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人工智能-基础篇-18-什么是RAG(检索增强生成：知识库+向量化技术+大语言模型LLM整合的技术框架)

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合外部知识检索与大语言模型（LLM）生成能力的技术框架，旨在提升生成式AI在问答、内容创作等任务中的准确性、实时性和领域适应性
weisian151·2025-07-09 20:47

！LangChain内置代理类型深度对比分析(43)

无论是智能问答、代码生成，还是数据分析等场景，代理都可通过灵活组合工具
·2025-07-09 20:17

【深度学习-Day 35】实战图像数据增强：用PyTorch和TensorFlow扩充你的数据集

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战
吴师兄大模型·2025-07-09 20:17

使用 Node.js 调用 DeepSeek API：一个简单示例

使用Node.js调用DeepSeekAPI：一个简单示例DeepSeek是一个强大的AI平台，提供类似OpenAI的API接口，开发者可以通过JavaScript轻松集成其语言模型，实现智能问答、文本生成等功能
CDOG程序狗·2025-07-09 19:42

【Go语言-Day 7】循环控制全解析：从 for 基础到 for-range 遍历与高级控制

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战
·2025-07-09 07:23

【Go语言-Day 5】掌握Go的运算脉络：算术、逻辑到位的全方位指南

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战
吴师兄大模型·2025-07-09 07:22

c# 直接使用c++ 类库文件

本文收录于《CSDN问答解惑-专业版》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！
bug菌¹·2025-07-08 16:11

Neo4j 的向量搜索（Neo4jVector）和常见的向量数据库（比如 Milvus、Qdrant）之间的区别与联系

✅都用于语义检索你可以把它们用在RAG（检索增强生成）、ChatwithDocs、智能问答、推荐系统等应用里。
·2025-07-07 21:48

QA - RAG智能问答系统中的文档切片与实现原理

引言在现代企业知识管理系统中，智能问答系统正发挥着越来越重要的作用。
·2025-07-07 15:14

在 Dify 平台中集成上下文工程技术

1.提升LLM问答准确率的上下文构建与提示策略大语言模型在开放领域问答中常面临幻觉和知识过时等问题。为提高回答准确率，上下文工程的关键是在提示中注入相关背景知识与指导。
由数入道·2025-07-07 10:08

爆改RAG！用强化学习让你的检索增强生成系统“开挂”——从小白到王者的实战指南

无论是企业知识库、智能问答，还是搜索引擎升级，RAG都能插上一脚。但你用过RAG就知道，理想很丰满，现实很骨感。明明知识库里啥都有，问个“量子比特的数学表达式”，
许泽宇的技术分享·2025-07-07 09:58

Python实例题：简单的聊天机器人

目录Python实例题题目要求：解题思路：代码实现：Python实例题题目简单的聊天机器人要求：实现一个基于规则的聊天机器人，支持简单问答和对话。
狐凄·2025-07-07 01:09

网络相关篇Linux一句话精彩问答--2006/09/08更新--20060908pdf版本下载

----------------------------网络相关篇--------------------------2001让apache的默认字符集变为中文(陈绪)vihttpd.conf，找到AddDefaultCharsetISO-8859-1一行apache版本如果是1.*，改为AddDefaultCharsetGB2312如果是2.0.1-2.0.52，改为AddDefaultChar
·2025-07-07 00:05

语言模型之谜：提示内容与格式的交响诗

从代码生成到数学推理，从问答系统到多项选择题，每一次技术的跃进都离不开一个看似简单却充满玄机的关键环节——提示（prompt）的设计。
步子哥·2025-07-06 17:29

GitHub每周最火火火项目（6.30-7.6）

从用途来看，它能够精准抓取小红书笔记、抖音视频、快手视频、B站视频、微博帖子、百度贴吧帖子及评论、知乎问答文章等各类媒体平台的内容。
FutureUniant·2025-07-06 16:24

基于评估方法论评估一个大模型的准确度

以下是大概的几个方向任务类型准确度定义分类任务预测类别与真实标签的一致性生成任务生成内容的真实性/流畅性/相关性问答任务答案的事实正确性和完整性多模态任务跨模态对齐能力（如图文匹配）除了以上几个方面还需要考虑表面匹配
尤物程序猿·2025-07-06 13:27

AI问答-供应链管理：渠道管理

一、理解渠道管理1.1、理解一渠道管理是指制造商/生产企业/服务提供企业为实现公司分销的目标而对现有渠道进行管理与控制，以确保对渠道成员间、公司和渠道成员间相互协调和通力合作的一切活动的有效控制。1.2、理解二渠道管理是指企业在产品或服务流向消费者的过程中，对销售渠道进行规划、组织、调配和管理的活动。这一管理过程旨在确保渠道成员间、公司和渠道成员间能够相互协调、通力合作，以共同谋求最大化的长远利益
快雪时晴-初晴融雪·2025-07-06 07:10

从文档海洋到智能问答：用大模型和RAG打造下一代企业知识库的实战之路

从文档海洋到智能问答：用大模型和RAG打造下一代企业知识库的实战之路摘要：在信息爆炸的今天，企业内部文档（如SOP、技术手册、FAQ）数量激增，传统的关键词搜索常常让我们在“文档海洋”中迷失。
电脑能手·2025-07-05 23:22

canal同步mysql到kafka_使用Canal同步MySQL数据到Kafka 得到的数据中sql字段无值-问答-阿里云开发者社区-阿里云...

