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aslijiasheng
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Jeffray
架构师 @口袋理财
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数据智能老司机
架构师
·
1年前
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使用 LlamaIndex 进行索引
本章深入探讨了 LlamaIndex 中不同类型的索引。我们将解释索引的工作原理、关键功能、定制选项、底层架构和应用场景。总体来说,本章将作为一个指南,帮助利用 Llama...
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RandyZ
全栈工程师
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10月前
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Jina-v3-embedding 最佳实践方式
RAG系统的召回过程中语义匹配是个非常典型的非对称检索场景。测试过Google的USE、OpenAI的Ada-002和text-embedding-3,结果都不太理想。 非...
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有胆有识的墨镜
1年前
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RAG进阶——初探llamaIndex的Document Summary Index
文档摘要索引演示 本演示展示了对不同城市的维基百科文章进行的文档摘要索引。 文档摘要索引将从每个文档...
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ryoma
Student @For myself
·
1年前
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「翻译」使用 Llama-index 实现的 Agentic RAG-Router Query Engine
跟作者一起将 agents 概念引入传统的 RAG 工作流,重新构建自己的 Agentic RAG 系统吧。...
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公众号_醉鱼Java
Java开发 @醉鱼Java
·
1年前
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一文彻底搞懂阿里开源TransmittableThreaLocal的原理和使用
今天来聊一聊阿里的 TTL 也就是TransmittableThreadLocal。 对于实现父子线程的传参使用的一般就是InheritableThreadLocal,对于...
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努力的小雨
公号 |【灵墨AI探索室】
·
11月前
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如何借助MarsCode AI助手高效阅读LlamaIndex源码
以前一直在阅读Spring的源码,深知要独立阅读并理解Spring的复杂代码是多么困难。当时,如果没有借助网络搜索的帮助,仅凭自己的时间和精力,根本无法完成对Spring源...
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Elasticsearch
Elastic 社区首席布道师 @Elastic
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1年前
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Elasticsearch:和 LIamaIndex 的集成
LlamaIndex 是一个数据框架,供 LLM 应用程序摄取、构建和访问私有或特定领域的数据。 LlamaIndex 是开源的,可用于构建各种应用程序。 在 GitHub...
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Elasticsearch
Elastic 社区首席布道师 @Elastic
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1年前
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Elasticsearch:使用 Llamaindex 的 RAG 与 Elastic 和 Llama3
这篇文章是对之前的文章 “使用 Llama 3 开源和 Elastic 构建 RAG” 的一个补充。我们可以在本地部署 Elasticsearch,并进行展示。我们将一步一...
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旅梦开发团
AI全栈工程师 @旅梦开发团
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1年前
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RAG 进阶 LlamaIndex多文档
前言 我们一起来学习LlamaIndex功能更完善的多文档RAG,大家可以参照官方文档来对比学习。 Advanced RAG - LlamaIndex Multi-Do...
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旅梦开发团
架构师 @口袋理财
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demo007x
https://fm126.top/
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1年前
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🔥🔥🔥使用 LlamaIndex 查询管道轻松实现 RAG 工作流(带有文本到 SQL 的示例)
使用 LlamaIndex 查询管道轻松实现 RAG 工作流(带有文本到 SQL 的示例) 1. 简介 LlamaIndex 中的查询管道可帮助我们轻松地将 RAG 组件拼...
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Elasticsearch
Elastic 社区首席布道师 @Elastic
·
4年前
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Elasticsearch:使用 elasticsearch-keystore 配置安全并创建内置用户账号
在我之前的文章 “Elasticsearch:设置 Elastic 账户安全” 我详细地介绍了如何为 Elasticsearch 配置安全。在那里我们使用了 elastic...
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将来的你一定会感谢现在拼命的自己
3年前
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Dockerfile+elasticsearch7.12.1(配置密码及证书)+kibana7.12.1+cerebro0.83搭建集群
本文已参与「新人创作礼」活动,一起开启掘金创作之路。这篇文章主要采用Dockerfile+elasticsearch7.12.1(配置密码及证书)+kibana7.12.1...
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雪中行丶
Java开发工程师
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1年前
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netty + javacv + ffmpeg 简单流媒体服务
netty + javacv +ffmpeg 简单流媒体服务,基于 flv 包封装 实现 http-flv、ws-flv...
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0xHyde
PM
·
1年前
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微软 GraphRAG :原理、本地部署与数据可视化揭秘——提升问答效率的图谱增强策略
微软推出GraphRAG,革新问答系统能力,通过详尽的三阶段——数据预处理、图构建与社区结构生成,有效提升对复杂信息的整合与理解。本文深入技术细节,提供了本地运行实例的全面...
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lakernote
java后端 @科大讯飞
·
4年前
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Spring Boot Streaming and SSE异步处理
ResponseBodyEmitter 处理异步响应。而且,它代表了许多子类的父类-我们将在下面仔细研究其中的一个。= Executors.emitter."/rbe" +...
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2017-08-16