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原创 详解如何从零用 Python复现类似 GPT-4o 的多模态模型
在这篇博客中，我们从零开始构建了一个多模态模型，能够处理文本、图像、视频和音频，并根据文本提示生成图像。我们首先实现了 BPE 分词器，将文本分解为子词标记。接着，我们构建了一个基于 Transformer 的语言模型，能够生成文本。然后，我们将模型扩展为多模态，通过 ResNet 提取图像特征，并将这些特征与文本结合，使模型能够回答关于图像的问题。我们还展示了如何通过文本提示生成图像特征向量，并找到最接近的已知图像。整个过程不仅展示了多模态模型的强大能力，还揭示了其在实际应用中的潜力。
2025-04-10 00:00:00
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原创 利用python从零实现Byte Pair Encoding(BPE)：NLP 中的“变形金刚”
在自然语言处理（NLP）的世界里，分词是将文本转换为机器可理解形式的关键步骤。传统的分词方法存在诸多局限，如词汇表过大、无法处理未见过的单词等。Byte Pair Encoding（BPE）作为一种强大的子词分词技术，通过迭代合并训练语料库中出现频率最高的相邻符号对，巧妙地解决了这些问题。它不仅能够有效控制词汇表的大小，还能大幅减少词汇外问题（OOV），同时保留单词的形态学信息。本文将从零开始，详细实现 BPE 算法，逐步展示其训练过程、合并规则学习以及对新文本的分词能力，揭示 BPE 如何将普通文本“变形
2025-04-10 00:00:00
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原创 5大向量数据库技巧：嵌入成本直降70%的魔法操作
这篇技术博客分享了5种大幅降低AI推荐系统成本的向量数据库优化技巧。作者团队通过PCA降维（保留95%信息量但减少75%存储）、量化（float32转int8）、内容过滤（仅存储活跃数据）、智能缓存（减少65%API调用）和批量处理（请求量下降85%）等组合策略，将每月1.5万美元的嵌入成本直降70%至4500美元，同时提升系统性能3.2倍。文章用代码实例和幽默比喻，生动演示了如何在不影响推荐质量的前提下实现"成本瘦身"，为资源有限的AI团队提供了实用优化方案。
2025-04-07 21:46:38
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原创 再看自适应RAG方法：SEAKR|PIKE-RAG|DeepRAG
大语言模型（LLM）的“幻觉”问题使其可能生成看似合理实则错误的内容，传统检索增强生成（RAG）方法因盲目检索而效率低下。本文介绍了三种创新解决方案：SEAKR让AI基于内部不确定性动态检索，避免过度自信；PIKE-RAG像智能设计师分层管理知识，精准匹配需求；DeepRAG则像经验丰富的外卖骑手，按需规划检索路径。这些方法让AI学会“何时该查资料”“如何高效整合知识”，在准确性与效率间找到平衡。未来，AI或许能像人类专家一样，学会谦虚地说：“这个问题我需要查证一下。”
2025-04-07 08:39:20
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原创 零SQL构建数据分析AI智能体——基于LangChain和DuckDB的魔法之旅
SQL一直是数据分析领域的"普通话"，但如今有了AI，连SQL语法都可以丢进垃圾桶了！本文将手把手教你用LangChain和DuckDB打造一个会自己写SQL的AI小助手，连Kaggle数据集都能轻松调戏~
2025-04-07 03:00:00
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原创 拥抱MCP Servers :利用Python集成AI Agent详解
现代AI助手虽强，但缺乏实时数据接入能力，常使回答沦为"纸上谈兵"。传统集成方案需要为每个数据源编写定制API，堪称开发者的"噩梦循环"。MCP协议的价值在于统一对接标准：一套协议吃遍所有数据源安全上下文访问：权限管控的标准化数据通道弹性扩展架构：无需修改核心代码即可接入新源采用MCP后，开发者能打造：✓更智能：实时数据驱动的AI系统✓更灵活：快速适应新需求的架构✓更安全：企业级管控的数据交互🔹行动指南立即部署MCP服务器实战围观开源项目MCP GitHub仓库。
2025-04-02 00:30:00
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原创 向量数据库华山论剑：AI开发者的选型指南
