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这篇文章详细介绍了如何构建生产就绪的RAG系统,从基础的索引、检索、生成三步流程,到高级查询转换、智能路由、多级索引策略和重新排序等技术。通过代码示例展示了多查询生成、RAG-Fusion、问题分解等高级检索方法,以及使用专用模型和AI代理进行自我纠正。最后详细介绍了忠实度、正确性和上下文相关性等评估方法,帮助开发者构建高质量、可靠的RAG应用。
在本教程中,我们将探讨如何接入开源LLM并根据你的输入需求得到项目输出。
2025开年,AI技术打得火热,正在改变前端人的职业命运:阿里云核心业务全部接入Agent体系;字节跳动30%前端岗位要求大模型开发能力;腾讯、京东、百度开放招聘技术岗,80%与AI相关……大模型正在重构技术开发范式,传统CRUD开发模式正在被AI原生应用取代!最残忍的是,业务面临转型,领导要求用RAG优化知识库检索,你不会;带AI团队,微调大模型要准备多少数据,你不懂;想转型大模型应用开发工程师
在AnyLogic中,智能体是城市仿真模型的基本构建块。每个智能体都有自己的状态、行为和决策逻辑,可以通过编写自定义代码来实现特定的功能。行人智能体:模拟城市中的行人行为,如行走、购物、上班等。车辆智能体:模拟城市中的车辆行为,如行驶、停车、变道等。建筑物智能体:模拟城市中的建筑物,如办公楼、商场、住宅等。交通信号灯智能体:模拟交通信号灯的控制逻辑,如红绿灯的切换。环境智能体:模拟城市中的环境因素
本文系统梳理了OP-TEE中Secure Storage与Sign/Verify两大核心功能,为构建安全系统提供基础支撑。Secure Storage本质是TEE内部可信持久状态,适合存储密钥、校验值等小型数据而非大文件,采用极简文件系统抽象。Sign/Verify功能确保"密钥不出TEE",通过签名验证保障数据来源可信。文章详细介绍了对象创建、读写操作以及密钥生成、签名验证等
本文介绍了RAG智能问答系统的三层优化策略,旨在解决工业现场工作人员查询各类信息的需求。第一层在数据层面通过分类标注信息类型(如故障处理、操作指南等);第二层通过关键词匹配识别用户意图;第三层通过精心设计的Prompt引导LLM生成符合问题类型的回答。这种分层优化方法使系统不仅能处理故障报警,还能有效回答操作指南、维护保养等各类现场工作问题,提高了问答的准确性和实用性。
作为前端新手入门实战项目,「随身便签」是一个绝佳的选择 —— 它涵盖了DOM 操作、事件绑定、本地存储、响应式布局等核心知识点,同时界面美观、功能完整,完全可以作为个人练手或课程作业的成品。本文将手把手教你实现一个高颜值的随身便签应用,支持便签的添加、编辑、删除,且基于实现数据持久化(关闭网页 / 重启浏览器数据不丢失),还适配了移动端和 PC 端,界面媲美原生 APP。DOM 操作(创建 / 删
通过本实践,我们实现了一个功能完备、体验流畅的HarmonyOS ArkTS购物车系统。ArkTS声明式UI的高效开发体验AppStorage状态管理的跨页面数据同步能力组件化设计带来的良好代码结构响应式编程简化了复杂状态管理这个购物车系统不仅是一个功能模块,更是理解鸿蒙应用开发生态的良好切入点。随着HarmonyOS的发展,我们还可以进一步探索分布式购物车、跨端同步等高级特性,为用户提供更无缝的
本文提出Ontology-aware KG-RAG框架,通过分层本体建模、原子命题建模和图谱精炼三步骤,将复杂工业标准文档转化为可推理知识图谱。该方法有效解决了传统RAG在处理嵌套结构、表格关系和数值单位时的信息破碎问题。实验表明,在IndusSpec-QA基准测试中,该框架F1分数达0.454,较传统方法提升93.7%,尤其显著改善了表格任务表现(提升93.7%)和有毒条款检测能力。关键技术包括
首先,让我们打好基础,确保我们理解什么是 RAG 以及它是如何工作的。简而言之,检索增强生成(RAG)是一种技术,其中 LLM 的答案生成通过从一组领域知识中检索到的额外相关信息得到增强。RAG 管道从您的私有数据中挑选出最相关的文本片段,并让 LLM 在提示的同时阅读它,以生成答案。例如,在这篇文章中,我正在构建一个裸骨聊天机器人,为我回答招聘人员的问题。为了使 LLM 能够准确完成其工作,我必