ssci检索

doris：Elasticsearch

ElasticsearchCatalog除了支持自动映射ES元数据外，也可以利用Doris的分布式查询规划能力和ES(Elasticsearch)的全文检索能力相结合，提供更完善的OLAP分析场景解决方案
向阳1218·2025-03-11 07:20

C++中map和set的详解

它们基于平衡二叉搜索树（通常是红黑树）的数据结构来实现，提供了高效的数据存储和检索功能。本文将详细介绍map和set的特点、用法以及一些常见的操作示例。
jiajia651304·2025-03-11 05:28

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。
openwin_top·2025-03-11 04:54

开源向量数据库介绍说明

开源向量数据库Milvus特点：分布式、高性能，支持亿级向量检索。支持的数据类型：文本、图像、音频、视频等。使用场景：推荐系统、语义搜索、图像搜索。
❀͜͡傀儡师·2025-03-11 04:52

使用 OpenAI Functions Tool Retrieval Agent 实现智能工具选择

为了解决这个问题，我们引入了工具检索(ToolRetrieval)的概念。通过动态选择与查询相关的工具，我们不仅能节省上下文空间，还能提高代理的响应效率。
bavDHAUO·2025-03-11 04:19

如何选择开源向量数据库

需要综合考虑查询性能、数据规模、索引构建速度、生态支持等多个因素，以下是关键的评估维度：选择开源向量数据库时，需要综合考虑查询性能、数据规模、索引构建速度、生态支持等多个因素，以下是关键的评估维度：查询性能向量检索速度
kse_music·2025-03-11 03:16

InnoDB和MyISAM

事务和外键InnoDB支持事务和外键，具有安全性和完整性，适合大量insert或update操作MyISAM不支持事务和外键，它提供高速存储和检索，适合大量的select查询操作锁机制InnoDB支持行级锁
bobo306·2025-03-11 01:29

数据库索引管理：不用的索引应该直接删除吗？

一、索引的本质与价值：双刃剑的深层解析数据库索引的本质是通过B+Tree、Hash等数据结构实现的快速检索机制，其核心价值在于将时间复杂度从O(n)降为O(logn)。
·2025-03-10 22:36

数据库索引管理：不用的索引应该直接删除吗？

一、索引的本质与价值：双刃剑的深层解析数据库索引的本质是通过B+Tree、Hash等数据结构实现的快速检索机制，其核心价值在于将时间复杂度从O(n)降为O(logn)。
·2025-03-10 22:03

Nanobrowser：开源版OpenAI Operator！AI自动操控浏览器，复杂网页任务一键搞定

AI在线答疑->智能检索历史文章和开源项目->尽在微信公众号->搜一搜：蚝油菜花「打工人速救！这个AI神器让浏览器自动干活：爬数据/抢优惠全托管，本地运行更安全」大家好，我是蚝油菜花。
蚝油菜花·2025-03-10 22:05

打造RAG系统：四大向量数据库Milvus、Faiss、Elasticsearch、Chroma 全面对比与选型指南

在当今信息爆炸的时代，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）系统已成为自然语言处理（NLP）领域的重要工具。
橙子小哥的代码世界·2025-03-10 16:57

清华大学：人工智能之知识图谱.pdf

知识图谱作为连接数据的骨架，不仅在信息检索、推理决策等方面发挥着关键作用，还成为了现代智能系统的核心组成部分。此文档旨在为读者提供一个全面的理解框架，从基础知识入手，逐步展开至知识图谱的应用实例、技
黄晗昂Aileen·2025-03-10 16:52

AI学习指南RAG篇(4)-RAG的工作流程

文章目录一、引言二、RAG的工作流程1.检索（Retrieval）1.1检索的目标1.2检索的实现1.3示例代码1.4输出示例2.增强（Augmentation）2.1增强的目标2.2增强的实现2.3示例代码
俞兆鹏·2025-03-10 15:47

大模型好书推荐 -挖到宝了，500页RAG神书几乎把RAG讲得透透的

《基于大模型的RAG应用开发与优化——构建企业级LLM应用》是一本专注于RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）技术应用的书籍。
脱泥不tony·2025-03-10 14:07

C++二叉搜索树代码

代码一，对应力扣二叉搜索树中的检索，代码见下/***Definitionforabinarytreenode.
qq_43355454·2025-03-10 12:27

JavaWeb（8） 正则表达式

正则表达式用于对字符串模式匹配及检索替换，是对字符串执
Theodore_1022·2025-03-10 05:02

语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性

语义检索-BAAIEmbedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型（EmbeddingModel）已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域
汀、人工智能·2025-03-10 01:36

WebGPT: 基于浏览器辅助的问答系统，结合人类反馈优化答案质量

主要贡献包括：创建了一个基于文本的网络浏览环境，使得模型可以互动，从而改进了检索和合成。生成带有参考文献
土豆.exe·2025-03-10 00:30

文档进行embedding，Faiss向量检索

这里采用Langchain的HuggingFaceEmbeddings参照博主，改了一些东西，因为Langchain0.3在0.2的基础上进行了一定的修改fromlangchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitterfromlangchain_huggingfaceimportHuggingFaceEmbeddingsfromlang
被编程为难的小娃娃·2025-03-10 00:30

