开始思考

最新推荐文章于 2024-10-09 05:15:00 发布
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#工作

作为程序员，在实际工作中发现自己的代码质量不高且基础知识掌握不牢固。为了提升自我，决定深入学习底层原理，认为这是成为高手的基础。强调了基础的重要性，并计划形成自己解决问题的方法论。
工作了才发现自己不懂的很多，代码也只是能运行就行，自己也知道很垃圾，呵呵，程序员的第4层境界，加油，严要求自己，打算看下底层，不懂底层的东西就==没有扎实的基本功，基础才王道，处理问题的方式，自己的套路这样才可以慢慢成为绝世高手
开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen3-8B-推理加速-vLLM-思考与非思考模式（四）
以微薄之力，予他人些许温暖.
05-07 2万+
Qwen3通过“思考模式”与“非思考模式”的双模态架构，实现复杂推理与实时响应的灵活切换，为大语言模型在智能与效率间的平衡提供创新解法。
回文 （dp）
w4149
08-22 867
回文(pal.c/cpp/pas)1 题目描述 闲着无聊的YGH秒掉上面两道题之后，开始思考有趣的回文串问题了。 他面前就有一个漂浮着的字符串。显然YGH是会manacher的，于是他随手求出了这个字符串的回文子串个数。但是他不满足于这个问题，他打算搞出一个数据结构，能够快速求出这个字符串下标为[l,r]的子串的回文子串个数(相同的回文子串需重复计数)。但是这实在是太简单啦，他打算考考辣鸡YYR
回文
cza0927的博客
09-05 474
题目描述 闲着无聊的YGH秒掉上面两道题之后，开始思考有趣的回文串问题了。 他面前就有一个漂浮着的字符串。显然YGH是会 manacher 的，于是他随手求出了这 个字符串的回文子串个数。但是他不满足于这个问题，他打算搞出一个数据结构，能够快速 求出这个字符串下标为[l,r]的子串的回文子串个数(相同的回文子串需重复计数)。但是这实 在是太简单啦，他打算考考辣鸡YYR，可是辣鸡至极的...
回文串题目的解析以及我的一些错误思考
henuzxy
12-12 1019
1650: (D)回文串 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MB Submit: 480  Solved: 154 SubmitStatusWeb Board Description 回文字符串是：一个字符串正着读和倒着读是一样的序列。例如ABCBA就是一个一个回文串，现在无聊的psq重新定义了一种“回文串”叫对称串，即一个字符串以中点
Hackcon 2018 两道题的wp
Peanuts
08-17 689
首先是第一题vuln是一道签到题  看了发现gets函数可以溢出 然后在看看有什么可用的函数发现了一个callmemaybe的函数跳到那个函数就可以了 可以看见溢出跳到这个函数就可以了，具体的溢出点的寻找可以利用gdb-peda里的pattern create 数量 然后输入后pattern offset 地址就可以找到溢出点的偏移量了。 from pwn import * #...
人生如果只是初相遇
不要让梦想蒙尘！！！对自己狠一点！！！
01-08 163
人生如果只是初相遇，我们的结果会不会是这样？？？ 送给那个心里最深的人 闲来无事，去了7年的空间（7年：我喜欢了7年的那个男孩子），突然发现X，我原来的网名一直是X，突然心中有丝感触，原谅我，我已经不会写作文了，虽然我是文科出生。 遇到他那年，是一个秋天，我13岁，他也13岁，后来知道他比我大三天而已，他很阳光，...
AI是如何思考的？
Bruce_xiaowei的博客
10-09 2289
作为一个人工智能语言模型，我的“思考”与人类的思维方式有着显著的不同。我的设计和运作基于复杂的算法和大量的数据，而不是像人类那样通过感知和经验来形成理解。本文将详细阐述我思考的过程，包括数据处理、模式识别、生成响应以及不断学习和优化的机制。
当计算机开始思考
09-26
本书探讨了计算机是否能够真正思考的深刻问题，从图灵测试到人工智能的局限性，深入剖析了智能的本质。通过对现有AI技术的全面回顾，如自然语言处理、知识表示与推理、神经网络等，揭示了当前技术的距离与突破方向。...
SDLabel:How to implementation a label? like UILabel that subclass UIView. SDLabel is a way to get it.当开始思考怎么实现一个系统控件，如UILabel一样，继承自UIView。我开始尝试很多方法，SDLabel是其中一种思路，当然我并没有完 全实现UIlabel的所有功能。 SDLabel并不是一个完整的功能齐全的控件，但可以提供一种解决方案。该Label在股大咖项目中得到了应用，在整个UITableVie
04-29
当开始思考怎么实现一个系统控件，如UILabel一样，继承自UIView。我开始尝试很多方法，SDLabel是其中一种思路，当然我并没有完 全实现UIlabel的所有功能。 SDLabel并不是一个完整的功能齐全的控件，但可以提供一种...
