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从零构建企业知识库问答系统（基于通义灵码+RAG+阿里云OSS的落地实践）

1企业知识管理在大型企业环境中，知识管理面临三大痛点：信息孤岛（40%的企业知识分散在10+个系统中）、检索低效（员工平均每周浪费3.5小时查找信息）和知识流失（专家离职导致关键经验断层）。

大熊计算机·2025-06-24 23:21

DeepSeek 实战项目：构建专业领域智能问答系统

1.项目概述与背景2.环境准备与模型部署3.专业知识库构建5.交互式界面开发6.系统优化与扩展7.项目部署与运维项目总结与展望1.项目概述与背景在当今信息爆炸的时代，专业领域的知识获取面临着信息过载和检索效率低下的问题

XQR.小白·2025-06-24 22:10

数据库存储文件的实现方式

现代数据库不仅可以存储结构化数据（如Excel表格），还能直接存储文件、图片、视频等二进制数据，甚至支持全文检索和版本管理。

张太行_·2025-06-24 19:48

RAG技术对比：AI原生应用中的检索增强方案选型

RAG技术对比：AI原生应用中的检索增强方案选型关键词：RAG技术、检索增强生成、大语言模型、向量检索、混合检索、方案选型、AI原生应用摘要：本文深度解析RAG（检索增强生成）技术在AI原生应用中的核心价值

·2025-06-24 14:39

Spring Boot 集成 Elasticsearch（含 ElasticsearchRestTemplate 示例）

Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索服务器，具有高效的全文检索能力。在现代应用中，尤其是需要强大搜索功能的系统中，Elasticsearch被广泛使用。

超级小忍·2025-06-24 08:29

多模态查询技术：让搜索更智能、更精准

多模态查询技术：让搜索更智能、更精准关键词：多模态查询、跨模态搜索、语义理解、向量检索、深度学习、信息检索、人工智能摘要：本文深入探讨多模态查询技术如何通过整合文本、图像、音频等多种数据形式，实现更智能

搜索引擎技术·2025-06-24 07:24

搜索领域个性化排序：如何利用生成式AI提升效果？

搜索个性化排序的生成式AI增强：从理论框架到实践落地的系统解析关键词生成式AI、个性化排序、搜索系统、用户意图建模、多模态信息融合、排序优化、智能检索摘要本报告系统解析如何通过生成式AI技术提升搜索领域的个性化排序效果

搜索引擎技术·2025-06-24 07:23

搜索领域搜索架构的优化策略分享

搜索领域搜索架构的优化策略深度解析：从理论到实践的全栈优化框架关键词搜索架构、索引优化、查询处理、排序算法、分布式检索、多阶段召回、深度学习排序、实时搜索、搜索偏见控制摘要本报告系统阐述搜索架构的核心优化策略

搜索引擎技术·2025-06-24 07:22

基础RAG实现，最佳入门选择（四）

RAG中的上下文丰富检索，检索增强生成（RAG）通过从外部来源检索相关知识来增强AI响应。传统的检索方法返回孤立的文本块，这可能导致答案不完整。

·2025-06-23 22:49

Milvus 向量数据库详解与实践指南

Milvus是一款开源、高性能、可扩展的向量数据库，专门为海量向量数据的存储、索引和检索而设计。

JJJ@666·2025-06-23 18:28

InfluxDB 时序数据的高效解决方案

它是一种开源的数据库，主要针对时间序列数据进行优化，能够高效地存储、检索和分析大量的时间序列数据。

·2025-06-23 18:44

数据库MySQL常用指令

数据库常用指令目录前言一、DDL（数据定义语言）-结构管理1.1数据库操作1.2表操作1.3表结构修改二、DML（数据操作语言）-数据管理2.1插入数据2.2更新数据2.3删除数据三、DQL（数据查询语言）-数据检索

chelzi·2025-06-23 16:41

python学习记录16

大小写转化string.upper()#将所有字母转换为大写string.lower()#将所有字母转换为小写2）字符串分割string.split(sep='')#将字符串按照sep进行分割3）字符串的检索

彤银浦·2025-06-23 16:11

数据库管理系统的项目实战：图书与成绩管理系统

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：数据库管理系统对于存储、管理和检索数据至关重要，而图书管理和学生成绩管理是数据库课程设计的两个典型项目。

酷毙的我啊·2025-06-23 15:08

Java AI 开发技术栈详见

：本文深入探讨了Java在AI开发中的技术栈JavaAI开发技术栈详见前言1.Java在AI开发中的优势2.核心JavaAI框架与技术栈2.1LangChain4j2.2SpringAI2.3RAG（检索增强生成

Spume--·2025-06-23 13:53

【大模型应用开发动手做AI Agent】RAG和Agent

RAG,Agent,大模型应用,AI,知识图谱,检索,响应生成,聊天机器人1.背景介绍近年来，大模型技术取得了飞速发展，其强大的语言理解和生成能力为人工智能应用带来了新的机遇。

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

图书ISBN联网查询工具：快速检索与管理

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：《图书ISBN联网查询》是一款为图书爱好者和图书馆工作人员设计的实用工具，支持通过输入ISBN获取图书详细信息，并能将结果输出为Excel表格。该工具通过连接多个图书数据库，如豆瓣读书、国家图书馆等，自动查询并整理图书的名称、简介等关键信息，提高了查询的准确性和效率。用户可利用Excel对书籍信息进行分类、筛选、排序，进行高效的数据管理。1.ISBN定义及用途

御坂10057·2025-06-23 04:26

Python爬虫进阶：Scrapy+Playwright+智能解析高效爬取B站游戏实况视频数据

项目采用Scrapy框架作为核心，集成Playwright处理动态渲染，使用智能解析技术应对B站反爬机制，结合MongoDB和Elasticsearch构建数据存储与检索系统，最终实现每小时可处理10万

Python爬虫项目·2025-06-23 00:25

单机环境下基于 LLM-Agent 框架的数据查询智能体训练教程

该智能体可同时处理结构化数据（如SQL数据库、PandasDataFrame）和非结构化数据（如网页、PDF文档等），通过检索与工具调用回答用户问题。

·2025-06-23 00:53

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

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