MySQL 5.6 for Windows 解压缩版配置安装

最新推荐文章于 2025-04-23 22:00:30 发布
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安装MySQL数据库中遇到许多问题，折腾了一上午，开始安装msi格式的，安装过程那个starting service 步骤不能启动，网上找了很多解决方法，但都没有解决，于是改安装zip版本的,参照  http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0ffc061a09c3345bf0.html总于把数据库装上了
castleknight
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RAG优化：python从零实现[吃一堑长一智]循环反馈Feedback
AI人工智能的学习之路
03-24 896
实现了一个带有反馈循环的RAG系统，通过收集和整合用户反馈，系统能够从每次交互中学习，提供更相关和更高质量的响应。最终提升了RAG的响应效果
RAG技术综合评测：python从零实现
AI人工智能的学习之路
03-21 2489
本文探讨了各种不同的RAG（检索增强生成）技术，以寻找在信息检索和响应生成任务中的最佳解决方案。从简单的分块策略开始，逐步深入到更复杂的技术，例如上下文丰富、查询转换、重排序、知识图谱、层次索引、HyDE（假设文档嵌入）、融合、多模态RAG以及自适应RAG等。 研究发现，不同技术在不同场景下表现出各自的优势。例如： - **上下文丰富检索**通过抓取相邻块来增强背景信息。 - **层次索引**结合摘要与详细块检索，提供速度与精度的平衡。 - **融合RAG**结合向量搜索和关键字搜索的优势，显著提升相关
基于RAG的私有知识库问答系统python源码+文档说明（毕业设计）
11-08
基于RAG的私有知识库问答系统python源码+文档说明（毕业设计），含有代码注释，新手也可看懂，个人手打98分项目，导师非常认可的高分项目，毕业设计、期末大作业和课程设计高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。该项目可以直接作为毕设、期末大作业使用，代码都在里面，系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值，项目都经过严格调试，确保可以运行！ 基于RAG的私有知识库问答系统python源码+文档说明（毕业设计）基于RAG的私有知识库问答系统python源码+文档说明（毕业设计）基于RAG的私有知识库问答系统python源码+文档说明（毕业设计）基于RAG的私有知识库问答系统python源码+文档说明（毕业设计）基于RAG的私有知识库问答系统python源码+文档说明（毕业设计）基于RAG的私有知识库问答系统python源码+文档说明（毕业设计）基于RAG的私有知识库问答系统python源码+文档说明（毕业设计）基于RAG的私有知识库问答系统python源码+文档说明（毕业设计）基于RAG的私有知识库问答系统python源码+文档说明（毕业设计）基于
python实战（七）——基于LangChain的RAG实践
学习与分享人工智能技术
11-06 2019
本文详细介绍了使用LangChain构建RAG程序的各个流程，并给出了对应的python实现代码。
自己手写了一个大模型RAG项目-05.基于知识库的大模型问答
qq_35054222的博客
04-29 5240
github上的代码封装程度高，不利于小白学习入门。常规的大模型RAG框架有langchain等，但是langchain等框架源码理解困难，debug源码上手难度大。因此，我写了一个人人都能看懂、人人都能修改的大模型RAG框架代码。整体项目结构如下图所示：手把手教你大模型RAG框架架构整个小项目分为10个章节，和github高度封装的RAG代码不同，我们将从0到1搭建大模型RAG问答系统！本篇文章将介绍，知识库构建好之后还需要通过知识检索和智能问答。
Langchain实战：构建高效的知识问答系统
m0_63171455的博客
06-24 1454
通过Langchain库，我们快速搭建出了一个基础的知识问答系统。不仅如此，Langchain还提供了丰富的模块和功能，使得开发者可以根据项目的需求定制问答系统。例如，我们可以使用不同的文档加载器、文本切割器和向量存储库，来适应不同类型和规模的数据。此外，Langchain还支持多种检索和问答模式，如Retrieval-augmented Generation (RAG)模式，使得我们能够构建出更为高级和复杂的知识问答系统。如何学习AI大模型？我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。
python实现RAG相关思路与过程
NLP与推荐算法
05-17 562
python实现大模型向量检索RAG
