Trie

【解决方案】RAG实践：ES混合搜索BM25+kNN(cosine)

1缘起最近在研究与应用混合搜索，存储介质为ES，ES作为大佬牌数据库，非常友好地支持关键词检索和向量检索，当然，支持混合检索（关键词检索+向量检索），是提升LLM响应质量RAG(Retrieval-augmentedGeneration
天然玩家·2025-03-31 03:21

macOS (M1 Pro) 上 Docker Desktop 安装失败问题及其解决方案

M1Pro)上DockerDesktop安装失败问题及其解决方案在尝试于搭载M1Pro芯片的macOS系统上安装DockerDesktop时，您可能会遇到如下错误：installingvmnetd:retrievingvmnetdversionfrom
coding随想·2025-03-30 23:55

【四.RAG技术与应用】【1.RAG技术揭秘：大模型与检索增强生成】

在众多令人瞩目的技术中，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）技术脱颖而出，成为了大家热议的焦点。那么，RAG技术到底是什么？
再见孙悟空_·2025-03-30 22:51

《科研领域借助 RAG 技术：文献检索与研究新飞跃》

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）技术应运而生，它通过巧妙地结合语言模型的生成能力与强大的检索技术，为人们开启了一扇高效获取知识的大门。
hy098543·2025-03-30 22:19

《RAG 技术生态构建：从基础到未来的全景展望》

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）技术应运而生，它通过巧妙地结合语言模型的生成能力与强大的检索技术，为人们开启了一扇高效获取知识的大门。
hy098543·2025-03-30 22:49

OpenBMC：BmcWeb 生效路由5 优化trie

OpenBMC：BmcWeb生效路由4将路由添加到Trie中-CSDN博客在url被添加到trie中后，validate的最后一步是优化trievoidvalidate(){for(std::unique_ptr
风静如云·2025-03-30 19:59

OpenBMC：BmcWeb 生效路由4 将路由添加到Trie中

BmcWeb生效路由1基于method分类路由_openbmcweb-CSDN博客介绍了internalAdd会把路由对象加入到PerMethod::rules中OpenBMC：BmcWeb生效路由3Trie
风静如云·2025-03-30 19:25

python: 函数定义的参数

调用函数时，可以使用比定义时更少的参数，例如：defask_ok(prompt,retries=4,reminder='Pleasetryagain!')
Change is good·2025-03-30 02:03

RAG架构中的“智慧引擎”：Retrieval模块的深度解析与实战代码

在当今人工智能技术飞速发展的浪潮中，RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）架构正以其独特的魅力，成为连接语言模型与知识世界的桥梁。
记得晚安静静·2025-03-29 12:30

【Leetcode 30天Pandas挑战】学习记录 上

题目列表：条件筛选：595.BigCountries1757.RecyclableandLowFatProducts183.CustomersWhoNeverOrder1148.ArticleViewsI
cwtnice·2025-03-29 08:59

检索增强生成RAG与MxRAG

一、引言在自然语言处理领域，RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）技术正逐渐引起广泛关注。它结合了信息检索和语言生成的优势，为解决各种自然语言处理任务提供了新A。
·2025-03-29 07:25

浅谈大模型RAG架构落地的十大挑战

0、RAG简介RAG（RetrievalAugmentedGeneration）结合知识库检索与大模型回答，确保信息可靠且精准，同时节省了微调成本。
冻感糕人~·2025-03-29 00:26

科普：到底啥是RAG

一、RAG是什么1.1RAG的定义RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种创新的自然语言处理技术，它巧妙地融合了检索和生成两种方法，旨在为各种语言相关任务提供更为精准且富有逻辑性的解决方案
二流的吃货·2025-03-28 16:07

php查询大量sql语句时内存溢出的解决方法

问题:使用php查询mysql大数据量的时候，程序尚未执行完毕，跳出警告：Fatalerror:Allowedmemorysizeof100663296bytesexhausted(triedtoallocate103bytes
春哥一号·2025-03-28 09:14

OpenBMC：BmcWeb 生效路由2 Trie字典树添加节点

OpenBMC：BmcWeb生效路由2Trie字典树-CSDN博客介绍了字典树，及其呈现的方式那么是如何向字典树添加节点的呢？
风静如云·2025-03-28 00:08

基于Python的自然语言处理系列（60）：使用 LangChain 构建 Multi-Vector Retriever 进行文档检索

本文介绍如何使用LangChain构建Multi-VectorRetriever，实现对长文档的分块索引和高效检索。1.环境准备首先，我们需要安装相关依赖库。
会飞的Anthony·2025-03-27 22:27

