本文介绍了嵌入模型(Embedding Models)的核心概念及其在NLP中的应用。主要内容包括：1）嵌入模型基础，解释词嵌入和文档嵌入作为文本的数值表示；2）区分解码器模型（用于生成任务）和编码器模型（用于预测任务）的不同架构；3）实战部分展示如何使用NVIDIA嵌入模型处理查询和文档，包括查询嵌入(embed_query)和文档嵌入(embed_documents)的应用场景和区别。文章通过

本文深入探讨了向量存储在检索增强生成(RAG)系统中的应用，重点介绍了三种核心工作流程：对话交流、单文档处理和多文档目录处理。以对话历史为例，详细展示了如何使用FAISS向量存储构建高效检索器，包括对话数据准备、向量存储构建和检索查询实现。文章通过具体代码示例，演示了如何利用LangChain框架将对话数据嵌入到FAISS向量存储中，并将其转换为可检索的文档索引系统，为构建智能聊天机器人提供了实用

本文介绍了如何利用语义护栏技术(Semantic Guardrailing)来优化聊天机器人的响应质量。语义护栏的核心思想是使用嵌入模型作为语言骨干，并训练分类器来过滤不适宜或有害的输入信息。相比传统的自回归引导过滤方法，这种方法具有更低的延迟和资源消耗优势。文章详细阐述了构建语义护栏的具体步骤：首先通过生成合成数据定义"好"和"差"的对话样本；然后使用嵌入

本文探讨了在AI聊天机器人开发中实现记忆和上下文理解的关键技术。通过分析传统无状态对话系统的局限性，作者展示了如何使用运行状态链(Runnable)构建复杂对话系统。文章详细介绍了如何利用RunnableLambda、RunnableAssign等工具管理状态流动，实现多轮对话中的变量传递和持续上下文跟踪。通过零样本分类和创意文本生成的示例代码，演示了如何将输入、主题和生成内容等变量在不同链中传递

本文探讨了如何将大型文档（如PDF和YouTube视频）整合到大语言模型（LLM）的上下文中，以构建能有效与文档交互的系统。文章介绍了文档加载器和分块技术，解决上下文空间有限的挑战，并比较了LangChain和LlamaIndex两个框架在文档处理方面的优势。重点讨论了通过文档填充（document stuffing）方法将文档内容输入模型，以及处理长上下文时性能下降的问题。文章还演示了使用Arx

本文介绍了LangChain Expression Language（LCEL）如何简化企业级AI应用开发中的RAG系统构建。LCEL通过管道操作符|和Runnable概念，将复杂组件（如检索器、生成器）串联为可维护的流程。文章重点展示了LCEL的核心优势：1）统一接口设计实现无缝集成；2）字典管理简化数据流；3）通过示例演示了LLM链构建和零样本分类任务实现。LCEL的现代化设计显著提升了AI系

容器是一个持有其他对象元素集合的容器对象，以类模板的形式实现，可以灵活地支持不同类型的元素。容器负责管理其元素的存储空间，并提供成员函数来直接或通过迭代器(类似于指针的引用对象)访问它们。C++中有多种种类的容器，包括：顺序容器()、关联容器()、无序容器()和容器适配器(这篇文章先来详细介绍一下顺序容器的用法。顺序容器实现了可以按顺序访问的数据结构，它包括array(静态连续数组)、vector

（1）：使用C库中的malloc和free管理内存（2）：使用内存堆方式来分配内存池的内存。上面内存池的分配中我把相关代码注释掉了，如果此宏打开，在分配和释放内存时会直接使用mem_malloc和mem_free。（3）：使用内存池的方式来分配内存堆的内存。同上。若此宏打开，还需将宏关闭，并将宏打开，表示创建一个文件，然后用来声明自己的内存。下面给出一个**/*/除了声明内存池给内存堆分配外，可以

对于现在的CPU来说，基本上都在硬件上实现了CRC校验。但我们还是想用软件来实现一下CRC的代码，这样可以更深入地理解里面的原理。所以这一节就来详细地解释如何使用查表法从软件上来实现CRC-32的校验。另外，CRC还有一种反转的情况，实际上反转和不反转没有什么太大的区别，主要是需求和标准的不同。

连接计算机外围设备最简单的方法是通过USB(通用串行总线USB是即插即用接口，可以将扫描仪、打印机、数码相机、闪存驱动器等计算机外围设备连接到计算机上。本篇文章就来介绍一下USB的一些基础知识。