首页
沸点
课程
数据标注
HOT
AI Coding
更多
直播
活动
APP
插件
直播
活动
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
登录
注册
确定删除此收藏集吗
删除后此收藏集将被移除
取消
确定删除
确定删除此文章吗
删除后此文章将被从当前收藏集中移除
取消
确定删除
编辑收藏集
名称:
描述:
0
/100
公开
当其他人关注此收藏集后不可再更改为隐私
隐私
仅自己可见此收藏集
取消
确定
rag
订阅
chongzi
更多收藏集
微信扫码分享
微信
新浪微博
QQ
10篇文章 · 0订阅
手滑删库别急着跑路,恢复数据轻松拿捏
想象一下,你正坐在电脑前,手指在键盘上飞快地舞动,突然,屏幕上出现了一行让你心跳加速的命令输出——你的数据库表,那个承载着公司核心业务数据的表,就这么被你一不留神清空了。那一刻,你的大脑可能一片空白,
RAG:RAG入门及RAG面临的挑战和解决方案!!
本文主要介绍Naive RAG 工作流程,重点分析了Naive RAG存在的问题以及痛点,未后续RAG应用的优化打下坚实的基础。
Spring Boot集成LangChain来实现Rag应用
1.什么是rag? 检索增强生成(RAG)是指对大型语言模型输出进行优化,使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型(LLM)用海量数据进行训练,使用数十亿个参数为回答问题、
使用微软的 GraphRAG + AutoGen + Ollama + Chainlit 来打造一个完全本地且免费的多代理RAG超级机器人
微软整合了 GraphRAG、AutoGen、Ollama 和 Chainlit 技术,打造出强大的多智能体 RAG(检索增强生成)超级机器人,无需依赖在线 LLM,即可进行复杂、基于情境的响应和本地
RAG:文件解析内容提取技术难点与方案
本文主要讲解了RAG落地中的最关键一步,从各种文档类型中正确的提取文档内容,特别是每种类型的文档内容提取采用的技术手段。
Java快速接入qwen2.5、llama3.1等Ollama平台开源大模型
使用AI4J快速接入qwen2.5、llama3.1等Ollama大模型 本博文给大家介绍一下如何使用AI4J快速接入Ollama平台开源大模型,如qwen2.5、llama3.1等等,并且如何实现流
简单易懂的LLM三角原则,让你轻松开发大模型应用
先前我们聊到了《从零开始构建大模型(LLM)应用》,不少朋友偷偷问我:“什么是LLM的三角原则?”今天就给大家仔细讲讲构建LLM应用的三角原则。这套原则其实不复杂,由“3+1”(一范式三原则)个基础组
中国行政区划数据:省级到村级详细信息 | 开源日报 No.148
《中华人民共和国行政区划 (五级) 数据库》是一个提供中国省级、地级、县级、乡级和村级行政区划数据的项目。数据来源于国家统计局,已更新至最新发布时间。你可以通过 JSON 或 CSV 格式下载数据,也
项目订单模块使用状态机,优化订单模块
当前存在的问题 在预约下单模块设计订单状态共有7种,如下图: 目前我们使用了待支付、派单中两种状态,在代码中我们发现存在对订单状态进行硬编码的情况: 随着开发的深入这种代码会越来越多,使用状态机优化。
RAG文档解析利器:Deepdoc
Deepdoc是RAG框架RAGFLOW中使用的文档解析工具。 核心组件:OCR 版面结构分析 表格结构识别 解析器 解析器