摘要：
目录背景和价值切片策略一、基于长度的传统切片1. 固定Token数量切片2. 递归字符分割二、语义感知切片策略1. 语义相似性分块器2. 层次语义分割三、基于元数据的智能切片1. 自动标题提取2. 实体感知切分四、高级混合策略1. 动态滑动窗口2. 查询感知切分五、对比与最佳实践六、自定义扩展七、性 阅读全文
posted @ 2025-05-18 21:17
向着朝阳
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目录一、功能定位对比二、版本管理机制对比三、适用场景推荐1. 推荐使用 conda 的场景2. 推荐使用 pyenv 的场景四、性能与生态对比五、总结：如何选择？命令对比一、核心功能差异二、版本管理命令对比1. Conda2. Pyenv三、环境管理对比1. Conda（自带环境隔离）2. Pyen 阅读全文
posted @ 2025-05-18 19:38
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摘要：
目录背景和价值一、核心技术实现方案1. 基于规则引擎（Rule-Based System）的审查2. 基于机器学习（ML）的智能审查3. 基于知识图谱（Knowledge Graph）的语义推理大模型4. 混合技术方案（规则+ML+知识图谱）二、技术方案对比与选型建议三、关键技术挑战与解决方案四、总 阅读全文
posted @ 2025-05-18 18:33
向着朝阳
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目录背景和价值参考资料 背景和价值 如：用户问感冒药有哪些副作用？ 用传递向量库是解决不了问题的。如果用向量库只能检索到 有感冒药的关键字才能查询出来。比如白加黑等各种感冒药就查询不出来。 1 传统向量数据库检索 2 从知识图谱检索出子图生成文档 或者从知识图谱检索到具体的感冒药，再从向量库存检索对 阅读全文
posted @ 2025-05-18 08:29
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目录背景和价值参考资料 背景和价值 参考资料 阅读全文
posted @ 2025-05-18 08:25
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目录 阅读全文
posted @ 2025-05-18 08:10
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