五大搜索黄金法则，助你成为高效信息检索达人

你好,我是程序员木木,目前正在做两件事沉淀多年的知识探索了解各种副业项目，同时将探索过程进行分享，帮助自己以及更多朋友找到副业,做好副业以下是这周的干货分享,基于多年搜索经验总结出的搜索技巧，文章末尾有惊喜上周发布了一篇文章，老司机是怎么找到资源的，反响颇深,但还是有很多小伙伴私信问我搜索的问题。我意识到大多数人其实并不擅长有效搜索信息,因此今天我决定继续探讨这一主题,以便帮助更多像我朋友这样的人
mumux183·2025-03-10 00:53

Redis常问八股（一）

答：布隆过滤器主要是用于检索一个元素是否在一个集合中。可以使用Redisson实现的布隆过滤器。它的底层原理是，先初始化一
华东设计之美·2025-03-09 23:17

《DeepSeek+Langchain落地实操:RAG知识增强检索和智能体实战开发》

大数据与人工智能实战专家—周红伟老师法国科学院数据算法博士/曾任阿里人工智能专家/曾任马上消费金融风控负责人课程背景LangChain是一项旨在赋能开发人员利用语言模型构建端到端应用程序的强大框架。它的设计理念在于简化和加速利用大型语言模型（LLM）和对话模型构建应用程序的过程。这个框架提供了一套全面的工具、组件和接口，旨在简化基于大型语言模型和对话模型的应用程序开发过程。LangChain本质上
AI周红伟·2025-03-09 21:25

LeetCode 热题 100_实现 Trie (前缀树)（54_208_中等_C++）(图；前缀树；字典树)

@[TOC](LeetCode热题100_实现Trie(前缀树)（54_208）)题目描述：Trie（发音类似“try”）或者说前缀树是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。
Dream it possible！·2025-03-09 15:05

图论-实现Trie（前缀树）

208.实现Trie（前缀树）Trie（发音类似"try"）或者说前缀树是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景，例如自动补全和拼写检查。
Vacant Seat·2025-03-09 14:02

LoadRunner性能指标分析

如果是这样，SQLServer必须从磁盘检索数据。是否可通过添加更多内存或使更多内存可用于数据高速缓存或SQLServer内部结构来提高查询性能。SQLServer需要从磁盘读取数据的频率。
cs294639693·2025-03-09 11:08

DeepSeek实际应用场景七大类

今日分享，DeepSeek在日常生活中的实际应用场景可归纳为以下七大类，涵盖高频到低频需求：一、智能助手与效率工具（高频）信息检索与问答快速解答生活常识、学术问题，提供精确搜索结果（如天气查询、政策解读
xinxiyinhe·2025-03-08 23:02

Qwen1.5-7B-实现RAG应用详细步骤

FAISS：用于向量检索的高效库。GPTQ支持库：如auto-gptq或gptqmodel。安装命令运行以下命令安装所需的Python包：pipinstalltorc
大数据追光猿·2025-03-08 23:01

【Python小工具】桌面悬浮题库搜索+AI问答助手 - 支持快捷键&窗口置顶(支持某星考试客户端)

AI问答助手-支持快捷键&窗口置顶注：本文章只做简单介绍，完整代码请转到github仓库(https://github.com/SJYssr/CX_EXAM_python)工具亮点三合一高效功能：题库检索
SJY_ssr·2025-03-08 19:10

Elasticsearch 分布式架构解析

本文将深入探讨Elasticsearch的分布式存储和检索机制，解释其背后的原理及其优势。
Mr' 郑·2025-03-08 15:04

Triplet Loss原理及 Python实现

AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering论文中提出的，可以学到较好的人脸的embeddingTripletLoss是一种用于训练特征嵌入（featureembedding）的损失函数，广泛应用于人脸识别、图像检索等需要度量相似性的任务
AIGC_ZY·2025-03-08 15:21

Manus的基于Sentence-BERT与ChromaDB的语义检索系统设计与实现

基于Sentence-BERT与ChromaDB的语义检索系统设计与实现——面向高维向量存储的语义检索优化研究摘要本文提出一种融合Sentence-BERT深度语义编码与ChromaDB向量数据库的语义检索框架
设计狗和程序猿·2025-03-08 13:28

SQL基础语法

它允许用户在数据库中存储、修改和检索数据，并提供了一些强大的功能，如数据过滤、排序、分组和聚合。SQL是一种标准化的语言，几乎所有的关系数据库管理系统都支持它。
F_0125·2025-03-08 08:04

向量数据库及其在大模型应用落地中的作用

一、几个术语需要弄清楚几个术语，比如向量、Embedding、向量检索、向量数据库，具体如下。1.向量：为AI理解世界的通用数据形式，是多模态数据的压缩，任何模态数据都可以转为向量。
一望无际的大草原·2025-03-08 07:48

