学习如何使用Pandas和SQL高效地从数据库中读取、处理和写入大型数据集，以实现最佳性能和内存管理。处理大型数据集往往是一项挑战，特别是在涉及到从数据库读取和写入数据时。将整个数据集加载到内存中的传统方法可能会导致系统崩溃和处理时间缓慢。。这种技术使我们能够高效地处理大量数据，对于任何与数据库和数据帧一起工作的人来说都是一种宝贵的工具。我们将重点使用流行的数据分析库Pandas来演示如何从数据库

都 2024 年，还有人不了解 Transformer 工作原理吗？快来试一试这个交互式工具吧。2017 年，谷歌在论文《Attention is all you need》中提出了 Transformer，成为了深度学习领域的重大突破。该论文的引用数已经将近 13 万，后来的 GPT 家族所有模型也都是基于 Transformer 架构，可见其影响之广。作为一种神经网络架构，Transforme

大模型岗位需求旺盛，薪资丰厚，是算法方向的热门赛道。为帮助初学者高效入门，本文提供了一份系统的大模型学习手册，涵盖六大核心模块：1）深度学习基础（Transformer架构等）；2）NLP基础知识（分词器、Bert模型等）；3）大模型基础（训练框架、微调方法等）；4）模型推理（KVCache、推理成本等）；5）模型应用（Langchain等工具）；6）前沿动态（论文与博客）。手册强调反复学习的重要

大模型岗位需求旺盛，薪资丰厚，是算法方向的热门赛道。为帮助初学者高效入门，本文提供了一份系统的大模型学习手册，涵盖六大核心模块：1）深度学习基础（Transformer架构等）；2）NLP基础知识（分词器、Bert模型等）；3）大模型基础（训练框架、微调方法等）；4）模型推理（KVCache、推理成本等）；5）模型应用（Langchain等工具）；6）前沿动态（论文与博客）。手册强调反复学习的重要

RAG技术（检索增强生成）是2020年Facebook提出的一种结合信息检索与大型语言模型的生成方法，旨在解决预训练模型知识局限性问题。相比传统微调，RAG通过实时检索外部知识库增强生成内容，具有更新成本低、可解释性强、减少幻觉等优势。其流程包括数据索引、检索和生成三大步骤，并逐步发展为初级、高级和模块化RAG三种范式。与微调互补，RAG更适合动态数据场景，但需平衡检索质量与计算资源消耗。该技术为

RAG技术（检索增强生成）是2020年Facebook提出的一种结合信息检索与大型语言模型的生成方法，旨在解决预训练模型知识局限性问题。相比传统微调，RAG通过实时检索外部知识库增强生成内容，具有更新成本低、可解释性强、减少幻觉等优势。其流程包括数据索引、检索和生成三大步骤，并逐步发展为初级、高级和模块化RAG三种范式。与微调互补，RAG更适合动态数据场景，但需平衡检索质量与计算资源消耗。该技术为

前不久在知乎回答了一个提问：大家觉得做一个大模型检索增强生成（RAG）系统，最难搞定的是那部分工作？这里也分享给大家。我先说结论： RAG 最难的，从来不是“把流程跑起来”，而是“让它真的好用”。几乎所有人第一次做 RAG，都会被这套标准流程迷惑住：

前不久在知乎回答了一个提问：大家觉得做一个大模型检索增强生成（RAG）系统，最难搞定的是那部分工作？这里也分享给大家。我先说结论： RAG 最难的，从来不是“把流程跑起来”，而是“让它真的好用”。几乎所有人第一次做 RAG，都会被这套标准流程迷惑住：

摘要 在大模型时代，检索增强生成（RAG）通过引入动态外部知识库，弥补了大模型静态知识的局限性。向量数据库作为RAG的核心组件，实现了从关键词匹配到语义理解的跃迁，成为企业级智能应用的“语义中枢”。传统数据库无法高效处理高维向量的语义搜索，而向量数据库通过嵌入模型将文本转换为向量，利用近似最近邻检索技术（如HNSW、Faiss）实现毫秒级响应。RAG与向量数据库协同工作，分为离线索引（知识向量化）

摘要 在大模型时代，检索增强生成（RAG）通过引入动态外部知识库，弥补了大模型静态知识的局限性。向量数据库作为RAG的核心组件，实现了从关键词匹配到语义理解的跃迁，成为企业级智能应用的“语义中枢”。传统数据库无法高效处理高维向量的语义搜索，而向量数据库通过嵌入模型将文本转换为向量，利用近似最近邻检索技术（如HNSW、Faiss）实现毫秒级响应。RAG与向量数据库协同工作，分为离线索引（知识向量化）