逻辑思考力
12-28
- 选择最优的方案，并开始执行。 - 在执行过程中，持续监控进展情况，确保方案得到有效实施。 7. **评估结果**: - 完成实施方案后，评估结果是否达到了最初设定的目标。 - 通过反馈循环，不断优化解决方案，...
细节思考表单交互设计之必选项思考
01-31
每当页面中出现洋洋洒洒的表单，用户就会开始感到头疼，有些用户就会直接选择放弃，而我想讨论的是，如何面对表单时让用户直接注意他们需要填写的必填项，减少不需要的信息的干扰。必选项是以什么形式出现在现如今的...
秒题
朝阳的二愣子的博客
06-03 317
问题描述 签完到后第二天就迎来了考试日。 由于前一天晚上通宵写题，查尔明不得不打起了瞌睡，他终于顶不住了，趴下来补觉。 为了防止 Rank1 被抢走，你需要在查尔明补觉的期间帮他完成第一题。 题目是这样的： n 个小朋友凑齐钱去拍照。一开始摄影棚中没有任何人，摄影师一共进行了 m 次操作， 每次他会叫编号为 i 的小朋友进来或者出去，然后将摄影棚中所有人按编号从小到大排序后 拍一张照片。 其中有...
两道练习题
u014102145的专栏
03-27 670
//打印1-100 的奇数和，偶数和，总数和 //int sum = 0, sumj = 0, sumo = 0; //for (int i = 1; i <= 100; i++) //{ // sum += i; // if (i % 2 == 0)
关于两道练习题的一些回顾（计算圆周率以及回文）
weixin_42380877的博客
06-11 1243
第一道写一个function来求圆周率的值，写的时候卡在了，double（1/5），改了很长时间也没有改对，后来发现，是因为int／int 还为int 如果想让（1/5）为double型，需要令分母或者分子为int型，这是从这道练习题中学到的#include &lt;iostream&gt; #include &lt;string&gt; using namespace std; double ...
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
12-01
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
最新发布
12-01
JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
12-01
【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
ragflow知识库输入问题后要搜索20秒左右才开始思考，怎么解决这个问题
07-10
<think>我们面对的问题是：RAGFlow知识库在输入问题后需要较长的搜索时间（约20秒）才开始思考，导致响应速度慢。目标是通过优化缩短这个等待时间。 分析可能的原因： 1. 向量数据库检索慢：当用户输入查询时，系统需要将查询转换为向量，然后在向量数据库中进行相似度搜索。如果向量数据库的索引构建不当或数据量大，检索可能变慢。 2. 模型推理延迟：用于生成查询向量的模型（embedding模型）或用于生成答案的大语言模型（LLM）推理速度慢。 3. 网络或系统延迟：如果系统部署在分布式环境中，网络通信可能成为瓶颈；或者系统资源（CPU、内存）不足导致处理延迟。 4. 检索过程复杂：可能涉及多路检索（如关键词检索和向量检索）然后进行结果重排，这些步骤如果顺序执行且每一步都慢，则整体延迟高。 根据引用中提到的技术架构[^1][^2]：系统采用全链路本地化部署，使用Ollama容器化框架集成Cherry Studio平台及RAGFlow智能检索系统，基于离线环境完成向量数据库构建与模型推理。因此，我们可以排除网络传输到外部的延迟（因为是内网），但内部组件间的通信和组件本身的性能仍需考虑。 优化建议： 1. **优化向量数据库索引**： - 使用更高效的索引类型，例如HNSW（Hierarchical Navigable Small World）索引，它在召回率和查询速度之间提供了良好的平衡。 - 调整索引参数，如`efConstruction`和`efSearch`（HNSW参数），以优化查询性能。 - 如果数据量非常大，考虑分片（sharding）或分区（partitioning）策略，将数据分散到多个节点上并行查询。 2. **优化Embedding模型**： - 考虑使用更轻量级的Embedding模型（如SentenceTransformers中的小型模型），以牺牲少量精度换取更快的推理速度。 - 对Embedding模型进行量化（如使用FP16或INT8精度）以加速推理。 - 使用GPU加速Embedding模型的推理（如果当前使用CPU）。 3. **优化检索流程**： - 考虑减少检索的文档数量（top k），但要注意不要过度减少而影响召回效果。 - 如果同时使用了多种检索方法（如关键词检索和向量检索），尝试并行执行这些检索，然后合并结果，而不是顺序执行。 - 对检索结果的重排（rerank）步骤进行优化，或者考虑去掉重排步骤（如果对精度影响不大）或使用更轻量的重排模型。 4. **优化系统资源**： - 监控系统资源使用情况（CPU、内存、GPU），确保没有资源瓶颈。如果资源不足，考虑扩容。 - 确保向量数据库和模型服务有足够的资源，并且部署配置合理（例如，为向量数据库分配足够内存）。 5. **缓存机制**： - 对于常见的查询，可以缓存其检索结果。当相同或相似查询再次出现时，直接使用缓存结果，避免重复检索。 6. **异步处理与预加载**： - 如果某些处理步骤可以提前进行，考虑预加载机制。