如何实现前端数据持久化(LocalStorage、IndexedDB等)

总之,前端数据持久化是现代Web应用不可或缺的一部分,它不仅可以改善用户体验,还能够提升应用的灵活性和可靠性。在未来的开发过程中,不妨尝试结合上述技巧,探索更多可能性,创造更加丰富和高效的应用场景。在Web开发中,前...

RAG 案框架(Qanything、RAGFlow、FastGPT、智谱RAG)对比

亮点在文档解析、切片、query改写及recall模型的微调。没有最好,在自己业务的数据上,能落地就是最好的~。1、Qanythingrerank模块设计的最好。4、智谱RAG,在领域数据上微调训练最好。3、F...

【AI 大模型】RAG 检索增强生成 ① ( 大模型的相关问题描述 - 幻觉、时效性、数据安全 | RAG 检索增强生成 | RAG 关键组件 | LLM + RAG 的运行流程 )

一、大模型的相关问题描述1、大模型\"幻觉\"问题描述2、大模型\"时效性\"问题描述3、大模型\"数据安全\"问题描述二、RAG检索增强生成1、RAG引入2、RAG关键组件3、LL...

再探GraphRAG:如何提升LLM总结能力?

本文对GraphRAG的灵感来源、能力透视、应用场景都做了比较优秀的解读,同时也对图技术的应用价值做了深入探讨,相信会给大家带来不一样的收获。...

KG-RAG: 跨越大模型智能体AI Agent的知识和创新性的鸿沟

之前深入研究本文主题之前,了解智能系统的历史背景和定义是很有意义的。智能的本质一直是一个研究对象,这反映了数百年来哲学探索和科学探索的成果,如下引用所示:丹尼斯·迪德罗(1746年):“如果他们找到一只能够回答一...

无代码开发AI服务 - 利用向量库Kendra和Llama大模型在亚马逊云科技AWS上创建RAG知识库

小李哥将继续每天介绍一个基于亚马逊云科技AWS云计算平台的全球前沿AI技术解决方案,帮助大家快速了解国际上最热门的云计算平台亚马逊云科技AWSAI最佳实践,并应用到自己的日常工作里。上次我们介绍了我们利用Ela...

【AI大模型应用开发】【RAG优化 / 前沿】0. 综述:盘点当前传统RAG流程中存在的问题及优化方法、研究前沿

10个痛点问题,20+优化方法,8个前沿RAG研究。本文我们从RAG的流水线开始,全面梳理了当前传统RAG存在的问题,同时针对每个问题,总结了优化方法。并且,整理了当前前沿的RAG研究。...

LinkAI RAG知识库平台优化之路

LinkAIRAG知识库平台支持无结构文档、Q&A问答对、多列表格以及网站内容自动导入,并加入了自研的增强解析功能支持对文档中图片以及表格的自动解析。支持基于语义的向量检索和基于关键词的全文检索的增强混合检索功能,生成的回复可以标注答案来源,同时可以在使用记...

AI推介-大语言模型LLMs之RAG(检索增强生成)论文速览(arXiv方向):2024.06.20-2024.07.01

使用SAPPhIRE因果关系模型表示系统可以激发设计灵感。然而,创建技术系统或自然系统的SAPPhIRE模型需要从多个技术文档中获取有关系统工作原理的技术知识。本研究探讨了如何使用大型语言模型(也称LL...

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