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【Rag问题总结】

RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统在知识库构建和文档处理方面面临的主要问题包括命中率低、文档结构复杂和语义鸿沟。为了提高系统性能,建议采用混合搜索、查询改写等策略,并通过大语言模型(LLM)生成答案。文档处理方面,推荐使用结构清晰、语义明确的文件格式如.md和.txt,并确保文档标题分级清晰、段落独立、图文表分离。图片处理应通过OCR技术提取文字,并与相邻段

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#嵌入式实时数据库#人工智能
解决若依框架中 AI 工具回调的权限上下文丢失问题

在使用若依(RuoYi)这类基于 Spring MVC 架构的应用中集成 Spring AI 进行工具(Tool Call)调用时,我们经常会遇到 `java.lang.IllegalStateException: No thread-bound request found` 权限报错。本文将深入分析该问题,并提供一套基于 MVC/WebFlux 双模上下文持有者的通用解决方案,确保在异步的 AI

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#人工智能#spring boot#java
RAG 实战优化:基于结构化问答对的自定义文档切分术

本文介绍了针对问答对(QA Pair)格式知识库的自定义文档切分策略,以优化RAG(检索增强生成)应用的检索效果。传统切分方法可能破坏问答对的语义完整性,导致检索时上下文缺失。提出的解决方案利用正则表达式正向先行断言((?=(?m)^question:)),确保切分时保留完整问答对作为最小语义单元。该方法包含换行符标准化和噪音过滤等健壮性处理,特别适用于Spring AI框架下的RAG流程。通过将

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#人工智能#自然语言处理
《网络安全AI系统开发全流程实战手册:从智能审计到威胁联动的架构设计与实施规范》

本文全面解析网络安全AI系统开发的全流程技术方案,涵盖四大核心模块:智能审计体系采用ATT&CK框架实现日志分析自动化,支持实时告警与合规审计,内置风险溯源和处置建议;模型优化策略提供分级硬件配置方案与LoRA微调参数组合,满足不同规模场景的性能需求;知识库架构通过文档向量化处理和混合存储模式,实现92%+的知识召回率;部署拓扑采用分层服务架构,结合HNSW索引优化,确保200ms内的低延迟响应。

#人工智能#自然语言处理#语言模型 +2
ModuleNotFoundError: No module named ‘Crypto‘

ModuleNotFoundError: No module named 'Crypto'

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#python#开发语言
到底了