本文深度横评7大主流向量数据库技术特性与适用场景：FAISS是学术研究的"瑞士军刀"，Pinecone提供开箱即用的云服务，Weaviate以模块化设计见长，Milvus适合K8s生产环境，ChromaDB专注快速原型开发，Qdrant支持高级过滤功能，Neo4j则实现图数据与向量的融合。各方案在索引算法（HNSW/IVF/PQ）、混合搜索、部署方式等方面呈现显著差异。作者建议根据数据规模、延迟要求、运维能力等维度选择，小型项目可从ChromaDB起步，复杂场景推荐混合架构。最后抛出开放性问题，邀请读者分享
2025-03-31 12:49:46
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原创 如何使用 FastAPI 构建 MCP 服务器
哎呀，各位算法界的小伙伴们！今天咱们要聊聊一个超酷的话题——MCP 协议！你可能已经听说了，Anthropic 推出了这个新玩意儿，目的是让 AI 代理和你的应用程序之间的对话变得更顺畅、更清晰。不过别担心，为你的 Python 应用程序搭建一个这样的服务器并不复杂，甚至可以说简单到让你怀疑人生！想象一下，AI 就像你的私人助理，而 MCP 就是它和你家大门之间的钥匙。让 AI 去操心那些繁琐的逻辑吧，咱就负责躺平享受成果。不管你是想连数据库还是接 API，MCP 都能帮你搞定。
2025-03-31 11:20:36
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原创 机器学习ML极简指南
机器学习是现代AI的核心，从推荐系统到自动驾驶，无处不在。但每个智能应用背后，都离不开那些奠基性的模型。本文用最简练的方式拆解核心机器学习模型，助你面试时对答如流，稳如老狗。
2025-03-30 01:13:06
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原创 自适应多模型蒸馏：一种将多个预测模型动态组合成轻量高性能学生模型的新方法
在机器学习中，依赖单一模型（如XGBoostLightGBM或）进行预测是常见做法。然而，正如多样化的专家团队能做出更优决策一样，多个预测模型（“教师”）可以指导一个更简单、轻量的模型（“学生”）学习更全面的模式。这种方法称为知识蒸馏，本文介绍了一种自适应多教师蒸馏。
2025-03-28 13:11:02
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原创 知识蒸馏：从软标签压缩到推理能力迁移的工程实践(基于教师-学生模型的高效压缩技术与DeepSeek合成数据创新)
Deepseek对模型蒸馏技术的创新点在于进一步优化了用于学生模型训练的教师模型输出数据，通过数据增强合成并优化了具有推导过程的思维链语料（如多步骤推理的CoT语料等），再对学生模型进行微调。该技术利用了推理模型的特点，将教师模型在推理任务中学习到的思维方式通过蒸馏传输给学生模型，使学生模型具备相似的推理能力，从“知识迁移”演进为“能力转移”。利用这种蒸馏方式，模仿教师模型的输入到输出的映射关系，小参数的学生模型也能获得非常高的推理能力。知识蒸馏的核心目标是实现从教师模型到学生模型的知识迁移。
2025-03-19 12:30:00
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原创 图解LLM智能体(LLM Agents)：构建与运作机制的全面解析
本文深入探讨了大型语言模型（LLM）智能体的构建与运作机制，涵盖其核心组件和多智能体框架。LLM智能体通过外部工具、记忆系统和规划能力弥补了传统LLM的不足，能够执行复杂任务并展示自主行为。文章详细介绍了记忆模块（短期与长期记忆）、工具使用（如Toolformer和MCP协议）以及规划与推理技术（如ReAct和Reflexion）。此外，多智能体系统的协作框架被提出，用于解决单一智能体在工具选择、上下文复杂性和任务专业化上的局限性。生成式智能体（Generative Agents）模拟人类行为的研究展示了多
2025-03-18 13:35:10
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原创 【再读】R1-Onevision通过跨模态形式化为复杂多模态推理任务提供了系统性解决方案
R1-Onevision：跨模态形式化驱动的多模态推理技术突破,R1-Onevision通过跨模态形式化、双阶段训练和教育级基准测试，为多模态推理树立了新标杆。其技术创新不仅提升了模型在复杂任务中的表现，更重要的是为行业提供了一种可解释、可迁移的多模态处理范式。随着形式化方法的不断完善和硬件性能的持续提升，我们有理由期待多模态AI在教育、医疗、工业等领域实现更广泛的落地应用。R1-Onevision：结合形式语言和基于规则的强化学习打造的具有推理能力的多模态开源大型语言模型我们针对其报告进行了一个总结
2025-03-17 13:13:42
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原创 徒手打造个人AI Agent:基于DeepSeek-R1+websearch从零构建类Manus深度探索智能体AI-Research