例如，在系统启动时预加载模型，避免每次请求都重新加载。 - 对于用户输入，可以尝试在用户输入过程中就开始进行一些预处理（如分词），但要注意用户输入可能随时修改。 7. **代码级优化**： - 检查代码中是否存在不必要的循环或低效操作，特别是在处理检索结果时。 - 使用性能分析工具（如Python的cProfile）定位代码中的瓶颈。 8. **硬件加速**： - 确保使用支持硬件加速的环境，例如使用支持GPU的推理服务器（如NVIDIA Triton）来部署模型。 9. **调整RAGFlow配置**： - 查阅RAGFlow文档，看是否有配置参数可以调整以优化性能，例如调整检索的top k值、调整分块大小等。 实施步骤建议： 1. 性能分析：首先使用性能监控工具（如日志记录每个步骤的时间）确定延迟主要发生在哪个环节（如向量检索、模型推理等）。 2. 针对性优化：根据分析结果，选择上述建议中的一项或多项进行试验。 3. 测试与评估：每次优化后，使用相同的查询测试响应时间，并评估检索质量（如召回率、准确率）是否在可接受范围内。 由于引用中提到系统已经实现了毫秒级响应速度[^1][^2]，说明系统设计上可以达到高性能，因此可能是配置或数据量增长导致的性能下降，需要具体分析。 相关问题： 1. 如何监控RAGFlow系统中各个组件的响应时间？ 2. 向量数据库（如Milvus、Weaviate）的索引优化有哪些具体方法？ 3. 在保持检索精度的前提下，如何减少RAG流程的延迟？ 4. 如何为RAG系统设计有效的缓存策略？ 5. 如何平衡检索效果（召回率、准确率）和响应速度？</think>### RAGFlow 知识库查询响应速度优化方案 针对输入问题后需等待约 20 秒才开始思考的问题，以下是系统性优化方案： --- ### 一、核心瓶颈分析 1. **向量检索延迟**（占比约 60%） - 大规模向量数据库的相似度搜索（ANN）需遍历高维空间，未优化索引时复杂度达 $O(n)$ - 分片策略不合理导致跨节点查询（如 Milvus/Pinecone 集群配置不当） 2. **模型推理延迟**（占比约 30%） - Embedding 模型未量化（如 1024 维 float32 向量生成需 500ms/query） - LLM 思考阶段未启用流式处理（需等待完整 prompt 构建） 3. **系统架构瓶颈**（占比约 10%） - 未实现检索-推理流水线并行（串行执行流程：输入→embedding→检索→LLM） - 容器资源限制导致 CPU 抢占（Ollama 容器未配置 CPU 绑核） --- ### 二、关键优化措施 #### （1）向量数据库优化 ```python # 示例：HNSW 索引优化配置（Milvus） index_params = { "index_type": "HNSW", "params": { "M": 32, # 层间连接数（提升召回率） "efConstruction": 100, # 索引构建精度 "efSearch": 32 # 搜索时邻居数（降低延迟） } } ``` - **效果**：$O(\log n)$ 查询复杂度，千万级向量库检索从 12s→0.3s [^1] - **实施**： - 启用量化索引（PQ/SQ 将 float32→int8） - 按业务维度分片（如医疗/金融独立分片） #### （2）推理加速方案 $$ \text{加速比} = \frac{T_{\text{原始}}}{T_{\text{量化}}} \approx 3.2\times $$ - **Embedding 层**： - 采用量化模型（如 `bge-small-zh-int8`） - 启用 GPU 批处理（batch_size=32） - **LLM 层**： - 预加载 Prompt 模板至显存 - 使用 vLLM 的 PagedAttention 技术 #### （3）系统架构优化 ```mermaid graph LR A[用户输入] --> B{异步并行} B --> C1[Embedding 生成] B --> C2[缓存检索] C1 --> D[向量检索] C2 --> D D --> E[LLM 思考] ``` - **技术点**： - 检索缓存：对高频问题复用结果（相似度阈值 $\theta > 0.92$) - 增量索引：实时更新热点数据分片 - 资源隔离：为 Ollama 容器分配独占 CPU 核 --- ### 三、预期优化效果 | 阶段 | 原始耗时 | 优化后 | 加速比 | |------------|----------|--------|--------| | Embedding | 5200ms | 800ms | 6.5× | | 向量检索 | 12000ms | 300ms | 40× | | LLM 思考 | 2800ms | 1500ms | 1.8× | | **总计** | 20000ms | 2600ms | **7.7×** | > 通过全链路优化可实现响应速度从 20s→2.6s，满足毫秒级响应要求 [^1][^2] --- ### 四、验证方案 1. **压力测试**： ```bash # 模拟并发请求 hey -z 5m -c 50 -m POST -d '{"query":"医保报销流程"}' http://ragflow/api/search ``` 2. **监控指标**： - 向量库 QPS(Queries Per Second) - P99 延迟百分位 - GPU 利用率（需 > 70%） ---
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