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原创 【Deepseek】医疗RAG检索结果与生成逻辑的语义一致性建议

文档结构感知分块:网页3的SemanticRAG方案强调按医疗文档章节结构拆分(如按"诊断依据-治疗方案"分段),并保留层级标题作为元数据,生成阶段通过标题关联确保逻辑连贯。- 表格语义重构:将医疗报告中的表格转换为"行标题: 值"的键值对格式(如"空腹血糖: 7.8mmol/L"),避免传统分块导致的表头与数据分离问题。- 对慢性病随访数据,按时间轴组织检索结果,通过时间编码器(如TimeBERT)标注事件顺序,确保生成内容符合"检查→诊断→治疗"的医疗逻辑。

2025-04-25 11:17:56 548

原创 AI+客服系统的核心运作流程

AI+客服系统的核心运作流程。问答索引 段落检索。

2025-04-16 00:04:56 515

原创 新零售AI+产品经理必懂方法和入手

基于相关性分析,根据相同的用户画像,创建用户购买商品的集合基于画像数据的相关性创建智能推荐模型,在商品协同过滤的基础上,完善契合某企业的推荐模型。基于完整的数据情况,做关联、多维度大数据可视化分析辅助商城运营、物流配送和智能决策以购买频次为目标,对用户做聚类分析,找出用户群体画像。根据现有数据情况(包括场景属性),看是否需要增加第三方数据(天气、地理、职业等)用户行为的已有记录?根据用户购买的商品种类,找出购买同类产品的用户画像。入手:先做用户表、订单表、标签等等。现有用户的用户属性、信息来源。

2025-04-15 23:58:49 300

原创 Mysql规范经验总结

12.单表行数超过500w或者单表容量超过2G建议分库分表。8.索引字段值不允许设置为nul,必须设置默认值。7.在varchar上建立索引,指定索引长度。4.SQL优化目标:至少达到range级别。3.防止字段隐式转换导致的索引失效。9.单表数据量控制在1000w以内。2.不允许存在重复索引和几余索引。11.不建议使用MySQL分区表。10.字段列数量建议在30以内。1.单表索引数量控制5个以内。5.利用覆盖索引避免回表操作。6.禁止超过三个表的join。

2025-03-20 21:12:04 286

原创 一个不太完善的秒杀架构图,每秒6万并发还是没问题的

一个不太完善的秒杀架构图,每秒6万并发妥妥的吧。大家看看都有哪些问题。

2025-03-11 15:43:40 136

原创 【AI实战】基于 Spring Boot 和 Spring AI 的聊天机器人,记忆功能、向量数据检索、function call一应俱全

使用了 `VectorStore` 和 `SearchRequest`,表明项目集成了向量数据库,用于语义搜索和检索增强生成(RAG, Retrieval-Augmented Generation)。- 使用了 `ChatClient` 和 `PromptChatMemoryAdvisor` 等组件,表明项目集成了 Spring AI 框架,用于构建聊天机器人功能。- 使用了 `Flux`,表明项目采用了响应式编程模型,支持流式数据处理和异步操作。- **工具**:日志记录、动态上下文生成、跨域支持。

2025-03-10 15:23:50 1730

原创 Resource punkt_tab not found解决方案

model_name='D:/AI/pro/modelscope/BAAI/bge-large-zh-v1___5' cache_folder=None model_kwargs={} encode_kwargs={} query_instruction='为这个句子生成表示以用于检索相关文章:' embed_instruction='' show_progress=False。找到相应的id对应的资源下载,解压然后放入到searched in的任意一个路径中都行。进程已结束,退出代码为 1。

2025-03-04 00:35:53 695

原创 【AI实战】可芃生物RAG问答系统v1.0技术栈总结

**Streamlit**:用于构建和展示Web应用程序的框架。- **HuggingFaceLLM**:基于Hugging Face的大规模语言模型(LLM),用于生成自然语言响应。- **HuggingFaceEmbedding**:基于Hugging Face的嵌入模型,用于生成文本的向量表示。- **环境变量管理**:通过 `os.getenv` 获取环境变量,用于指定模型路径和其他配置项。- **Hugging Face**:提供预训练的语言模型和嵌入模型,通过其API和库进行调用。

2025-02-24 14:42:37 543

原创 torch==2.1.2+cu118 与其他依赖项存在版本冲突完美解决方案

具体来说,某些包(如 accelerate, sentence-transformers, torchaudio 等)对 torch 的版本有不同的要求,导致无法同时满足所有依赖。torch>=2.1.2:确保与 llama-index-embeddings-instructor 和 llama-index-llms-huggingface 兼容。torch==2.1.1+cu118:这个版本可以满足 torchaudio==2.1.1 和其他依赖项的要求。1. 统一 torch 版本。

2025-02-20 23:45:24 3212

原创 triton-2.1.0-cp310-cp310-win_amd64.whl免费版本来这边吧

下载好后进入下载目录,执行pip install triton-2.1.0-cp310-cp310-win_amd64.whl。你是不是在找window版本的triton-2.1.0?进来往下看吧,免费版来了!triton官方只提供了Linux版本,本人试了多个版本都不行,试试。

2025-02-20 16:17:21 1315

原创 llamaIndex Rag实战

st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "你好,我是你的助手,有什么我可以帮助你的吗?st.session_state.messages = [{"role": "assistant", "content": "你好,我是你的助手,有什么我可以帮助你的吗?st.set_page_config(page_title="RAG问答系统", page_icon="🦜🔗")# 检查是否需要初始化模型。

2025-02-17 23:59:36 370

原创 普通用户怎么本地化部署deepseek R1,使用丝滑、完全免费

90%用户的电脑配置低,那要怎么本地部署化deepseek R1呢,如果你的DeepSeek只在CPU和内容中运行(显存占用很低)。或者是你不知道如何在本地部署DeepSeek,那么本篇文章将帮助你解决这个问题。本地部署后的特点是无需联网、使用丝滑、完全免费,从此告别服务器繁忙。下面以本人AMD普通显卡Radeon 780M本地部署DeepSeek R1为例,1. Ollama部署Ollama是一个开源的大模型管理框架,可以帮助你在本地部署DeepSeek。

2025-02-16 23:45:27 2693 1

空空如也

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