【前端】封装带重试机制的request，传入一个promise，成功直接返回，失败进行重试

，接受一个promise，成功直接返回，失败可以重试，支持传入重试次数和重试的间隔时间/***支持错误重试的请求函数*@paramrequestFactory生成请求的工厂函数*@parammaxRetries
Zacks_xdc·2025-03-27 17:48

P1481 魔族密码

题目来自洛谷网站：字典树trie思路：题目要求我们找到最长的词链，题目告诉我们：如果在一个由一个词或多个词组成的表中，除了最后一个以外，每个单词都被其后的一个单词所包含，即前一个单词是后一个单词的前缀，
好好学习^按时吃饭·2025-03-27 17:17

CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED

3.6Solvingenvironment:failedCondaHTTPError:HTTP000CONNECTIONFAILEDforurlElapsed:-AnHTTPerroroccurredwhentryingtoretrievethisURL.HTTPer
ChapterQ·2025-03-27 16:14

LangChain开发（九）基于Rag实现文档问答

Rag工作流索引（Indexing）检索和生成（Retrievalandgeneration）文档问答实现流程代码实现源码地址参考资料关联阅读LangChain开发（一）LangChain介绍和对话demoLangChain
丶只有影子·2025-03-27 02:54

打开项目报错：If the artifact you are trying to retrieve can be found in the repository but without metadat

Iftheartifactyouaretryingtoretrievecanbefoundintherepositorybutwithoutmetadatain'M更换gradle和gradle插件后，
木子庆五·2025-03-26 21:51

【大模型技术】RAG系统的难题和解决方案（一）

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）系统是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）能力的混合模型架构，广泛应用于问答系统、对话系统、知识密集型任务等领域
大数据追光猿·2025-03-26 18:24

【大模型技术】RAG系统的难题和解决方案（二）

在RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）系统中，召回排序环节的关键文档被遗漏是一个常见问题。
大数据追光猿·2025-03-26 18:24

【大模型知识点】检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）简要介绍

Retrieval-Augmented-Generation：检索-增强-生成一句话总结：通过引入外部数据库或知识库中的信息来增强LLM生成内容2.RAG的应用问答系统：RAG从外部知识库中检索相关信息
自信的小螺丝钉·2025-03-26 10:24

python嗅探dhcp服务,使用python scapy发送DHCP Discover

Iamnewtopythonandlearningsomenetworkprogramming,IwishtosendanDHCPPacketthroughmytapinterfacetomyDHCPserverandexpectingsomeresponsefromit.Itriedwithseveralpacketbuildingtechniquessuchastructsandctypesa
weixin_39987985·2025-03-25 21:50

centos yum报错:Could not resolve host: mirrorlist.centos.org； 未知的错误

1报错信息Couldnotretrievemirrorlisthttp://mirrorlist.centos.org/?
flying_fish79·2025-03-25 20:08

kibana第一次连接elasticsearch出现问题1：Unable to retrieve version information from Elasticsearch nodes.

kibanaserverisnotreadyyet.通过docker命令查看kibana日志：dockerlogskibana显示错误为：[ERROR][elasticsearch-service]UnabletoretrieveversioninformationfromElasticsearchno
皮卡兔子屋·2025-03-24 13:14

ZTE MU5001 5G Mobile WiFi Router Review

ZTEMU5001isanew5GmobileWiFiHotspotwithWiFi6whichiswidelyavailableformanynetworkprovidersinmanycountries.IfyouhadusedtheZTE4GMobileWiFiRoutersuchasZTEMF970orZTEMF980
小2不语·2025-03-24 03:47

聊聊langchain4j的Naive RAG

langchain4j的NaiveRAG示例publicclassNaive_RAG_Example{/***ThisexampledemonstrateshowtoimplementanaiveRetrieval-AugmentedGeneration
hello_ejb3·2025-03-23 22:55

因为mysql 8新的认证插件导致主从复制的IO线程失败

1、错误信息Last_IO_Error:errorconnectingtomaster'repuser@192.168.5.130:3306'-retry-time:60retries:1message
库海无涯·2025-03-23 16:09

大模型Agent 和 RAG 的关系

Agent和RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是两种在自然语言处理（NLP）和人工智能领域中广泛使用的技术，它们在功能、目标和实现方式上既有区别又有联系。
大数据追光猿·2025-03-23 16:38

解决Centos使用yum命令报错“Cannot find a valid baseurl for repo: base/7/x86_64”问题

Centos7.9使用【sudoyuminstallinfluxdb2】命令安装influxDB数据库的时候提示“LoadingmirrorspeedsfromcachedhostfileCouldnotretrievemirrorlisthttp
牛奶咖啡13·2025-03-23 15:30