这个应该跟你的binlog记录模式有关系，binlog有3中模式，ROW(行模式),Statement(语句模式),Mixed(混合模式)三种模式的用法如下：ROW(行模式)：记录那条数据修改了，注意：记录的是这条记录的全部数据，即使只更新了一个字段，binlog里也会记录所有字段的数据优点：他不记录sql语句的上下文信息，日志内容会非常清楚的记录每条数据详细的变更细节，即使只更新了一个字段，bi
又可乐·2025-07-05 22:14

提示技术系列（六）——链式提示

它是一个覆盖全流程的方法论，包括：明确目标任务（如生成教学内容、问答、翻译）；设计提示结构（如指令、上下文、示例）；选择模型与参数（如温度、top_p）；
AIGC包拥它·2025-07-05 21:38

Python, C++开发社会工作人员学习手册APP

设计方案##系统架构设计```移动端（Flutter/ReactNative）|RESTAPI/gRPC|Go核心服务（Gin/Echo）←───PythonAI服务（FastAPI）|（学习路径规划/智能问答
Geeker-2025·2025-07-05 19:48

【王阳明代数】热门问答，什么是张量？

【王阳明代数】热门问答，什么是张量？
花间流风·2025-07-05 09:36

Kimi Audio一个通用的音频基础模型处理各种任务如自动语音识别（ASR）、音频问答（AQA）、自动音频字幕（AAC）、语音情感识别（SER）、声音事件/场景分类（SEC/ASC）和端到端语音对话

主要功能包括：通用功能：处理各种任务，如自动语音识别（ASR）、音频问答（AQA）、自动音频字幕（AAC）、语音情感识别（SER）、声音事件/场景分类（SEC/ASC）和端到端语音对话。
skywalk8163·2025-07-05 03:02

NPM入门指南：轻松管理你的Node.js项目

交互式问答：接下来，npm会提示你输
·2025-07-05 01:20

VLA模型

以下是VLA模型发展的时间线：早期阶段：计算机视觉和自然语言处理的集成大约在2015年开始，随着视觉问答(VQA)系统的出现。这些系
·2025-07-05 00:48

计算机毕业设计Python知识图谱中华古诗词可视化 古诗词情感分析 古诗词智能问答系统 AI大模型自动写诗 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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B站计算机毕业设计大学·2025-07-04 22:31

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·2025-07-04 22:57

AI大模型定义与应用概述

多模态大模型：擅长同时处理和生成多种模态的信息，如文生图、图生文、图文问答、视频理解、音频生成等。代表案例：
水云桐程序员·2025-07-04 17:26

PyCharm如何调用DeepSeek实现AI编程？手把手教你打造智能开发环境！[特殊字符]_pycharm调用deepseek

本文将详细讲解如何将DeepSeek无缝接入PyCharm，实现代码自动补全、智能问答、单元测试生成等功能，助你解锁AI编程新体验！（文末附完整代码配置及常见问题解决，建议收藏！）
AI大模型-海文·2025-07-04 15:11

重构企业智能服务：大模型部署背后的战略与落地实践

无论是通用问答、客户支持、文本生成、知识库问询，还是代码辅助、财报分析，大模型的边界已快速渗透到各行各业。
慌ZHANG·2025-07-04 11:46

LLaVA-1.5:强大的多模态大模型（包含论文代码详解）

与前一代相比，LLaVA-1.5引入了跨模态连接器和特定格式的学术视觉问答数据集，全面提升了多模态理解和生成能
Sherlock Ma·2025-07-04 10:36

大语言模型应用提示工程Prompt Engineering

一、提示工程的核心任务明确任务目标确定模型需要完成的具体任务（如文本生成、翻译、分类、问答等）。示例：需要模型生成一篇产品评测vs.需要模型总结文章要点。
全栈你个大西瓜·2025-07-04 10:05

LangChain检索器的核心功能与查询逻辑源码级分析(81)

例如，在问答系统中，检索器会根据用户提问从文档库中筛选出最相关的段落，避免语言模型因缺乏背景信息
Android 小码蜂·2025-07-04 07:11

！LangChain链的并行执行与异步处理深度解析(32)

例如，在问答系统中，链可以先使用提示模板构建问题，然后调用大语言模型生成回答
Android 小码蜂·2025-07-04 07:11

AutoGen行业应用与典型场景实践

1.AutoGen行业应用全景与价值支持多智能体协作，适配复杂业务流程易于集成主流大模型与行业工具分布式部署，满足高可用与弹性扩展需求典型行业：金融风控、医疗问答、教育
·2025-07-04 01:08

