闫广庆

好的，我们可以用几张流程图来帮助理解你提供的 FastAPI + LightRAG 项目代码。 在看流程图之前，请注意代码中的一个重要变化： 在你最新提供的代码中，/que...

文档处理与转换层（Agentic 增强版） 支持格式： PDF、PPT、DOCX、Excel 转换目标： 智能选择并应用最适合的文档预处理模式，生成多样化的结构化文档载体，...

一、目标与背景 目标：从PDF中提取层次化文档结构，拆分为适合检索增强生成（RAG）的独立文档块，用于向量存储和语义检索。 背景： RAG系统依赖文档的语义分割，要求每个块...

基于人类系统设计与trae自动生成一套agentic框架。意味着未来的开发只要人明白具体需求就可以快速地落地自己想要的项目。trae定义了信息科技工程的新范式。...

下一代 LLM 的核心特征 下一代大模型将不再是单一的生成工具，而是高度动态、智能化的决策与创新引擎。基于文献和现有技术趋势，其核心特征包括： 动态自适应推理。...

围绕智能手机、新能源发电和新能源汽车等战略性新兴产业相关技术，对比无检索方法（GPT-4o、Qwen 2）和有检索方法（ITRG、SelfRAG、ReSP、RankRAG）...

开设一门关于“技术影响课程：无检索与有检索生成方法的对比分析”的课程是一个非常有前瞻性和实用性的想法，尤其是在当前大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术快速发展的...

构建船舶领域大模型问答系统：融合文本向量与知识图谱增强技术 引言 在船舶行业，大量的知识分散于网页、文档等各种形式的资料中。当从业者面临诸如船舶维护、操作规范等问题时，快速...

以下是对 LightRAG 接口的详细解读。这段代码定义了一个名为 LightRAG 的类，它是一个用于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generat...

面向大规模生成式大参数量语言模型必须的基础工作，对于生成式语言大模型来说，搞好一定要有一套全面的业务数据集。...

大模型推理加速是当前大模型应用落地的关键瓶颈之一。从算法、缓存（Cache）和注意力（Attention）机制等角度来看，都有许多新的思路涌现出来，旨在提高推理效率。下面我...

基于 ChatGPT API、Claude API 和 通义千问 API（一个中文大模型 API）的实际应用方案。这些 API 都可以用于文本的理解、生成和处理。在这里，我...

实体与关系识别优化方案：基于生成式大模型的指令生成 将实体识别与关系抽取流程优化为利用生成式大模型直接生成实体和关系，提升灵活性和上下文适应性，同时简化传统的规则配置和算法...

文档知识图谱（包含数据构建与应用，以及 Agent 中央控制器） 文档知识图谱结合了图论、自然语言处理（NLP）、图数据库等技术，并通过多种方式生成和应用知识图谱，支持复杂...

第一种模式：只给结构不给领域引导 模式特点：这种模式主要侧重于利用文本的通用结构特征来构建知识图谱，而不依赖于特定领域的先验知识。通常会利用语言的语法、语义结构以及一些通用...

Qwen2.5 32B 模型计算推理架构概述 Qwen2.5 32B 是一个基于 Transformer 架构的大型语言模型，经过 Instruct 精调，专注于生成和对话...

一、系统架构详解 1. 输入层 a. 用户行为数据 数据来源：网站浏览历史、购物车内容、购买记录、收藏夹、搜索记录等。 处理方式：数据清洗、去重、时间序列分析，提取用户的长...

百度AgentBuilder是一款用于构建智能对话助手的平台，其能力模块能满足各种复杂交互场景需求。 以下是一些关键能力的说明： 1. 对话模块 开场白：在用户开启对话时，...

在模型推理阶段引入知识图谱（Knowledge Graph, KG）可以大幅提升推理的效果，特别是在需要依赖领域知识的任务中。以下是一些应用知识图谱的主要指南，重点是如何将...