该系统能够在预定义的主题上进行深入研究。研究计划：这意味着创建一个研究报告大纲，这将成为系统的最终输出。将上述内容拆分为可管理的步骤。对报告的各个部分进行深入研究。针对推理所需的数据，进行全面的分析，并利用网络搜索工具支持分析。反思研究过程中不同步骤生成的数据，并改进结果。总结检索到的数据，并生成最终的研究报告。今天，我们将实现上述所有步骤，而不使用任何LLM编排框架。首先，我们需要定义整个系统的状态，该状态将在代理运行过程中不断演变，并被系统的不同部分选择性地使用。
2025-03-16 00:15:00
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原创 【开源+代码解读】Search-R1：基于强化学习的检索增强大语言模型框架3小时即可打造个人AI-search
强化学习驱动检索：首次将RL应用于LLM与搜索引擎的多轮交互，突破传统监督学习限制。轻量化奖励设计：仅用结果奖励即可引导模型学习复杂检索策略。结构化生成框架：通过标记控制生成流程，兼容不同RL算法。
2025-03-13 13:57:02
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原创 从理解强化学习及其在 LLM 中的作用开始手把手教你构建DeepSeek-R1推理模型
本文深入探讨了强化学习（RL）在大型语言模型（LLM）训练中的应用，特别是通过人类反馈强化学习（RLHF）技术对齐人类偏好。文章重点介绍了组相对策略优化（GRPO）这一创新算法，其通过生成多个响应组、组内归一化优势计算和KL散度约束，显著提升了训练效率和稳定性。此外，本文详细解析了DeepSeek R1模型的四阶段训练流程，展示了其在数学和编程任务中的卓越表现。最后，文章还介绍了如何在TRL库中实现GRPO，并提供了配置参数、奖励函数设计和训练监控指标等实用建议
2025-03-05 01:15:00
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原创 【论文精读与实现】EDC²-RAG:基于动态聚类的文档压缩方法提升检索增强生成RAG性能
首次系统性地处理RAG中的文档关系建模问题提出计算高效的动态聚类方案验证了压缩技术对长上下文处理的增益依赖GPT-3.5的压缩能力高冗余场景下的计算成本线性增长缺乏对跨语言场景的验证这项研究为RAG系统的优化提供了新思路，其核心思想也可应用于其他信息检索场景，值得算法工程师深入理解和实践。
2025-04-11 00:15:00
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原创 万字长文为你详解如何从零开始利用Python构建 DeepSeek R1
本文详细介绍了从零开始构建 DeepSeek R1 的过程，涵盖了从基础模型选择、训练数据准备到多阶段训练的完整流程。首先，通过强化学习（RL）和 GRPO 算法训练出 R1 Zero，解决了基础模型的推理能力问题。接着，通过监督式微调（SFT）和冷启动数据，进一步优化模型的推理风格和语言一致性。最后，通过推理导向的强化学习、拒绝采样以及知识蒸馏等技术，不断提升模型的推理质量和实用性，最终得到高效且推理能力强的 DeepSeek R1 模型。整个过程不仅注重技术实现，还通过详细示例和代码，让读者能够清晰地理
2025-04-11 00:00:00
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原创 使用Python从零开始构建生成型TransformerLM并训练
本文详细介绍了 Transformer 模型的实现过程，包括从字符级标记化到模型训练和文本生成的完整步骤。通过内联代码和详细注释，展示了如何构建一个仅解码器的 Transformer 语言模型。模型利用注意力机制捕捉文本中的关键信息，通过训练学会生成文本。文章还探讨了模型保存与加载的方法，并展望了其未来的发展。整个过程以幽默风趣的方式呈现，旨在帮助读者深入理解 Transformer 模型的原理和应用。
2025-04-11 00:00:00
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原创 【复读】从零开始图解DeepSeek R1 架构与训练过程
本文详细介绍了 DeepSeek R1 的架构设计与训练过程。DeepSeek R1 是一种先进的大型语言模型（LLM），它并非从零开始训练，而是基于已有的 DeepSeek-V3 模型，通过强化学习（RL）进行优化，以提升推理能力。文章首先解释了 DeepSeek-V3 的工作原理，它通过混合专家模型（MOE）架构，根据问题的复杂性选择不同的处理路径。接着，文章深入探讨了 DeepSeek R1 的训练过程，包括使用 GRPO 算法进行强化学习，以及如何通过奖励系统和拒绝采样等技术来优化模型的推理能力和语
2025-04-09 09:57:24
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原创 什么是混合搜索Hybrid Search？
