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摘要： 想象你在教一个实习生写报告： 第1周：你给他看完整模板（标题格式、字体要求、段落结构）+ 10个范文 第2周：你问他"记得模板吗？"，只给简化版提示+5个范文 第3周：你直接说"写个市场调研报告"，不给模板，让他凭记忆写 内化就是让AI的"记忆"（模型参数）记住template，而不是每次都在"便签 阅读全文

摘要： 个人总结 其核心思想是通过两个独立的神经网络（用户塔和物品塔）分别处理用户和物品的特征，最终通过相似度计算实现匹配或召回任务。 用户侧和物品侧的特征分别经过各自的深度神经网络（DNN）处理后，得到用户嵌入（user embedding）和物品嵌入（item embedding），然后通过相似度计算（ 阅读全文

摘要： 项目概述 Agno是一个轻量级Python框架，专为构建多智能体系统(MAS)而设计。它支持开发具有不同能力级别的智能体： 基础工具代理 知识增强代理 记忆与推理代理 团队协作代理 确定性工作流代理 框架提供完整的开发生态，包括知识管理、工具集成、向量数据库支持和可视化Playground。 核心特 阅读全文

摘要： 目录 摘要 一、引言 二、Open WebUI 的概念讲解 （一）功能特性 （二）技术基础 三、Open WebUI 的架构设计 （一）系统架构图 （二）架构模块介绍 四、Open WebUI 的安装与使用 （一）安装方法 1. 通过 Python pip 安装 2. 通过 Docker 安装 3. 阅读全文

摘要： 使用Gradio快速开发前端界面：基础知识前言一、什么是Gradio？二、安装Gradio三、快速入门：构建一个简单的文本处理界面四、Gradio 的核心组件五、核心组件的演示六、总结前言在机器学习和深度学习项目中，模型的部署和展示往往是一个重要的环节。然而，传统的前端开发流程可能对数据科学家或算法 阅读全文

摘要： 文档分块技术已经走过了三个主要时代，目前正迈向第四个： V1.0 机械时代： 方法: 固定长度分块、字符/Token分块。 缺陷: 完全无视语义和逻辑，粗暴地将文本切开，导致大量上下文丢失和知识破碎。（已被业界淘汰） V2.0 结构化时代： 方法: 递归字符分块 (RecursiveCharacte 阅读全文

摘要： 一、为什么要压缩 & 过滤检索器一次拉回 top-k 篇文档，其中 80% 的 token 与问题无关 → 浪费 LLM 上下文窗口 无关内容引入幻觉目标：在“送进 LLM 之前”就把无用段落/句子/ token 丢掉或压成更短的表示。 二、整体两阶段流水线query│▼[1. 检索] ─► 原始文 阅读全文

摘要： from langchain_experimental.text_splitter import SemanticChunker SemanticChunker 不是 LangChain 的内置组件，而是属于 langchain-experimental 包，这是一个 实验性功能 的扩展库，包含了一 阅读全文

摘要： 摘要 Advanced RAG 的后检索优化，是指在检索环节完成后、最终响应生成前，通过一系列策略与技术对检索结果进行深度处理，旨在显著提升生成内容的相关性与质量。在这些优化手段中，重排序优化（Reranker）作为核心技术之一，凭借其对检索结果的二次筛选与优先级调整能力，成为提升 RAG 系统性能 阅读全文

摘要： 摘要 Advanced RAG 的后检索优化，是指在检索环节完成后、最终响应生成前，通过一系列策略与技术对检索结果进行深度处理，旨在显著提升生成内容的相关性与质量。在这些优化手段中，上文压缩与过滤技术是提升检索结果质量的重要手段。它能巧妙筛除冗余、无关信息，萃取关键内容，为后续处理奠定优质基础。本文 阅读全文