结构类型.

最新推荐文章于 2025-09-02 17:22:52 发布
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本文深入探讨了结构体在编程中的使用，强调了结构变量的重要性，指出只有结构变量才能出现在点运算符的左边来取成员。点运算符用于访问结构体内的特定字段，这是理解和操作复杂数据结构的关键。

一。结构成员

 出现在.的左边的一定是结构变量，结构变量才是实体

.叫取成员，取的是结构体里的成员

 

RAGFlow里添加不了模型？提示Fail to access mode(deepseek r1:14b)...如何解决？
**My Coding Family**
05-03 2124
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
3分钟读懂RAGFlow：从 0 到 1教你搭建RAG知识库
聚客AI官方优快云博客
04-20 1009
RAGFlow 的基础使用方法，从演示效果来看尚可。然而，在实际应用场景中，各类文件格式与结构各不相同，文件解析成为一大难题。一旦解析不准确，即便使用性能强劲的 Deepseek-R1 大模型（经亲测），也会出现分析错误的情况。因此，在 RAG 过程中，文件解析、Embedding 以及 LLM 是提升准确率的三大关键攻克点。
RAGFlow Windows环境下本地部署全攻略
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以为在机器学习领域与人工智能领域深耕多年的老牛
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本文讲述了如何从0构建RAGFlow，其中包括在windows系统下的docker、WSL以及ubuntu的详细安装步骤，保证初学者一看就会，其中也包括很多在安装中遇到的问题，可以让读者少走很多弯路
写在RAGFlow开源2万星标之际
datageek的博客
10-21 3994
RAGFlow自2024年4月1日正式开源，时至今日，不到7个月时间已经站在了Github 2万星标的台阶之上。此时此刻，我们回首过去，是时候来做一番总结，并同时展望未来。
RAGFlow是什么？一文读懂RAGFlow，入门到精通，看这一篇就够了
jennycisp的博客
09-02 5374
RAGFlow是一种融合了数据检索与生成式模型的新型系统架构，其核心思想在于将大规模检索系统与先进的生成式模型（如Transformer、GPT系列）相结合，从而在回答查询时既能利用海量数据的知识库，又能生成符合上下文语义的自然语言回复。该系统主要包含两个关键模块：数据检索模块和生成模块。数据检索模块负责在海量数据中快速定位相关信息，而生成模块则基于检索结果生成高质量的回答或文本内容。
RAGFlow:安装与体验
xzq_qzx_的博客
04-28 1万+
这里囫囵吐糟的review了下相关代码，可以看到RAGFlow在工程方面做了较多的工作，和微调的模型结合产生了良好的化学反应，通过一些工程的优化解决模型的badcase，最终做出了体验较好的产品，这是RAG文档解析的光明大道。
一文读懂RAGFlow：从 0 到 1教你搭建RAG知识库
python12345_的博客
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十分钟吃透 RAGFlow：从入门到精通，手把手教你搭建 RAG 知识库”
python12345_的博客
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【人工智能开发平台】基于Dify的RAG知识库搭建全流程解析：从本地部署到智能问答系统构建
08-19
内容概要：本文详细介绍了基于Dify的RAG（检索增强生成）知识库搭建的全流程，涵盖Dify的基本概念、本地部署及知识库的具体搭建步骤。Dify是一款开源平台，支持多种大模型，提供低代码界面和技术栈整合，确保数据...
AI工程化基于Dify与RAGFlow集成的知识库系统构建：企业级RAG应用高性能架构设计与部署
09-02
内容概要：本文详细介绍了如何将Dify平台与专业级知识库系统RAGFlow深度集成，构建企业级AI应用。通过搭建RAGFlow知识库、实现Dify与RAGFlow的高级集成服务、配置企业级部署环境（如Docker容器化、监控告警系统）、...
企业级RAG系统从入门到精通案例
11-23
其次，信息抽取是RAG系统中的关键步骤，它涉及从问答对中提取关键词、短语或实体等信息，并利用这些信息在知识库中检索最相关的文档片段。通过先进的信息抽取技术，可以大幅提升RAG系统检索到的文档片段的准确性。 ...
【医疗人工智能】基于RAGFlow的智能问诊系统构建：开源框架驱动的多模态医疗知识库与高精度问答引擎设计
最新发布
09-15
文章详细说明了RAGFlow的安装部署流程，包括WSL2配置、Docker环境搭建、模型集成与知识库构建，并展示了其在医疗问答中的优势，如支持多格式数据解析、PubMed专业数据库检索、图形化工作流设计及API服务能力。...
使用RAGFlow搭建知识库
810cheng
03-10 2053
ragflow搭建企业知识库
RagFlow搭建私有化知识库
weixin_43008312的博客
12-23 2289
♥♥♥知识库、无幻觉聊天和文件管理是RAGFlow的三大支柱。RAGFlow的AI聊天基于知识库。RAGFlow的每个知识库都作为知识源，将从本地机器上传的文件和文件管理中生成的文件引用解析为未来AI聊天的真正“知识”。
基于DeepSeek的本地化知识库 RAGFlow 搭建(附带镜像链接)
2401_85327249的博客
02-22 3073
DeepSeek部署完后，除了正常的聊天使用，实际上更想基于它做一些更符合预期的事情，比如基于某些事实或者数据，能给我推理出来相关的结果或者尽量限制在某一部分进行回答，这个比较突出的表现方式就是知识库，其中，最新最新出来的开源 RAGFlow 很不错，这就部署出来瞅一下。
万字详解｜基于RAGFlow框架搭建企业知识库指南