混合搜索如同“搜索界的瑞士军刀”，结合了关键词的效率和语义的智能。无论是电商、企业知识库还是学术研究，它都能让搜索体验从“勉强能用”升级到“真香警告”。想继续深造？向量搜索指南RAG技术详解。
2025-04-09 00:00:00
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原创 Text-to-SQL技术深度解析：从理论突破到工程实践
SQL的专业性要求构成了数据民主化的主要障碍——据统计，仅约35%的开发人员接受过系统的SQL培训，而超过51%的专业岗位需要SQL技能。对于算法工程师而言，把握技术本质，理解业务需求，在生成质量与系统可靠性间寻求平衡，将是构建成功Text-to-SQL系统的关键。传统**自一致性(Self-Consistency)**方法假设多数投票最优，但在Text-to-SQL中面临两大局限：(1)最频繁的答案未必正确，(2)高温采样会降低候选质量。THEN"表达式)，(3)数仓建模时建立清晰的业务域映射。
2025-04-08 00:00:00
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4
原创 AI烘焙大赛中的算法：理解PPO、GRPO与DPO最简单的方式
我翻遍了arXiv上那些让人头秃的论文，发现它们不是在堆砌数学公式，就是在用更复杂的数学公式解释上一个数学公式。今天，本AI厨神就要用最接地气的烘焙大赛来拆解这些算法，保证让您看得津津有味，连隔壁卖煎饼的王大妈都能听懂！不过在那之前，各位AI厨师们，请继续在算法的厨房里挥洒汗水吧！里面记载着：“面粉要过筛三次”、“蛋白打发要逆时针搅拌”、“烤箱温度要精确到±1℃”——这些细节决定了你的蛋糕是米其林三星还是黑暗料理。适合预算有限但又要比DPO稳定点的项目，就像学校里的学习小组——虽然比不上私教，但比自学强。
2025-04-08 00:00:00
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原创 langchain实现基于语义分块的文档处理技术semantic-chunker
本代码实现了一种针对PDF文档处理的语义分块方法，该方法最初由Greg Kamradt提出，后由LangChain团队实现。与传统基于固定字符或单词数量的文本分割方式不同，语义分块旨在创建更具意义且上下文感知的文本片段。传统文本分割方法常在任意位置切断文档，可能破坏信息流的连贯性和上下文关联。语义分块通过尝试在更自然的断点处分割文本来解决这个问题，从而保持每个文本块内部的语义连贯性。文档预处理通过自定义的函数读取PDF并将其转换为字符串格式。语义分块使用LangChain的结合OpenAI嵌
2025-04-06 20:15:00
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原创 MCP协议支持的七大AI框架和使用代码案例
MCP让AI工具管理从「俄罗斯轮盘赌」变成了「儿童安全积木」——虽然偶尔还是会砸到脚（某不愿透露姓名的Claude表示：“用了MCP后，终于不用假装自己懂2024年的天气预报了！”）
2025-04-06 12:00:23
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原创 LlamaIndex实现RAG增强:上下文增强检索/重排序
本代码实现了一种用于向量数据库文档检索的上下文丰富窗口技术。它通过为每个检索到的文本块添加周边上下文，增强了标准检索过程，从而提升返回信息的连贯性和完整性。
2025-04-05 20:30:00
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原创 如何为你的项目找到“真命天模“:大模型|预训练模型|嵌入模型Embedding Models
当GPT-4这样的"灭霸级"大模型、BERT这样的"特种兵"预训练模型，还有Sentence Transformers这样的"轻骑兵"嵌入模型同时摆在面前…这份指南就是你的"AI模型选妃攻略"！：用GPT-4做脏话检测 ≈ 用粒子对撞机砸核桃（效果不错但成本血亏），其实微调后的BERT小可爱用1/10资源就能搞定！大模型就像超级计算机——能解宇宙方程，但用它算1+1=2就太败家了！“用BERT做聊天机器人像让数学家讲相声——不是不行，但费劲！记住：没有最好的模型，只有最合适的模型。不选贵的，只选对的！
2025-04-05 00:15:00
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原创 MCP服务器：AI与外部工具交互的桥梁——Python和代理AI工具集成指南
MCP服务器的核心是资源(Resource)的概念。资源代表了可以被AI模型访问的外部数据源或工具。你可以通过实现自定义资源来扩展MCP服务器的功能。# 处理自定义动作inputelse:这个示例实现了一个自定义资源，它支持一个名为"my_action"的动作。当AI模型调用这个动作时，服务器会返回处理结果[14。
