检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation，RAG) 可将存储在外部数据库中的新鲜领域知识纳入大语言模型以增强其文本生成能力。其提供了一种将公司数据与训练期间语言模型学到的知识分开的方式，有助于我们在性能、准确性及安全隐私之间进行有效折衷。 通过本文，你将了解到英特
检索增强生成(RAG)实践：基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统 什么是 RAG LLM 会产生误导性的 “幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。 正是在这样的背景下，检索增强生成技术（Retrieval-Augm
https://www.sohu.com/a/313061840_411876 作者介绍 刘宇，甜橙金融创新中心基础技术架构师，拥有9年IT从业经验、9年数据库开发运维经验、4次大型营销活动经验。目前关注容器、分布式数据库技术等基础技术。 在线上排查redis性能问题时，从redis中找进行优化是一
虽然在开发过程中遇到了不少技术挑战，但最终我成功构建了一个针对金仓数据库的社区检索咨询助手。这个助手不仅解决了普通web搜索无法满足特定数据库问题的需求，还提高了我解决问题的效率和质量。在未来的工作中，我将继续优化这个助手，使其更加智能和强大。
本文连接：https://wanger-sjtu.github.io/CARGA/ CAGRA 是 N社在RAFT项目中 最新的 ANN 向量索引。这是一种高性能的、 GPU 加速的、基于图的方法，尤其是针对小批量情况进行了优化，其中每次查找只包含一个或几个查询向量。 与其他像HNSW、SONG等这
GetTokenInformation 用于检索进程或线程的令牌(Token)信息。Token是一个数据结构，其包含有关进程或线程的安全上下文，代表当前用户或服务的安全标识符和权限信息。GetTokenInformation函数也可以用来获取这些安全信息，通常用于在运行时检查某个进程或线程的权限或安全信息。
基础 [自然语言处理（NLP）](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17450994.html) [自然语言处理PaddleNLP-词向量应用展示](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17451860.html) [自然语言处理（N
本教程在前述教程（DashVector + ModelScope玩转多模态检索）的基础之上，基于DashScope上新推出的ONE-PEACE通用多模态表征模型结合向量检索服务DashVector来对多模态检索进行升级，接下来我们将展示更丰富的多模态检索能力。 DashVector + ModelS
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成两种技术的模型，旨在通过检索大规模知识库来增强文本生成任务的准确性。 要通过reranking（重排序）来提升RAG的准确度，可以采取以下策略： 1. 使用更精细的评分函数 RAG通常会在检索阶段根据输入问题或
在官方例子中给出了通过chain = NebulaGraphQAChain.from_llm(ChatOpenAI(temperature=0), graph=graph, verbose=True)来检索NebulaGraph图数据库。本文介绍了通过GPT2替换ChatOpenAI的思路和实现，暂
本教程演示如何使用向量检索服务（DashVector），结合LLM大模型等能力，来打造基于垂直领域专属知识等问答服务。其中LLM大模型能力，以及文本向量生成等能力，这里基于灵积模型服务上的通义千问 API以及Embedding API来接入。 背景及实现思路 大语言模型（LLM）作为自然语言处理领域
索引的概述 索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构，其本质可以看成是一种排序好的数据结构。索引的作用就相当于书的目录。打个比方: 我们在查字典的时候，如果没有目录，那我们就只能一页一页的去找我们需要查的那个字，速度很慢。如果有目录了，我们只需要先去目录里查找字的位置，然后直接翻到那一页就行了。索
https://zhuanlan.zhihu.com/p/518188074 美国主要制裁清单及检索网址如下： 1. SDN（Specially Designated Nationals and Blocked Persons List，即特别指定国民清单）清单[依据：美国13662号总统行政命令及
图数据库是专门存储庞大的图形网络并从中检索信息的数据库。它可以将图中的数据高效存储为点（Vertex）和边（Edge），还可以将属性（Property）附加到点和边上。本文以示例数据集basketballplayer为例，通过nGQL操作和Python脚本两种方式构建图谱。数据[10]和代码[9]详
# Trie树 Trie（字典树）是一种用于实现字符串检索的多叉树。 Trie的每一个节点都可以通过 `c` 转移到下一层的一个节点。 > 我们可以看作可以通过某个字符转移到下一个字符串状态，直到转移到最终态为止。这是后话…… 我们以插入了字符串 `ab`，`aa`，`b` 三个字符串的Trie树为
逐层拆分ElasticSearch的概念 Cluster：集群，Es是一个可以横向扩展的检索引擎（部分时候当作存储数据库使用），一个Es集群由一个唯一的名字标识，默认为“elasticsearch”。在配置文件中指定相同的集群名，Es会将相同集群名的节点组成一个集群。 Node：节点，集群中的任意一
Set/Multiset 集合使用的是红黑树的平衡二叉检索树的数据结构，来组织泛化的元素数据，通常来说红黑树根节点每次只能衍生出两个子节点，左面的节点是小于根节点的数据集合，右面的节点是大于根节点的集合，通过这样的方式将数据组织成一颗看似像树一样的结构，而平衡一词的含义则是两边的子节点数量必须在小于等1的区间以内。Set集合天生去重，所有元素都会根据元素的键值自动的排序，并且Set元素在确定后无法
敏感词过滤在社区发帖、网站检索、短信发送等场景下是很常见的需求，尤其是在高并发场景下如何实现敏感词过滤，都对过滤算法提出了更高的性能要求，Ahocorasick算法能够实现毫秒级的万字过滤匹配，能够很好的满足各种场景下的敏感词过滤需求。 Aho-Corasick算法通过将模式串预处理为确定有限状态自
首先，我们介绍了Elasticsearch（ES）的倒排索引，这是一种用于快速检索的数据结构。其次，我们了解了ES集群的架构，包括主节点、数据节点和协调节点的功能和作用。然后，我们探讨了中文分词器的选择，其中包括IK、HanLP和Jieba等常用的分词工具。接着，我们解释了写入数据和查询数据的工作原理，包括请求的分配和预处理，数据的存储和查询结果的处理过程。最后，我们讨论了ES部署的优化方法，包括调整JVM内存、分片布局和数量、节点身份设计以及配置Ingest节点等方面的策略。
Sentence Transformers 是一个 Python 库，用于使用和训练各种应用的嵌入模型，例如检索增强生成 (RAG)、语义搜索、语义文本相似度、释义挖掘 (paraphrase mining) 等等。其 3.0 版本的更新是该工程自创建以来最大的一次，引入了一种新的训练方法。在这篇博
