是在大规模数据上进行无监督或自监督学习训练得到的模型。例如在自然语言处理中，像 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、GPT（Generative Pretrained Transformer）系列等都是典型的预训练模型。这些模型通过学习大量文本数据中的语言模式、语义信息和语法结构等知识，形成了对语言的深度理解能

背景搭建一个本地知识库有许多好处。首先，它可以帮助我们集中存储和管理信息，使得查找和访问知识变得更加高效。其次，本地知识库可以提高工作效率，因为我们不必每次都依赖于互联网搜索。此外，它还有助于保护隐私，因为我们可以在本地存储敏感信息而不必上传到外部服务器。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！‍项目介绍Ⅰ、项目地址：Ⅱ、项目概述：Langchain-Chatchat 是一个开源、可离

相比于每次开发单个模型的方式，这是一项本质上的进步。大型模型不仅可以缩短每个具体应用的开发周期，减少所需人力投入，也可以基于大模型的推理、常识和写作能力，获得更好的应用效果。因此，大模型可以成为 AI 应用开发的大一统基座模型，这是一个一举多得、全新的范式，值得大力推广。包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。观看零基础学习书籍和视

本文详细介绍了基于AI大模型的知识库问答系统评估体系构建方法，包括多维评测体系（业务、技术、安全）、关键评估指标解读、评测数据集构建、评测方案设计（自动化、人工、ABTest）、Badcase分析与迭代策略，以及评估结果可视化与监控看板搭建。通过系统化的评估方法，可有效解决大模型幻觉问题，提高知识库问答系统的准确性、完整性和用户体验，助力打造智能、稳定、高效的AI产品。

本文深入解析RAG、LangChain与Agent三大技术的本质区别与协同关系。RAG作为"记忆库"解决大模型知识边界问题；LangChain是开发框架简化应用构建；Agent赋予模型自主决策能力。文章详述各技术落地要点，如RAG的数据切分与检索优化、LangChain的使用技巧与局限、Agent的稳定性挑战，并强调技术选型应基于业务需求，三者协同可构建企业级AI助手，LangChain作为工具箱

文章详细介绍了使用Dify平台构建RAG系统的完整流程，包括向量嵌入模型配置、文档切片优化策略、检索召回方法(向量检索、全文检索、混合检索)以及提示词兜底技术。通过查询优化和召回测试，提高检索准确性，减少大模型幻觉，最终构建高效的知识库系统。适合想要提升大模型应用效果的开发者学习和实践。

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本文系统分析了多模态遥感影像匹配的深度学习方法研究进展。多模态遥感影像包括光学、SAR等多种类型，存在几何畸变、视角差异等挑战。深度学习方法显著提升了匹配算法的高效性、鲁棒性和精度，但仍面临多模态差异、数据稀缺、计算资源需求大等问题。未来研究将聚焦模态无关设计、物理信息约束网络架构及轻量化方案，推动数据驱动的表征学习与几何推理深度融合。