摘要：本文介绍了在麒麟Linux系统(x86_64架构)上安装Docker并部署PostgreSQL的完整流程。首先确认CPU架构并下载对应版本的Docker安装包，然后从华为镜像源获取PostgreSQL 16.10的tar包并导入。在运行容器时遇到"unable to find image"错误，解决方法是通过镜像ID直接启动容器。整个过程包括：系统架构确认、Docker安

Milvus（

这篇文章探讨了知识切片在RAG流程中的关键作用，分析了传统切片方法（固定长度、段落、句子、滑动窗口、递归切片）的缺陷，包括语义断裂、主题混杂、上下文丢失等问题。作者指出这些方法无法真正理解语义边界，导致检索效果不稳定。文章提出了语义切片的概念，通过计算句子间相似度来识别主题边界，实现更精准的知识组织。这种方法能避免生硬切割，保持语义完整性，从而提升后续向量化和检索的效果。

这篇文章深入浅出地介绍了多模态检索中的CLIP模型及其应用。主要内容包括： 多模态检索的核心挑战：将文本和图片编码到同一向量空间进行比较 CLIP模型的原理：通过对比学习将4亿对图文数据映射到统一空间 实际应用演示：如何使用CLIP实现"输入文字搜图片"的功能 技术实现细节：包括向量预计算、相似度匹配和结果排序 文章通过生动的比喻（如"世界语翻译官"）和具体

本文介绍了一个完整的RAG（检索增强生成）系统的工作流程。RAG系统通过将用户问题转化为向量，在向量数据库中检索最相关的知识片段，然后将其与问题一起输入大语言模型生成精确回答。文章以"月球任务发射时间"为例，展示了从问题向量化、相似度计算到最终答案生成的完整过程，并提供了代码实现的关键步骤。相比直接将整个知识库输入模型，RAG通过智能检索显著提高了回答效率和准确性。

本文介绍了三种为AI系统提供知识的方法：提示词工程、传统数据库和向量数据库。作者通过眼科医生案例说明，当知识库增大时，提示词工程会因长度限制失效，传统数据库则无法理解语义。向量数据库通过将文本转化为向量并计算相似度，实现了语义理解和智能匹配。文章详细讲解了如何实现一个简易向量数据库，包括文档插入、ID查询和核心的相似度搜索功能，并提供了余弦相似度计算的代码示例。这种方案完美解决了大知识库场景下的语

本文介绍了一个基于Go语言和Ollama构建的轻量级RAG系统，专为非技术背景的眼科医生客户设计。系统采用提示词工程方式，将本地知识库（txt文件）与用户问题结合后通过Ollama调用DeepSeek模型生成回答，省去了复杂的数据库设置。项目结构简单，包含知识库加载、Ollama接口调用等核心功能模块，支持通过配置文件调整运行参数。安装只需下载Ollama、DeepSeek模型并编译运行Go代码即

本文介绍了一个基于Go语言和Ollama构建的轻量级RAG系统，专为非技术背景的眼科医生客户设计。系统采用提示词工程方式，将本地知识库（txt文件）与用户问题结合后通过Ollama调用DeepSeek模型生成回答，省去了复杂的数据库设置。项目结构简单，包含知识库加载、Ollama接口调用等核心功能模块，支持通过配置文件调整运行参数。安装只需下载Ollama、DeepSeek模型并编译运行Go代码即

本文通过阿尔忒弥斯2号登月任务案例，通俗讲解AI如何通过文本向量化理解人类语言。核心原理是将文字转换为数字向量，包括五个步骤：文本清洗（去除噪音）、分词处理（提取关键词）、词频统计、构建向量（按词汇表顺序排列词频）、向量归一化（L2归一化使向量长度为1）。文章提供了完整的Go语言实现代码，演示如何将"阿尔忒弥斯2号"新闻片段转化为[0.35,0.71,0.35,0,0,0,0,

Milvus（