RAG这一章我们集中看下精排的部分。粗排和精排的主要差异其实在于效率和效果的balance。粗排和精排的主要差异其实在于效率和效果的balance。粗排模型复杂度更低，需要承上启下，用较低复杂度的模型...

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本文章是本人在实习过程中遇到的知识点的自我整理和汇总，主要用于自己记录和回顾，如果可以帮到别人也是十分乐意的。这次详细解释了cookie、localStorage、sessionStorage的详细说明和这三者的...

浏览 76 次 标签： 一篇文章搞懂Cookie    sessionStorage 和 localStorage   

继InfiniFlow于去年年底正式开源AI原生数据库Infinity之后，InfiniFlow的的端到端RAG解决方案RAGFlow也于近期正式开源是的，你没看错，这3个看起来很不性感的地方，...

浏览 51 次 标签： 从零实现本地知识库问答——实战基于OCR和文本解析器的新一代RAG引擎：RAGFlow(含源码剖析)   

作者：来自我们最近深入探讨了检索增强生成()的世界，重点讨论了在概念验证阶段之后构建RAG应用程序的关键注意事项。我们的演讲者是Elastic的首席解决方案架构师LilyAdler和Cohere...

浏览 95 次 标签： 超越 RAG 基础：AI 应用的高级策略   

EXT_frag_depth扩展为WebGL添加了一个新的内置变量gl_FragDepth，允许开发者在片段着色器中直接修改深度值。默认情况下，WebGL根据片段着色器输出的颜色值和深度测试模式自动计算深度值。使用...

浏览 72 次 标签： WebGL入门（031）：EXT_frag_depth 简介、使用方法、示例代码   

通过`红楼解读大师`的案例，带大家动手捏了一个基于知识检索增强（RAG）的智能体_dify...

浏览 76 次 标签： Dify 搭建保姆级教程（下）：知识库 RAG + API 调用    我捏了一个红楼解读大师    本地部署 AI 智能体   

前置判断模型回答是否需要联网，之前介绍了自我矛盾和自我拒绝者两个方案。这一章我们再补充几种基于微调，模型回答置信度和小模型代理回答的方案。...

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开发一个基于RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）技术的智能对话机器人，能够从药单图片中提取信息，并结合大模型分析药品信息，推测病情，进一步为用户提供健康咨询。项目亮点包括OCR图像...

浏览 76 次 标签： 医学生还在为药方头疼？看AI-AGENT如何一键读懂药品信息！——基于RAG技术与多模态模型的智能药方分析专家构建教程   

传统FPS类型游戏中设计的AI中，不论是基于行为树，状态机，还是强化学习，目标只有一个就是拟人，只有高度human-like的机器人才能在匹配中让玩家不易察觉。如何检测AI拟人性目前业内没有很好的手段，基本上都还是策...

浏览 54 次 标签： 【RAG】浅谈NVIDIA AI-AGENT在游戏中的应用   

复旦AI博士，分享AI领域全维度知识与研究。应极客时间邀请开设《RAG快速开发实战》课程，感兴趣的同学可以访问关注https://time.geekbang.com/column/intro/100804101随着AI2.0时代的来临，我们正站在一个...

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