama_index chromadb实现RAG的简单应用

检索增强生成（RAG）的核心价值在于弥补大模型固有缺陷一个简单样例加载本地大语言模型

victorwjw·2025-06-19 21:07

Java全文搜索：集成Hibernate Search与Elasticsearch

文章目录引言一、HibernateSearch基础架构1.1核心组件配置1.2实体索引映射二、全文搜索查询实现2.1基础搜索服务2.2高级搜索功能三、索引生命周期管理总结引言企业级应用中的数据检索需求日益复杂

程序媛学姐·2025-06-19 20:31

科研漫谈——RAG在LLM中如何调用

科研漫谈——RAG在LLM中如何/何时调用文章目录科研漫谈——RAG在LLM中如何/何时调用1.背景2.RAG与LLM关系2.检索增强生成（RAG）阶段逻辑3.复杂输入（长文本/结构化数据）处理1.背景本文主要解决如下问题

onceco·2025-06-19 19:53

Retrieval-Based Voice Conversion WebUI 教程

它采用了顶级检索技术以

蒋荔卿Lorelei·2025-06-19 19:21

数据库学习（七）——MySQL执行引擎

一、MySQL执行引擎在MySQL中，执行引擎（存储引擎，StorageEngine）是数据库的核心组件之一，负责数据的存储、检索、更新、删除等底层实现。

奕天者·2025-06-19 16:30

SCI期刊在论文重复率的要求上因期刊类型、学科领域以及编辑政策的不同而有所差异

对于大部分SCI期刊来说，将文章重复率控制在20%以内，通常不会被拒稿，修改到18%左右是比较理想的状态。例如一些学科领域内影响力适中、对论文原创性要求不是极其苛刻的期刊，可能会采用这一标准。

getedit-得辑学术顾问·2025-06-19 14:15

RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源RAG引擎

RAGFlow概述RAGFlow是一款基于深度文档理解的开源RAG（检索增强生成）引擎，专注于处理复杂文档结构并提供精准的语义检索与生成能力。

lyh1344·2025-06-19 08:30

mysql整体架构

整体架构概览命中未命中客户端连接器查询缓存返回结果分析器优化器执行器存储引擎核心分层架构层级组件核心功能Server层连接器/查询缓存连接管理、权限验证、SQL解析、优化、执行分析器/优化器/执行器内置函数、跨存储引擎功能（视图/存储过程/触发器）存储引擎层InnoDB/MyISAM等数据存储与检索

咋看都像坏蛋·2025-06-19 04:07

速记Java八股文—— MySQL篇

索引是数据库中用于加速数据检索的数据结构，存储在磁盘，索引过多会影响插入更新功能。创建索引的三种方式？CREATEINDEX：使用CREATEINDEX语句创建索引。

Hardy Army·2025-06-19 04:06

Docker安装Elasticsearch与案例

elasticsearch目录下之心1.6主机访问192.168.xxx.xxx:92002Kibana安装2.1访问：http://192.168.233.128:5601/2.2设置启动docker时自动启动2.3初步检索初步检索

年龄大就不能搬砖了吗·2025-06-19 02:21

跨平台文档搜索指南：Linux与Windows下高效检索DOCX文件内容

跨平台文档搜索一、DOCX文件搜索的挑战跨平台通用解决方案二、Linux环境下DOCX搜索方法1.命令行工具（快速高效）2.Python脚本（精确控制）三、Windows环境下DOCX搜索方法1.PowerShell解决方案（原生支持）使用COM对象（需安装Office）2.命令行工具（无需Office）3.专业搜索工具（GUI界面）推荐工具：四、跨平台Python解决方案五、性能优化与高级技巧1

Ven%·2025-06-19 01:13

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

【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】P1，P2，P4，P5，P6三、检索器在RAG中，有效地从数据源中检索相关文档至关重要。

AI完全体·2025-06-18 15:07

SQL 的 SELECT 简单查询

在数据库管理中，SELECT语句是SQL中最常用的语句之一，用于从数据库表中检索数据。简单查询简单查询是SELECT语句的基础应用，基本语法为SELECT列名FROM表名;。

Allenliu _Andy·2025-06-18 15:34

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

在信息检索领域，如何从浩如烟海的信息中精准地获得答案是一个巨大的挑战。RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）融合就是一种创新的解决方案。

zbb258·2025-06-18 10:02

自然语言处理分类

包括词性标注，分词，语法解析，语言模型，信息检索，信息抽取，语义表示，文本分类。这些任务发展较为成熟，各种相关工作的主要目的是提高当前模型的性能。第二类是人工智障NLP。

要奋斗呀·2025-06-18 10:58

从ConversationalRetrievalChain迁移到LCEL：代码实现与优势解析

技术背景介绍ConversationalRetrievalChain是一种结合检索增强生成和聊天历史的解决方案，允许用户与文档进行“对话”。

·2025-06-18 10:27

LangChain 与 Milvus 的碰撞：全文检索技术实践

一、全文搜索全文搜索是一种通过匹配文本中特定关键词或短语来检索文档的传统方法。它根据词频等因素计算出的相关性分数对结果进行排序。

金汐脉动 | PulseTide·2025-06-18 08:47

langchain从入门到精通（十）——ChatMessageHistory 组件

如何检索与处理历史信息？

小陈phd·2025-06-18 07:42

深入解析 MySQL 函数、复合查询与内外连接：实战技巧与优化策略

这些操作不仅能极大地提升数据检索效率，还能帮助我们更灵活地处理复杂的业务逻辑和数据关系。

·2025-06-18 02:10

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