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RAG系统工作流程概览RAG系统的核心在于检索与生成流程的深度融合，其核心逻辑是通过动态引入外部知识，大幅提升输出内容的准确性与相关性。具体工作流程以用户查询为起点：首先，检索模块借助向量检索等技术，将用户查询转化为向量形式，从文档库、知识图谱或搜索引擎等外部知识源中快速定位、筛选并提取高度相关的信息片段；随后，以LLM为基础的生成模块会整合查询内容与检索到的上下文信息，经推理、整合与重组，最终生

在深度学习领域，模型是一个核心概念。它本质上是由大量数学公式构成的计算系统，虽然听起来复杂，但我们可以通过一个简化的比喻来理解它的基本原理。深入浅出地理解神经网络。线性模型假设你有一个魔法盒子，它能根据输入的数字生成新的数字。这个过程类似模型的推理阶段线性模型的局限性这种魔法盒子，也就是简单的线性模型只能做简单的运算，遇到复杂问题就会卡壳。例如提问"安徽的省会城市是哪里？输入单一：仅能处理数值计算

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PyCaret是一个开源、低代码Python机器学习库，能够自动化机器学习工作流程。它是一个端到端的机器学习和模型管理工具，极大地加快了实验周期，提高了工作效率。PyCaret本质上是围绕几个机器学习库和框架（如scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost、spaCy、Optuna、Hyperopt、Ray等）的Python包装器，与其他开源机器学习库相比，PyCa

Supervision库是一款出色的Python计算机视觉低代码工具，其设计初衷在于为用户提供一个便捷且高效的接口，用以处理数据集以及直观地展示检测结果。。Supervision库需要在Python3.8及以上版本的环境下运行。

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