本文探讨了AI文本生成中的采样方法，这些方法决定了AI如何选择候选词来生成文本。文章介绍了两种主要方法：确定性方法（贪心算法和束搜索）和随机采样方法（基础随机采样、温度采样、Top-k采样和Top-p采样）。贪心算法每次选择概率最高的词，生成结果可靠但缺乏创意；束搜索保留多条候选路径，适合需要准确性的任务。随机采样方法则通过引入随机性增加多样性，其中温度采样通过调整温度参数控制创意的随机程度，To

《智能时代的知识库构建与优化》摘要： 本文系统阐述了AI时代企业知识库的智能化转型路径。传统知识库存在检索效率低、更新滞后等痛点，而融合大语言模型与向量数据库的新一代知识库能实现语义理解、智能问答和动态优化。文章提出四大核心方法：1）基于Qwen模型的问题生成技术，扩展检索入口；2）混合检索策略（BM25+向量搜索）提升准确率；3）从对话记录自动沉淀隐性知识；4）建立覆盖度、时效性等量化指标体系。

本文介绍了重排序(Rerank)技术在检索增强生成(RAG)系统中的应用。Rerank作为初始检索和最终生成之间的关键环节，通过交叉编码器对初步检索结果进行精细化排序，筛选出最相关的少量文档提供给大语言模型。相比Embedding模型，Rerank能更精准理解查询-文档的语义关系，显著提高答案质量，降低Token消耗。文章详细比较了BGE-Rerank和CohereRerank等主流模型，并通过代

因为用户的自然提问方式与知识库的客观组织方式天生存在不可调和的差异。如果不进行改写，直接将原始查询用于检索，就如同让一个不懂检索的人自己去漫无目的地查字典，结果往往是找不到、找错了或找到的没法用。Query 改写是保障 RAG 系统可靠性、准确性和可用性的“第一道防线”和“核心基础设施”。它通过一系列技术手段，将用户的意图“翻译”成检索器能高效理解的语言，从而确保后续步骤能在一个高质量的基础上进行

本文深入探讨了如何利用LangChain框架实现RAG（检索增强生成）架构，构建智能问答系统。文章首先介绍了RAG技术解决大模型知识更新和准确性问题的原理，以及LangChain作为开发框架提供的模块化组件。详细解析了LangChain的核心模块（模型、提示、索引、链等）和四种ChainType（stuff、map_reduce、refine、map_rerank）的特点与适用场景。通过一个完整的

文章摘要：本文系统介绍了时间序列分析的核心内容。首先探讨了学习必要性，指出时间序列对应用型工程师是进阶技能，对算法研究者则是必备知识。其次解析了时间序列的定义与核心概念，包括趋势、季节性和残差三大成分。重点讲解了Holt-Winters和ARIMA两类经典模型：Holt-Winters通过指数平滑处理趋势和季节性，适合短期预测；ARIMA则整合自回归、差分和移动平均，适用于更复杂的时间序列。文章通

本文介绍了Embedding技术如何将高维稀疏数据转换为低维稠密向量，使计算机能够理解语义信息。文章从One-Hot编码的局限性入手，解释了Embedding的核心原理和优势，详细介绍了Word2Vec的CBOW和Skip-Gram两种训练方法，并提供了中文词向量的训练示例。通过可视化展示，说明Embedding能捕获语义关系，使相近词在向量空间中聚集。文章还探讨了Embedding的关键特性（语

Gensim是一个用于自然语言处理的Python库，主要用于从大量文本中发现隐藏主题、训练词向量和计算文档相似度。其核心功能包括：1）主题建模（如LDA），可自动识别文本主题；2）词向量训练（如Word2Vec），将词语转换为语义向量；3）高效的文本相似度计算。Gensim处理中文文本时需先进行分词等预处理，支持jieba等工具。该库具有高效可扩展的特点，适合处理大规模文本数据，可应用于信息检索、

Gradio是一个快速构建机器学习演示界面的Python库，能够将需要数天开发工作的模型展示缩短为几分钟的脚本编写。它通过简单的Python代码即可生成完整的Web应用界面，支持文本、图像、音频等多种交互组件，适用于模型展示、教学演示和原型测试等场景。文章详细介绍了Gradio的核心功能、基础语法和组件使用方法，并通过情感分析和聊天机器人两个实际案例展示了如何快速部署AI模型交互界面。Gradio

NumPy是Python科学计算的核心库，提供高性能的多维数组对象和丰富运算工具。本文全面介绍了NumPy的核心功能：1. 性能优势：对比Python列表，NumPy数组运算速度快30倍（0.001567秒 vs 0.045234秒）2. 核心功能：- 数组创建：np.array()、np.zeros()、np.arange()等 数组操作：索引切片、形状变换、数学运算 广播机制：处理不同形状数组