如何使用多向量检索文档

LangChain提供了一个baseMultiVectorRetriever类，为我们简化了这一过程。本文将详细讲解如何生成这些向量，并使用MultiVectorRetriever进行检索。
scaFHIO·2025-03-23 05:08

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南

检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，RAG）是一种技术，通过将模型知识与额外数据结合来增强LLM的能力，使其能够回答关于特定源信息的问题。
m0_57781768·2025-03-22 21:33

centos环境安装swoole后,php7无法加载swoole.so时出现nable to load dynamic library 'swoole.so'

先贴上错误提示[root@bogonphp.d]#php-vPHPWarning:PHPStartup:Unabletoloaddynamiclibrary'swoole.so'(tried:/usr/
yyfx2010·2025-03-22 14:42

RAG 企业级应用落地框架细节差异对比

第二、Retrieval检索。即在庞大的知识库中，如何筛选出少量的有益知识，供大模型参考。第三、Generation生成。即如何将用户的提问与检索到的知识相结合，使得大模型能够生成有价值的回答。
一顿码·2025-03-20 15:55

C++并发与实战（2）：trie.cpp实现

2.trie.cpp实现注意到trie.h给了我们三个接口autoGet(std::string_viewkey)const->constT*;templateautoPut(std::string_viewkey
SoloRejudger·2025-03-20 14:45

centOS7使用yum安装报错的解决办法

一、错误提示信息：[root@localhost/]#sudoyuminstallbash-completionCouldnotretrievemirrorlisthttp://mirrorlist.centos.org
小泊客·2025-03-20 13:05

AI学习指南RAG篇(24)-RAGFlow的社区与开源贡献

一、引言RAGFlow是一款基于深度文档理解的开源RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）引擎，旨在解决现有RAG技术在数据处理和生成答案方面的挑战。
俞兆鹏·2025-03-20 10:07

聊聊langchain4j的Naive RAG

langchain4j的NaiveRAG示例publicclassNaive_RAG_Example{/***ThisexampledemonstrateshowtoimplementanaiveRetrieval-AugmentedGeneration
·2025-03-20 09:46

自定义Retriever的实现方法

技术背景介绍在许多大语言模型（LLM）应用中，检索器（Retriever）用于从外部数据源获取信息。
vaidfl·2025-03-20 03:17

使用Pinecone实现自查询检索器的实现步骤

在本文中，我们将演示如何结合Pinecone向量存储使用SelfQueryRetriever实现自查询功能。为了更方便的了解原理，我们将以电影总结数据集为例进行展示。
vaidfl·2025-03-19 19:08

使用 DashVector 进行高效的矢量检索和自查询检索器演示

在本篇文章中，我们将演示如何使用DashVector和SelfQueryRetriever来高效地进行矢量
bavDHAUO·2025-03-19 19:34

一文带大家了解RARR（Retrieve-Read-Rerank） 和 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的区别

RARR（Retrieve-Read-Rerank）和RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是两种不同的检索增强生成技术，核心差异在于流程设计、优化目标及适用场景。
测试开发Kevin·2025-03-19 10:23

【MySQL】表的改，删

CRUD：Create(创建),Retrieve(读取),Update(更新),Delete(删除)6.3Update语法：UPDATEtable_nameSETcolumn=expr[,column=
熙曦Sakura·2025-03-19 08:34

[利用RAG和Elasticsearch打造智能检索系统：详解实现过程]

通过结合RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）和Elasticsearch，一种强大的信息检索和生成系统可以被实现。
afTFODguAKBF·2025-03-19 07:58

近期docker镜像加速器被封杀，需要的请看此内容 点赞加关注

{“registry-mirrors”:[“https://docker.m.daocloud.io”],“insecure-registries”:[“harbor.sunya.com”],“exec-opts
加油干sit！·2025-03-19 03:43

python tcl,Python tcl没有正确安装

Ijustinstalledgraphics.pyforpython.Then,whenItriedtorunthefollowingcode:fromgraphicsimport*defmain():
邓永泉·2025-03-19 00:20

RAG问答系统：检索增强生成框架

目录RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）框架一、RAG框架的定义二、RAG框架的工作原理三、RAG框架的举例说明四、RAG框架的优势RAG问答系统二、工作流程三、优势四、
ZhangJiQun&MXP·2025-03-18 20:26

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型在自然语言处理（NLP）领域，Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）模型已经成为一种强大的工具，用于结合检索和生成能力来处理复杂的语言任务
从零开始学习人工智能·2025-03-18 00:12
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