【Python大语言模型系列】不到两百行代码教你实现一个完整的RAG系统（案例+源码）
数据杂坛
07-19 2823
不到两百行代码教你实现一个完整的RAG系统（案例+源码）
python实战（四）——RAG预热实践
学习与分享人工智能技术
10-28 1771
本文实现了一个破产版RAG应用，用于介绍RAG对大语言模型的重要作用。
OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现
dzend的专栏
05-05 2085
在当今人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个非常重要的研究方向。近年来，OPENAI发布了许多创新的NLP模型，其中之一就是RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型。RAG模型结合了检索和生成两种方法，可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理，并提供使用Python编写的示例代码。
基于RAG架构搭建医疗智能问答系统
weixin_58753619的博客
09-29 1967
LLM大语言模型的出现，让许多系统或产品都有了更大的构建空间。这篇文章介绍了自己基于主流的RAG架构搭建一个医学智能问答系统的过程，一起来看看本文的梳理和解读。医疗智能问答是一个比较经典的医疗应用场景，在该场景下用户首先在对话系统中描述自己的症状，然后问答系统会根据输入的信息回复初步的医学建议。传统实现方法如规则引擎和知识图谱等由于缺乏对语境和语义的深层理解，导致无法处理过于复杂的问题。
大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练 7B 大语言模型 自动化训练框架
AI天才研究院
07-10 1281
近年来，大语言模型（Large Language Models，LLMs）在自然语言处理领域取得了突破性进展。从GPT-3到ChatGPT，再到最新的GPT-4，这些模型展现出了惊人的语言理解和生成能力，引发了学术界和产业界的广泛关注。然而，训练如此庞大的模型不仅需要海量的数据和计算资源，还需要复杂的工程实践和优化技巧。本文将深入探讨大语言模型的原理，并以7B参数规模的模型为例，详细介绍如何构建一个自动化训练框架，使读者能够亲自动手训练自己的大语言模型。
【AI大模型应用开发】AI+知识图谱极简入门：手把手带你体验LangChain实现知识图谱创建和查询（附代码和源码分析）
2401_85377976的博客
07-22 860
知识图谱是一种结构化的语义知识库，它通过图的形式存储和表示实体（如人、地点、组织等）以及实体之间的关系（如人物关系、地理位置关系等）。知识图谱通常用于增强搜索引擎的语义理解能力，提供更丰富的信息和更准确的搜索结果。知识图谱的主要特点包括：1. **实体(Entity)**：知识图谱中的基本单元，代表现实世界中的一个对象或概念。2. **关系(Relation)**：实体之间的联系，如“属于”、“位于”、“创立者”等。
Langchain实战：构建高效的知识问答系统_langchain 问答助手
2401_85377976的博客
07-09 1079
通过Langchain库，我们快速搭建出了一个基础的知识问答系统。不仅如此，Langchain还提供了丰富的模块和功能，使得开发者可以根据项目的需求定制问答系统。例如，我们可以使用不同的文档加载器、文本切割器和向量存储库，来适应不同类型和规模的数据。此外，Langchain还支持多种检索和问答模式，如Retrieval-augmented Generation (RAG)模式，使得我们能够构建出更为高级和复杂的知识问答系统。
GPT-4 实战：手把手教你构建 AIGC 应用
最新发布
AI天才研究院
04-23 967
随着GPT-4等大语言模型（LLM）的普及，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）已从实验室走向实际应用，覆盖文本、图像、视频等多模态内容生成。帮助开发者理解GPT-4的技术特性与AIGC应用的设计逻辑；提供从API接入到完整应用开发的全流程实战指南；解析典型场景（如智能写作、多模态交互）的技术实现细节；总结开发中的常见问题与优化策略。本文范围聚焦于基于GPT-4 API的应用开发，不涉及模型训练或底层架构改造。核心概念。
基于RAG（Retrieval Augmented Generation）架构的简单问答系统的Python实现示例
max500600的博客
03-21 556
以下是一个基于RAG（Retrieval Augmented Generation）架构的简单问答系统的Python实现示例。这个系统使用langchain库进行文档处理、检索，以及与大语言模型交互。
python利用向量数据库chroma实现RAG检索增强生成
Cachel Wood的博客
04-27 2068
