Query 改写，顾名思义，是指对用户的原始查询进行一系列操作，以生成更优化、更精确的查询表达。这些操作可能包括同义词替换、相关概念扩展、查询重组等。其目的在于缩小查询范围，提高检索结果的相关性和准确性。在信息检索过程中，用户的查询往往简洁而模糊，可能包含歧义或多义性，直接进行检索往往难以获得满意的结果。通过Query改写，可以将这些模糊、不完整的查询转化为更具体、明确的表达，从而显著提升检索效果

​Multi-Agentic RAG系统是一种强大的智能问答框架，它通过结合多代理系统和检索增强生成技术，为处理复杂问题提供了新的解决方案。

研究发现，DeepSeek-V3以其高效的MoE架构和全面的性能表现脱颖而出，成为最佳通才模型。而Claude-3.5在英语问答领域表现出色，成为最佳英语QA模型。Qwen2.5则在编程和代码编辑等任务中展现出强大的性能，成为最佳编码模型。GPT-4o则以其强大的多语言能力在多语言应用场景中具有广泛的应用前景。

模型蒸馏是一种知识迁移技术，其核心在于将一个大规模、预训练的教师模型（Teacher Model）所蕴含的知识传递给一个规模较小的学生模型（Student Model）。其目标是打造一个在性能上与大型模型相近，但计算资源消耗大幅降低的紧凑模型，恰似把一部厚重的百科全书浓缩成一本轻便实用的口袋指南，在精简的同时确保关键信息不流失。

在人工智能飞速发展的领域中，大型语言模型（LLMs）的出现可谓是一项重大变革。在这些模型里，DeepSeek - R1 及其蒸馏模型备受瞩目，它们融合了独特的能力与高可用性。今天我们一起聊一下 DeepSeek - R1 蒸馏模型究竟是什么，它们的工作原理、应用场景，并提供一份使用 Ollama 在本地运行 DeepSeek R1 的详细步骤指南。DeepSeek - R1 蒸馏模型（模型蒸馏（M

在使用 API 时，系统会优先扣除授予的余额，然后再使用充值的资金。不要将 API 密钥直接写在代码中或者保存在容易被他人获取的文件里，尤其是在客户端代码中，绝对不能暴露 API 密钥，否则可能会导致密钥泄露，被他人恶意使用。对于新用户来说，首次进入时会发现页面显示没有现有的 API 密钥，这是正常的，接下来就可以进行生成 API 密钥的操作了。在使用过程中，要严格遵守平台的规定，保护好自己的 A

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提示词（prompt）注入攻击是指攻击者通过巧妙构造输入提示词（），试图突破大语言模型的安全防护机制，引导模型产生不符合预期甚至有害的输出。这种攻击利用了大语言模型对输入的敏感性和其在处理复杂提示词时可能出现的漏洞。今天我们一起了解一下可能的一些提示词注入攻击手段，以帮助大家更好地保护大语言模型免受攻击，确保其安全可靠地运行。一、直接提示词注入直接提示词（prompt）注入是攻击者最直接的手段之一

如果你正在寻找一种高效、自动化的数据处理方式，那么Crawl4AI与CrewAI Agents无疑是值得一试的选择。不妨在你的项目中尝试使用它们，看看它们能为你带来哪些惊喜吧！