OpenBayes 一周速览丨OmniGen2「双轨架构」实现文本/图像分工协作，效果直逼GPT-4O

公共资源速递4个公共数据集：ReasonMed医学推理数据集Miriad-5.8M医学问答数据集WebClick网页理解基准数据集OCRBench文本识别基准数据集2个公共模型：MiniCPM4-8BKimi-Dev
·2025-07-03 19:37

结合LangGraph、DeepSeek-R1和Qdrant 的混合 RAG 技术实践

一、引言：混合RAG技术的发展与挑战在人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术正成为构建智能问答系统的核心方案。
大模型之路·2025-07-03 17:45

思维树(Tree of Thoughts): 超越链式思维的AI推理新范式

从最初的直接问答，到链式思维(ChainofThoughts,CoT)的出现，再到如今的思维树(TreeofThoughts,TOT)，AI的推理方式正在变得越来越接近人类的思维过程。
司南锤·2025-07-03 13:45

【深度学习-Day 33】从零到一：亲手构建你的第一个卷积神经网络（CNN）

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战
吴师兄大模型·2025-07-03 13:43

52-【JavaScript-Day 52】告别“野路子”代码：ESLint、Prettier与Web安全入门

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战
吴师兄大模型·2025-07-03 13:43

Advanced RAG：下一代检索增强生成技术详解

RecursiveRetrieval)2.假设性检索(HypotheticalDocumentEmbedding)3.自适应分块(AdaptiveChunking)四、生产级架构设计完整系统架构关键优化点五、典型应用场景1.专业领域问答系统
北辰alk·2025-07-03 12:02

Python 爬虫实战：知乎热榜趋势分析（话题生命周期 + 影响力评估）

一、引言知乎作为国内知名的问答社区，其热榜功能汇聚了当下最受关注的话题。这些话题的热度变化反映了公众兴趣的动态，对于内容创作者、市场营销人员和数据分析师等具有极高的参考价值。
Python核芯·2025-07-03 11:57

RAG技术栈详解：构建智能问答系统的核心组件

本文深度剖析RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）技术栈的核心构成，助你快速搭建企业级知识增强系统一、RAG技术架构全景图二、核心组件技术选型1.检索模块（Retriever）向量数据库主流选择：Pinecone、Milvus、Qdrant、Weaviate新兴势力：ChromaDB（开源轻量级）、腾讯云向量数据库嵌入模型（Embedding）OpenAItext-e
认知超载·2025-07-03 08:06

零基础起步：基于GpuGeek的文本生成模型实战

在自然语言处理（NLP）领域，文本生成任务广泛应用于问答系统、智能摘要、内容创作等方向。
昊昊该干饭了·2025-07-03 06:54

Oracle查询超时问题，聊聊思路！

本文收录于《CSDN问答解答》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！
bug菌¹·2025-07-03 02:20

报告下载丨北京大学：2025年DeepSeek在教育和学术领域的应用场景与案例（上）报告下载丨德勤：2025年生成式AI档案报告下载丨SuperCLUE 中文大模型基准测评 2025

报告涵盖了从学前教育到特殊教育的各个阶段，列举了高校如北京大学的学科专业问答工具、北大青鸟的实训平台等应用案例。为教育工作者提供了系统指导，有助于推动教育创新，培养适应AI时代的各类人才。
智能计算研究中心·2025-07-02 23:02

提示技术系列——主动提示

它是一个覆盖全流程的方法论，包括：明确目标任务（如生成教学内容、问答、翻译）；设计提示结构（如指令、上下文、示例）；选择模型与参数（如温度、top_p）；
AIGC包拥它·2025-07-02 22:17

I2C子系统面试指南：基础原理、经典问答与答题技巧全解析

I2C子系统面试指南：基础原理、经典问答与答题技巧全解析关于本篇博文，B站视屏讲解链接，点击进入深度学习一、引言：为什么要深入掌握I2C子系统？
嵌入式Jerry·2025-07-02 21:14

计算机软件知识问答,2011计算机软件水平考试网工知识问答精华（一）

●设某单总线LAN,总线长度为1000米,数据率为10mbps,数字信号在总线上的传输速度2C/3(C为光速),则每个信号占据的介质长度为__米.当CSMA/CD(非IEEE802.3标准)访问时,如只考虑数据帧而忽略其他一切因素,则最小时间片的长度为__us,最小帧长度是__位?答案1.问：2c/3=2*3*10^8/3=2*10^8m/st=1000m/(2*10^8m/s)=5*10^(-6
·2025-07-02 10:20

【LLaMA 3实战：检索增强】13、LLaMA 3+RAG精准问答系统优化全指南：从检索增强到可信度提升实战

一、RAG赋能LLaMA问答系统的核心价值与瓶颈突破（一）准确性提升的三大核心挑战问题类型典型表现传统方案局限RAG+LLaMA3解决方案知识滞后型错误回答包含过时技术细节依赖模型预训练更新动态检索最新文档库上下文误解曲解问题意图或检索内容固定分块导致语义断裂语义感知分块
无心水·2025-07-02 07:53
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