2025-04-04 20:00:00
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原创 大语言模型中的嵌入模型
在LLMs的语境中，嵌入模型是一种神经网络，旨在将文本（如单词、短语、句子）表示为连续向量空间中的密集向量。这些向量表示能捕捉文本项之间的语义关系，是现代NLP系统的基石。"king"和"queen"这两个词的嵌入向量可能在向量空间中非常接近。"king"和"man"之间的向量关系可能与"queen"和"woman"之间的关系类似。想象完这些语义关系在向量空间中的样子后，我们可能会认为单词直接变成了这些能保留语义关系的向量。这种想法在讨论LLM处理流程中的令牌时可能会引起一些混淆。
2025-04-04 00:00:00
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原创 MCP Servers是什么？
MCP全称（Model Context Protocol），这货就像是给AI系统（比如大语言模型）装了个万能USB-C接口，让它们能和外部工具、数据源和服务唠嗑。简单说，就是个中间商，专门帮AI代理和数据库、API、文件系统这些资源牵线搭桥，还自带标准化话术手册。有了它，AI终于不用死啃训练数据的老本了——它能实时查资料、搞操作，活像个会用工具的聪明猴子。MCP服务器因此成了现代计算的顶梁柱，。
2025-04-03 19:15:00
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原创 LlamaIndex实现RAG增强:融合检索(Fusion Retrieval)与混合检索（Hybrid Search）
本代码实现了一个混合检索系统，将基于向量的相似性搜索与基于关键词的BM25检索相结合。该方法旨在综合两种技术的优势，提升文档检索的整体质量和相关性。
2025-04-03 00:00:00
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原创 什么是向量搜索Vector Search？
向量是一种数据结构，存储了一组数字。在这里，它指的是保存了数据集数字摘要的向量，可以看作是数据的指纹或摘要，正式名称叫嵌入。以下是一个简单的例子："红苹果"0.025112340.054731230.012345670.004567890.033456780.00789012如果你只需要查找LLM中存储的信息匹配项，那么工作就完成了。但真正自适应的应用会希望从内部数据源（如企业数据库）中提取匹配和信息。
2025-04-02 20:30:00
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1
原创 RAG优化：python从零实现Proposition Chunking[命题分块]让 RAG不再“断章取义”，从此“言之有物”！
实现了一个完整的命题分块系统，并将其与传统的基于块的分块方法进行了比较。命题分块通过将文档分解为原子化的事实性陈述，显著提高了检索的准确性和响应质量。希望这个实现对你有所帮助！注意：如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请随时联系我！😄。
2025-04-02 00:15:00
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2
原创 基于langchain实现GraphRAG：基于图结构的检索增强生成系统
基于LangChain框架构建的GraphRAG，通过FAISS向量库、LLMChainExtractor和PromptTemplate等组件实现文档分块、知识图谱构建与智能检索。系统采用Dijkstra算法遍历图谱节点，结合ChatOpenAI生成答案，并通过可视化工具展示推理路径。测试表明，它能准确回答"气候变化主因"等复杂问题，且推理过程完全透明，显著提升了RAG系统的上下文理解能力。
2025-04-02 00:00:00
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原创 什么是嵌入模型Embedding Models？
如果你处理通用任务且不需要高度专业化模型，使用BERT、GPT或ResNet等预训练嵌入通常足够且节省时间。如果你的数据非常特定（如小众领域或语言），可能需要微调预训练模型或训练自定义模型。
2025-04-01 15:45:00
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原创 向量嵌入Vector Embeddings让机器“读懂“世界的数字魔法
