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RAG技术近三年工程实践进化综述

摘要 检索增强生成(RAG)技术通过结合信息检索与大语言模型生成能力,有效解决了知识滞后和幻觉生成问题。2023-2025年,RAG技术经历了从Naive RAG到Agentic RAG的五代演进,关键技术突破包括知识提取优化、混合检索策略、图谱融合等。工程实践上,模块化设计、向量数据库及开源工具生态(如Dify、Milvus)加速了RAG的落地。市场应用显示,RAG凭借实时性、低成本优势占据企业

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角色设定对大模型表现的影响:对不同架构的对比分析

摘要 角色设定通过改变模型概率分布影响输出,但效果因架构而异:传统Transformer风格控制稳定但专业性不足;MoE架构垂直领域表现优异但跨领域能力弱;稀疏激活模型计算高效但对角色设定敏感。研究发现,角色设定对事实准确性的提升存在1000亿参数的规模阈值,且中性角色设定优于性别化角色。风险方面,角色设定可能降低事实准确性、增加拒绝率,需通过动态调整、安全阈值控制等策略优化。最佳实践建议根据模型

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#架构
WSL2 安装 OpenClaw(Windows)

OpenClaw官方推荐通过WSL2(Ubuntu)在Windows上使用,以保持Linux环境一致性。

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#windows
Linux 中如何编写 .service文件 (systemd.service 中文手册)

Linux 中如何编写 .service文件 (systemd.service 中文手册)

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#linux
监督模式识别和非监督模式识别的过程

模式识别指的是通过对事物或数据的观察和分析,寻找其中的规律和共性,从而将其归纳成为一种模式或者类别。这种行为在人类的认知过程中非常重要,在人工智能、机器学习和图像处理等领域也有着广泛的应用。本文介绍了模式识别中监督模式识别和非监督模式识别的一般步骤。

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#机器学习#人工智能
到底了