Z4400840的博客
03-31 2808
在生成式人工智能（Generative AI）快速发展的当下，大语言模型（LLMs）的幻觉问题始终是制约其落地应用的关键瓶颈。检索增强生成（RAG）技术通过引入外部知识库，将动态检索与生成能力结合，为解决这一难题提供了重要思路。
快速搭建专业AI知识库的开源工具:Ragflow
m0_59163425的博客
02-04 2492
在大模型应用的蓬勃发展中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术占据了举足轻重的地位。它就像是大模型的智慧助手，通过从外部知识库中检索相关信息，并将其融入到大模型的回答生成过程中，有效提升了大模型回答的准确性、可靠性和时效性，在问答系统、智能客服、文档摘要等多个领域都发挥着关键作用。上图是一个常见的AI应用的数据流向图，文档分块之后向量化存储到向量数据库，然后输入文本内容，形成prompt，从向量数据库检索相关的知识背景，发送给LLM之后，返回结果。
RAGFlow：一键搭建你的专属知识库
m0_59235945的博客
05-12 807
摘要：在生成式 AI 飞速发展的当下，如何让 AI 更高效、精准地利用知识成为了关键课题，RAGFlow 便在这样的背景下应运而生。RAGFlow 是一种结合了 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）和工作流优化的创新技术架构 ，旨在大幅提升生成式 AI 系统的效率和性能。简单来说，它就像是给生成式 AI 配备了一个智能助手，让 AI 在生成内容时，能更聪明、更迅速地调用外部知识库中的信息。
DeepSeek+Ragflow搭建个人知识库
m0_63171455的博客
02-14 6656
利用Deepseek+Ragflow搭建的知识库过程还是比较简单，正常跟着流程走不容易出错。如果投喂的数据经过整合处理，那么反馈的结果还是有一定的实际意义。当前个人能部署的模型参数太少，尚处于体验阶段。相信不久的将来，大模型不断发展，个人能部署性能更强大的模型。
ragflow
06-02
### RAGFlow Framework or Library in IT Context RAGFlow 是一种基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）理念的框架或工作流，旨在通过结合信息检索和生成模型来提升自然语言处理任务的效果。以下是关于 RAGFlow 的详细解析及其相关技术资料： #### 1. RAGFlow 的核心概念 RAGFlow 的设计目标是将传统的检索系统与现代生成式模型相结合，从而在生成过程中引入外部知识[^1]。这种结合能够显著提高生成内容的相关性和准确性。具体来说，RAGFlow 包含以下关键组件： - **检索模块**：负责从大规模文档集合中提取与用户查询最相关的片段。 - **生成模块**：利用检索到的信息作为上下文，生成高质量的回答或文本。 #### 2. RAGFlow 的实现方式 RAGFlow 的实现通常依赖于深度学习框架和开源工具库。例如，LangChain 提供了完整的 RAG 实现示例，其中包括： - 数据索引：使用向量数据库（如 FAISS 或 Pinecone）存储文档嵌入。 - 查询处理：将用户输入转化为嵌入向量，并检索最相似的文档片段。 - 文本生成：结合检索结果和预训练语言模型（如 GPT 或 BERT）生成最终输出。 #### 3. 相关技术栈 除了 LangChain，还有其他工具和技术可以支持 RAGFlow 的开发[^2]： - **Data Processing Libraries**: 工具如 `data-juicer` 和 `MinerU` 可以帮助清洗和准备数据集。 - **Document Parsing Tools**: 如 `PDF-Extract-Kit` 和 `Docling`，用于高效解析非结构化文档。 - **LLM Integration**: 利用 AutoGen 等框架实现多代理协作和 RAG 功能[^3]。 #### 4. 示例代码 以下是一个简单的 RAGFlow 实现示例，使用 Python 和 Hugging Face Transformers 库： ```python from transformers import pipeline # 初始化检索和生成模型 retriever = pipeline("feature-extraction") generator = pipeline("text-generation") def rag_flow(query, documents): # 检索相关文档 embeddings = retriever([query] + documents) scores = [sum(a * b for a, b in zip(embeddings[0], e)) for e in embeddings[1:]] top_doc = documents[scores.index(max(scores))] # 生成回答 context = f"Context: {top_doc}\nQuestion: {query}" answer = generator(context, max_length=100)[0]["generated_text"] return answer # 示例运行 documents = ["The capital of France is Paris.", "Germany is known for its engineering."] print(rag_flow("What is the capital of France?", documents)) ``` #### 5. RAGFlow 的优势与挑战 - **优势**：通过引入外部知识，RAGFlow 能够生成更加准确和多样化的文本。 - **挑战**：需要高效的检索系统和高质量的数据源，同时对计算资源要求较高。
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