四十四次日落238

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资深算法专家

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3年前

NLP教程(1) | 词向量、SVD分解与Word2Vec

本文介绍自然语言处理(NLP)的概念及其面临的问题，进而介绍词向量和其构建方法（包括基于共现矩阵降维和Word2Vec）。...

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1年前

算法金 | 没有思考过 Embedding，不足以谈 AI

抱个拳，送个礼在当今的人工智能（AI）领域，Embedding 是一个不可或缺的概念。如果你没有深入理解过 Embedding，那么就无法真正掌握 AI 的精髓。接下来，...

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1年前

写给非机器学习人员的 embedding 入门

本文介绍了embedding在自然语言处理中的重要性和应用，尤其是在NL2SQL中通过向量化技术实现文本理解。文章阐述了embedding的定义、原理、训练方法及其在多个领...

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12月前

AI如何匹配RAG知识库: Embedding实践，语义搜索

RAG作为减少模型幻觉和让模型分析、回答私域相关知识最简单高效的方式，我们除了使用之外可以尝试了解其是如何实现的。在实现RAG的过程中Embedding是非常重要的手段。...

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3月前

RAG 每日一技（三）：不止文本，代码和Markdown如何优雅地分块？

通用文本分块搞定了，但遇到Python代码或Markdown笔记就“抓瞎”？本文教你如何使用针对特定语言的分割器，优雅地按函数、类或标题来切分文档，完美保留其逻辑结构。这是...

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Web前端工程师 @跨境

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2月前

为什么我坚持用git命令行，而不是GUI工具？

上周，我们组里来了个新同事，看我噼里啪啦地在黑窗口里敲git命令，他很好奇地问我： “哥，现在VS Code自带的Git工具那么好用，还有Sourcetree、GitKra...

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软件开发

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3月前

Spring Boot 最常用注解top100

以下是熬夜整理的Spring Boot 中最常用的 100 个注解（按功能分类整理），适用于配置、控制层、数据访问、安全、测试等常见场景...

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AI大模型应用开发工程师

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2月前

💡小白都能看懂的RAG分块实战：从递归分割到LLM智能拆解的全解析

在构建RAG（检索增强生成）系统时，文本分块质量直接影响知识检索精度与LLM输出效果。本文将深入解析五种分块策略的工程实现与优化方案。文中还会放一些技术文档，方便大家更好的...

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AI大模型应用开发工程师

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5月前

RAG技术深度解析：从原理到实战的大模型增强指南

一. RAG技术概述 1.1 什么是RAG？ RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将信息检索与文本生成相结合的技术，...

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1月前

切块、清洗、烹饪：RAG知识库构建的三步曲

大语言模型明明已经喂了大量文档，为什么还是答非所问？就像米其林厨师需要精心处理食材，RAG系统也需要巧妙处理文档。从文本分块、清洗到结构化索引，这些不起眼的处理步骤决定了A...

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公众号 @花小姐的春天

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4月前

Python初学者常犯的错误汇总，建议收藏

大家好，我是花姐。这篇文章想写很久了。为啥？就因为我每天后台、评论区、群聊……总能看到不少刚入门Python的小伙伴，犯了跟我当年一模一样的错。有的错误吧，说大不大，说...

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一介散修罢了

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4月前

Spring AI浅试

Spring AI是什么？你的AI万能接线员！无需机器学习基础，不用研究算法模型，只需几行代码就能让Java应用拥有ChatGPT级别的智能能力——这就是Spring AI...

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5月前

Spring AI 实操案例：搭建智能客服系统（含RAG增强版）

Spring AI 实操案例：搭建智能客服系统（含RAG增强版） ——让AI成为你的24小时在线...

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2025-04-07