90%的RAG系统失败都因为"朴素RAG"——仅靠向量检索加拼接就期望得到高质量答案。本文详解RAG系统优化的11个核心策略，覆盖预处理、查询、混合方法三大阶段，配合3种强化组合方案和6个常见错误避坑指南，帮助你将RAG准确率从60%提升到94%以上。

原创作品，允许转载，转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。http://blog.csdn.net/love254443233/article/details/7885739测试过程：两个测试用户：用户 1、tempY （该用户在openifre数据库存在。）用户 2、tempN （该用户在数据库不存在）操作：用户 tempY

1、准备环境sudo apt-get install -y build-essential libx11-dev libxext-dev libxrender-dev libxtst-dev libxt-dev libcups2-dev libfreetype6-dev libasound2-dev ccache gawk m4 openjdk-7-jdk libasound2-devlibxr

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考虑在嵌入式准系统中使用CDlinux,首先考虑安装到本机的硬盘CDlinux自带的工具是不支持安装到未分区硬盘或者linux分区的需要手工搞一搞在vmware环境下测试通过 详细过程1.     下载cdlinux的iso,迷你版或者社区版,最新0.9612.     安装vmware（老版本可能要设置acmp=off）或者virtual PC等虚拟机软件

在linux下面不能使用小乌龟（TortoiseSVN），idea不能使用svn merge主干代码，每次merge代码时启动虚拟机。按下面的方法操作，可以像小乌龟（TortoiseSVN）一样merge代码了

1.     说明以下例程功能为：应用程序自身调用语言识别函数，程序以循环方式等待录音并识别后的字串。2.     本例参考自android代码：frameworks/base/core/java/android/speech/srec/Recognizer.java中注释部分3.     可从此处下载可独立运行的代码：http://download.csdn.net/

1.     说明以下例程功能为：在应用程序中使用通于访问service调用语言识别功能，录音并识别后将识别的字串通过Listener返回给应用程序。注意：使用前需要安装语音识别服务，如编译安装源码中的development/samples/VoiceRecogitionService。2.     本例参考自android源码a)          后台服务参见devel

1.     说明以下例程功能为：在应用程序中使用intent来调出语言识别界面，录音并识别后将识别的字串返回给应用程序。注意：使用前需要安装语音识别程序如语音搜索。2.     本例参考自android例程：development/samples/ApiDemos/src/com/example/android/apis/app/VoiceRecognition.java