Doc2Vec是Google在2014年提出的文档向量表示模型，基于Word2Vec扩展而来。它通过引入文档标签作为额外输入，生成固定长度的文档向量，适用于文本分类、聚类、相似度计算和信息检索等任务。Doc2Vec包含两种训练模式：DBOW（类似Skip-gram）和DM（类似CBOW），分别适用于不同场景。文中以处理《三国演义》文本为例，展示了如何使用jieba分词和gensim库实现Doc2V

LLaMAFactory是一个无需编码即可微调大模型的开源平台，支持LLaMA、Qwen等上百种预训练模型，提供多种训练算法（PPO、DPO等）和优化技术（LoRA、QLoRA等）。项目提供WebUI界面，简化了模型微调流程。使用步骤包括：1）安装依赖环境；2）从魔搭社区下载基础模型；3）准备并配置训练数据集；4）通过WebUI进行模型微调、评估和导出。该项目支持从7B到70B参数的模型，并提供多

形态学变换（Morphological Transformations）是一种基于形状的图像处理技术，主要处理的对象为二值化图像。形态学变换有两个输入和一个输出：输入为原始图像和核（即结构化元素），输出为经过形态学变换后的图像。其基本操作包括腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation），这两种操作互为反向过程，分别对图像中的亮度值产生不同的影响。

像素是图像的基本单元，每个像素存储着图像的颜色、亮度和其他特征。一系列像素组合到一起就形成 了完整的图像，在计算机中，图像以像素的形式存在并采用二进制格式进行存储。根据图像的颜色不 同，每个像素可以用不同的二进制数表示。日常生活中常见的图像是RGB三原色图。RGB图上的每个点都是由红（R）、绿（G）、蓝（B）三个颜 色按照一定比例混合而成的，几乎所有颜色都可以通过这三种颜色按照不同比例调配而成。在

本文介绍了基于LangChain框架实现RAG（检索增强生成）技术的完整流程。首先通过TextLoader加载文本文件并进行递归式文本分割，然后使用HuggingFace的BGE中文嵌入模型进行向量化处理。接着构建FAISS向量数据库并实现检索功能，最后结合Qwen2.5-7B大语言模型构建问答系统。整个流程包含文本加载、分割、向量化、数据库构建、检索和生成六个核心步骤，通过链式调用实现了&quo

本文系统介绍了中文文本预处理的核心步骤，重点讲解了jieba分词工具的功能与应用。主要内容包括：分词处理：对比全模式（高速但冗余）和精确模式（高精度）的分词效果，演示基础分词操作；词典优化：通过添加自定义词典解决专有名词（如"百战程序员"）的分词歧义问题；关键词提取：基于TF-IDF算法实现文本关键词抽取（如《三国演义》选段中的"玄德"、"张角"等），支持停用词过滤优化结果；词性标注：结合poss

在计算机视觉处理中，使用 OpenCV 的图像轮廓特征查找功能可以有效地检测和分析图像中的轮廓，通过 `findContours()` 函数提取轮廓，并结合其他函数（如 `drawContours()`）进行可视化，帮助识别和理解图像的形状和结构特征。

ROI：Region of Interest，翻译过来就是感兴趣的区域。比如对于一个人的照片，假如我 们要检测眼睛，因为眼睛肯定在脸上，所以我们感兴趣的只有脸这部分，其他都不care，所以可以单独 把脸截取出来，这样就可以大大节省计算量，提高运行速度。

RAG系统评估方法综述 RAG（检索增强生成）系统性能评估主要分为检索和生成两个维度。检索评估采用精确度、召回率、F1-score等指标衡量相关性，同时引入MRR（平均倒数排名）和MAP（平均精度均值）评估结果排序质量。生成评估则关注文本质量，使用BLEU和ROUGE等指标衡量生成内容与参考答案的匹配度。此外，评估还应关注四个关键维度：响应与参考答案的准确性、响应与输入的相关性、响应与检索文档的匹

RAG（检索增强生成）是一种结合检索与生成技术的自然语言处理方法，通过外部知识库增强语言模型的输出准确性。其核心包含检索器（从知识库检索相关文档）和生成器（基于检索信息生成回答）。工作流程包括：检索器将用户问题转换为向量并搜索相似文档，生成器结合检索结果生成最终答案。LangChain提供了多种文本加载器（如TXT、CSV、PDF、Markdown、JSON、HTML等），支持从不同文件格式加载和