今天咱们要聊的是AI界的"翻译官"——向量嵌入（Vector Embeddings）。这货可是把文字、图片这些人类能懂的东西，变成计算机能理解的数字密码的黑科技！向量嵌入干的就是这个——把各种信息变成一串数字（向量），让电脑能"摸到"这些概念的轮廓。比如"猫"和" kitten"这两个词，经过语言模型处理后，它们的数字密码会非常接近。单看这些数字就像天书，但妙就妙在——电脑能通过"邻居算法"找到相似的向量，就像在派对上帮你找到兴趣相投的朋友！A：前者是数单词出现次数，后者是理解单词的"灵魂"
2025-04-01 12:54:23
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原创 图基RAG方法全景分析 | 高级检索增强生成技术Graph-based RAG
关于图基检索增强生成（Graph-based RAG）技术的研究，主要探讨如何将外部知识融入大语言模型（LLMs），提升其性能。Graph-based RAG框架，用于解决基于图的RAG方法的比较和分析问题。具体来说，图构建：首先，将输入语料库分割成多个块，然后使用LLM或其他工具为每个块创建节点和边，构建图。图的类型包括 passage graph、tree、knowledge graph、textual knowledge graph 和 rich knowledge graph。
2025-04-01 09:18:05
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原创 RAG优化：python从零实现Fusion Retrieval(混合检索融合向量搜索和关键词搜索)
大家好，欢迎来到今天的“AI相亲大会”！和。向量搜索是个“文艺青年”，擅长理解语义，但有时候过于“感性”，容易忽略关键词的精确匹配。而关键词搜索则是个“理工男”，做事一丝不苟，关键词抓得准，但缺乏“情商”，理解不了复杂的语义。于是，我们决定让这两位“喜结连理”，诞生了一个全新的“混血儿”——！它不仅继承了父母的优点，还青出于蓝而胜于蓝，既能理解语义，又能精准匹配关键词。今天，我们就来看看这个“混血儿”是如何在信息检索的世界中大展身手的！准备好了吗？让我们一起见证这场“AI界的完美婚姻”吧！
2025-04-01 00:15:00
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原创 PDF解析黑科技：从OCR-Free到多模态大模型的进化之旅
TextMonkey能在有限训练资源下提升分辨率，同时保留跨窗口信息并减少因分辨率提升带来的冗余token。此外，通过多种数据和前置提示，TextMonkey已经具备了处理多任务的能力。图1：TextMonkey架构概览。TextMonkey论文初始处理：输入图像通过分割模块被划分为不重叠的448x448像素块，这些块再被分割为更小的14x14像素块，每个小块被视为一个token跨窗口关系增强。
2025-04-01 00:15:00
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1
大型语言模型、预训练模型与嵌入模型的选型指南及应用场景解析
2025-04-01
基于Label Studio的文档标注方法及应用场景
2025-03-25
图数据库基准测试：TigerGraph与其他图数据库的性能对比及优势解析
2025-03-25
RAG学习RL测试数据集
2025-03-25
企业AIGC商业落地应用解析：技术进步引领企业服务创新与优化
2025-03-24
RAG 测试pdf文件，配套《动手实现各类RAG》专栏，不借助任何RAG现成框架，徒手撸python实现各类RAG功能、增强技术等
2025-03-20
招标投文本NER/REL数据集-中标单位与金额解析及其关联信息整理
2025-03-17
面向统一端到端模型的下一代光学字符识别理论与GOT-OCR-2.0模型解析
2025-03-13
基于Label Studio的文本标注工具及其实现自然语言处理任务的操作手册
2025-03-12
使用DeepSeek进行高效学习、工作与旅行规划的经验与技巧详解
2025-03-11
从零构建RAG-基于提示连接检索增强生成与LLM的技术解析及应用场景
2025-03-11
区块链应用与测试：涵盖用户注册页面测试、文档分类及应用部署
2025-03-11
推理模型构建：四种主要方法和技术进展综述
2025-03-10
智能投标领域的星火投标平台-利用大模型技术提高编标效率与标书质量的应用指南
2025-03-10
智慧政策系统的多功能综合应用及其实现方案-聚焦文件解析、知识图谱和智能问答
2025-03-03
DeepSeek高效使用技巧：职场、学术、自媒体的内容生成与问题求解利器
2025-03-01
语音对话大模型及其基准测试的全面综述与最新进展
2025-03-01
自适应确定DBSCAN算法参数的算法研究_李文杰.pdf
2020-04-02
如何上热榜，热榜热度是如何计算的？
2025-03-16
如何获取csdn真实粉丝？
2025-03-15
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