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摘要: 目录RAG语义缓存参考资料 价值:提升效率,减少一个LLM处理,节约成本。 为什么是RAG的语义缓存? 如果直接针对用户的query,因为不同的人的权限不同,可能缓存的结果不对。跟传统业务架构一样,缓存一般是在存储层之上。 RAG语义缓存 向量库1:存储的是入Redis缓存的问题(query) Re 阅读全文
posted @ 2025-05-22 13:51 向着朝阳 阅读(25) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 目录背景提示词参考资料 背景 大语言模型的输出有时候会出现幻觉,比如胡说八大,出现错别字等。需要通过后验证器做二次校验。 1 规则:针对结构化的数据 2 模型,针对文本等 提示词 https://medium.com/data-science-collective/youre-using-chatg 阅读全文
posted @ 2025-05-22 11:44 向着朝阳 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 目录背景参考资料 背景 Romote MCPServer 1 公司内,自己搭建。 2 外部的有:火山引擎 MCP 平台,华为云 ModelArts Studio 等 参考资料 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzODIzNzE0NQ==&mid=26544538 阅读全文
posted @ 2025-05-22 07:49 向着朝阳 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 目录背景和价值关闭和启动dify重启某个镜像命令查看进程查看镜像查看镜像 日志换dify版本,停止镜像,卸载镜像一、停止并移除当前运行的 Dify 容器及相关资源二、卸载(删除)旧版本 Dify 镜像三、验证清理结果四、安装新版本 Dify 背景和价值 给大家分享一个 目前唯一好用且稳定的docke 阅读全文
posted @ 2025-05-20 15:37 向着朝阳 阅读(30) 评论(0) 推荐(0)
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 阅读(324) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 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 向着朝阳 阅读(511) 评论(0) 推荐(0)
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 阅读(524) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 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 向着朝阳 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 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 向着朝阳 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 目录 阅读全文
posted @ 2025-05-18 08:10 向着朝阳 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)
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