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文章介绍了解决大模型知识局限性的三种技术：RAG通过检索外部知识增强回答能力；微调使大模型适配特定任务；提示工程优化问题描述方式。文章重点详细讲解了RAG技术的原理、实现方法和应用示例，包括使用FAISS构建向量库、文档处理、嵌入和相似度检索等技术，并提供了一个使用Streamlit构建的动漫知识库RAG应用实例。
开源免费分享SpringBoot+Vue .仓库管理系统平台完整项目源码+SQL脚本+接口文档【Java Web毕设】可提供说明文档 可以通过*AIGC**技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等*功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍
摘要：本文综述基于Django+Vue.js的农产品推荐系统研究进展，从技术架构、推荐算法、性能优化及实践案例四个维度进行分析。Django提供高效后端服务，Vue.js实现动态前端交互，二者协同构建高扩展性系统。推荐算法方面，协同过滤与多模态融合技术提升准确率与多样性。性能优化通过缓存、分布式计算及边缘计算实现实时响应。实践案例显示系统在推荐准确率（提升12%）、响应时间（<1秒）等指标表
AI论文被秒识？试试这款学术圈悄悄在用的“去AI化”神器
更扎心的是，随着模型参数每半年翻倍，AI的"电费账单"增速正在跑赢性能提升ROI——你花5000万美金研发的算法优化，可能抵不过电费上涨30%带来的成本吞噬。通过提供从芯片级能效优化到园区级绿电接入的全栈方案，它把算力成本从单纯的"电费支出"，转化为"可持续发展投资"。2025年，所有AI公司都在卷算法、卷数据、卷芯片，但真正的"隐形战场"在电表上。你可能没意识到，你调用的每一个AI对话背后，都有
自从 DevFest 2025 上海站启动报名以来，大家对 AI 开放麦、Nano Banana 创造营的热情超出了我们的想象。这篇文章就把 DevFest 2025 上海站的嘉宾阵容一次性全放出来。一句话总结：从前沿趋势到硬核实战，从 AI Agent 到移动开发，从云端训推到出海掘金，你想听的、想玩的，这里全都有。想一上午就“吃透”技术前沿？主会场就是为你准备的。我们不聊虚的，开场就是“技术大
随着高校纷纷升级 AIGC 检测系统，论文 AI 率过高已成为毕业生最常遇到的难题。本文基于实际测评，总结了 2025 年最常用的降 AI 率方法，包括翻译法、句式重构法、提示词写作等零成本技巧，并对市面上十余款热门工具进行横向对比。其中，嘎嘎降AI 作为支持平台最广、降幅最稳定的工具，在本次测试中表现突出，可同时应对知网、万方、维普、Turnitin 等主流检测系统。文章旨在为学生提供一套可落地
你是否曾经疑惑，为什么有些AI能准确回答最新事件，而你的AI助手却对近期发生的事情一无所知？或者为什么别人用的AI能提供专业领域的高质量回答，而你的却常常“胡说八道”？ 这一切的区别，很可能就在于是否使用了RAG技术。
本文将详细介绍如何利用这两款强大的工具，轻松构建一个开箱即用的私有知识库，无需复杂的代码编写和基础设施搭建，帮助您快速实现智能化的知识管理与问答系统。
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