FastGPT 引申：混合检索完整实例

文章目录FastGPT引申：混合检索完整实例1.各检索方式的初始结果2.RRF合并过程3.合并后的结果4.Rerank重排序后5.最终RRF合并6.内容总结FastGPT引申：混合检索完整实例下边通过一个简单的例子说明不同检索方式的分值变化过程
窝窝和牛牛·2025-03-08 03:14

【ACM独立出版-录用文章全部递交EI检索-检索稳定】2025年数字化教育与信息技术国际学术会议（DEIT 2025）

【会议亮点】1.EI检索稳定：ACMInternationalConferenceProceedingsSeries独立出版2.参会人数多，口头报告和海报展示均提供正式的参会证书3.线下参会包含三餐，茶歇
AEIC_GAO·2025-03-07 23:17

如何使用 DeepSeek 提升工作效率

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索与分析平台，它不仅支持快速的信息检索，还能通过对数据的深度分析和挖掘，为用
2401_89793006·2025-03-07 23:17

为什么「上下文检索」是提升 RAG 系统问答准确度的关键？

针对这一问题，庖丁研究团队推出“上下文检索技术”——突破性地让AI通过结构解析和语义重组跨越文档碎片，让AI
·2025-03-07 21:31

Lucene初探之总体架构

从总体上来说，Lucene的可以被概括为三点：高效、可扩展的全文检索库；基于Java实现；支持对纯文本文件进行索引可搜索；Lucene的工作流程和架构如下所示：通过该图片，我们可以看出，Lucene的工作流程可以被分为两个部分
Derrick_gu·2025-03-07 19:38

介绍常见的图片分类模型与算法

随着深度学习技术的飞速发展，很多强大的图像分类算法和模型已经被提出，广泛应用于从医疗影像到自动驾驶、从人脸识别到图像检索等多个领域。
萧鼎·2025-03-07 19:31

具有自主规划与决策能力的 RAG 工作全面解析

简介RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种将信息检索与生成模型相结合的技术，广泛应用于需要外部知识支持的AI任务。
weixin_40941102·2025-03-07 13:15

RAG 检索增强生成：技术详解与应用展望

RAG检索增强生成：技术详解与应用展望一、引言随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域迎来了前所未有的变革。
君君学姐·2025-03-07 07:18

[Elasticsearch] refresh/flush/merge概念及Api

操作默认情况下,Elasticsearch写入的数据会存在于内存缓冲区中,此时并没有落入segment,而是等待index.refresh_interval的时间间隔后,数据会落入到segment中,此时才可以被检索
小鱼收藏夹·2025-03-07 02:54

【大模型基础_毛玉仁】0.系列文章

原书涵盖传统语言模型、大语言模型架构、提示工程、参数高效微调、模型编辑和检索增强生成等几大模块。
XiaoJ1234567·2025-03-07 00:02

【大模型系列篇】Vanna-ai基于检索增强(RAG)的sql生成框架

简介Vanna是基于检索增强(RAG)的sql生成框架Vanna使用一种称为LLM（大型语言模型）的生成式人工智能。
木亦汐丫·2025-03-06 23:54

(七) Java集合面试宝典：轻松拿下集合类问题

（二）Map接口体系Map接口用于存储键值对，键是唯一的，通过键可以快速检索对应的值。二、List接口及其实现类List是一个有序的集合，允许重复的元素。实现
Java_young·2025-03-06 21:04

FastGPT 源码：混合检索调用链路

文章目录FastGPT源码：混合检索调用链路1.入口函数2.核心搜索函数3.RRF合并函数4.Rerank重排序函数5.完整流程FastGPT源码：混合检索调用链路主要调用链路如下：1.入口函数在dispatchDatasetSearch
窝窝和牛牛·2025-03-06 18:12

【博汇学术】计算机领域期刊在线征稿！

我处现征期刊详情如下，仅展示部分：期刊征稿1、物联网区块链类（NEW）期刊分区：JCR1区，中科院1区-TOP，CCF-C影响因子：8.0-9.0检索情况：SCIE&EI录用周期：4-5个月左右录用征稿领域
博汇学术·2025-03-06 17:01

Milvus 数据批量导入实战：Python代码解析

1引言在处理大规模数据的存储和检索时，向量数据库逐渐成为一种热门的解决方案。Milvus作为一款高性能的向量数据库，在人工智能、机器学习等领域有着广泛的应用。
修破立生·2025-03-06 14:09

使用milvus-sdk-go的迭代器导出数据

这可以显著改善您检索数据的方式。与传统的offset和limit参数用法不同，后者可能会随着时间的推移而变得效率低下，而迭代器提供了更具可扩展性的解决方案。
shulu·2025-03-06 14:37

RAG组件：向量数据库（Milvus）

行业应用的关键；RAG技术应运而生，主要解决大模型对专业知识、实效性知识欠缺的问题；RAG的核心工作逻辑是将专业知识、实效知识等大模型欠缺的知识进行收集、打包、保存为一个知识库，在用到该部分知识的时候，可以通过检索关键信息
CITY_OF_MO_GY·2025-03-06 13:59
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