向量数据库chroma教程RAG的全称是，中文翻译为检索增强生成。它是一个为大模型提供外部知识源的概念，这使它们能够生成准确且符合上下文的答案，同时能够减少模型幻觉。知识更新问题最先进的LLM会接受大量的训练数据，将广泛的常识知识存储在神经网络的权重中。然而，当我们在提示大模型生成训练数据之外的知识时，例如最新知识、特定领域知识等，LLM的输出可能会导致事实不准确，这就是我们常说的模型幻觉。即LLM的知识不可能实时更新。简单来说，RAG对于LLM来说就像学生的开卷考试一样。
自己动手实现一个RAG应用
python12345_的博客
12-06 989
我们知道 RAG 有两个核心的过程，一个是把信息存放起来的索引过程，一个是利用找到相关信息生成内容的检索生成过程。所以，我们这个 RAG 应用也要分成两个部分：索引和检索生成。RAG 是为了让大模型知道更多的东西，所以，接下来要实现的 RAG 应用，用来增强的信息就是我们这门课程的内容，我会把开篇词做成一个文件，这样，我们就可以和大模型讨论我们的课程了。LangChain 已经提供了一些基础设施，我们可以利用这些基础设施构建我们的应用。我们先从索引的过程开始！
Python搭建RAG运行环境
u013220851的博客
10-11 333
运行当前pip3后创建一个python项目运行以下代码，/data/Qwen2.5-0.5B-Instruct是你在魔搭下载的模型路径，正常应该是能跑起来了。如果你有gpu显卡你需要看你的cuda版本，如果没安装cuda去官网下载cuda 英伟达CUDA各版本官方下载地址：(推荐)本项目主要通过Python本地运行大模型，并且下载 embedding 跟 reranker 模型。构建基础的RAG环境。下载完cuda你需要下载pytorch支持大模型在显卡运行，torch版本要跟你cuda版本是一致的。
RAG python
03-08
### RAG 实现概述 在 Python 中实现检索增强生成 (RAG, Retrieval-Augmented Generation) 需要几个关键模块：数据预处理、索引创建、检索器配置以及最终的生成模型集成。这些组件共同作用以提升自然语言理解和生成的效果[^1]。 具体来说，在构建 RAG 系统时，通常会先建立一个高效的向量数据库来存储文档片段及其对应的嵌入表示。这一步骤对于后续快速而精准地找到最相关的上下文至关重要。一旦完成此操作，则可以通过调用 `retriever = vectorstore.as_retriever()` 来初始化检索器实例[^3]。 接着便是将上述准备好的检索机制与选定的语言模型相结合。这里可以采用 Hugging Face 的 Transformers 库作为工具包来进行编码工作；它不仅提供了多种预训练模型供选择，而且还支持自定义微调流程以便更好地适应特定应用场景的需求[^2]。 下面给出一段简单的代码示例用于说明如何搭建这样一个基本框架： ```python from langchain.embeddings import SentenceTransformerEmbeddings from langchain.vectorstores import Chroma from transformers import pipeline # 加载句子转换器并设置参数 embedding_function = SentenceTransformerEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2") # 创建Chroma矢量库并将文本转化为向量存入其中 vector_db = Chroma.from_texts(texts=documents, embedding=embedding_function) # 定义检索函数 def retrieve_context(query): retriever = vector_db.as_retriever() docs = retriever.get_relevant_documents(query) context = "\n".join([doc.page_content for doc in docs]) return context # 初始化问答管道 qa_pipeline = pipeline("question-answering", model="distilbert-base-cased-distilled-squad") # 使用检索到的信息辅助回答问题 context = retrieve_context(user_query) response = qa_pipeline(question=user_query, context=context)['answer'] print(response) ``` 通过这种方式，能够有效地利用外部知识源扩充传统序列到序列架构的能力边界，从而获得更高质量的回答输出。
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