摘要:
互联网从业必备技能-bash编程入门到精通教程 https://lqfarmer.blog.csdn.net/article/details/123958233 解决raw.githubusercontent.com无法访问的问题 https://blog.csdn.net/weixin_44293
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posted @ 2022-06-10 23:48
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2025年12月4日
摘要:
要解决的问题: 哪些内容需要保存成长期记忆?什么时候保存?由谁来判断?未来如何召回?召回粒度是多少?如何修剪、更新、合并? https://mp.weixin.qq.com/s/sdi3rgDRiRWhsmbDWc-w-g
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posted @ 2025-12-04 11:39
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2025年10月29日
摘要:
Palantir Technologies,这家以《指环王》中“真知晶球”命名的大数据分析公司,其核心技术之一 Ontology(本体) 正是其平台(如 Foundry 和 Gotham)实现强大数据整合与决策能力的关键。Ontology 不仅仅是一个数据库或数据模型,它更是一个动态的、可操作的“数
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posted @ 2025-10-29 20:27
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摘要:
成功部署AI智能体绝非易事。在AI智能体兴起一年后的今天,一个共识日益清晰:要想做好这件事,需要下真功夫、硬功夫。过去几个月,我们已探讨过生成式AI在价值创造和规模化方面的潜力。本文希望帮助致力于AI智能体部署的企业少走弯路、实现价值创造。 智能体驱动的企业转型,有望带来前所未有的生产力跃升。部分企
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posted @ 2025-10-29 15:08
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2025年10月27日
摘要:
Palantir通过将原始数据进行语义转化,为大模型的智能分析和决策打下了基础。语义转化分为4个层次: 数据语义:进行数据治理,将数据结构化、标准化 业务语义:定义实体之间的业务关系(Link) 逻辑语义:将业务规则、计算逻辑(Logic)附加到实体和关系上 决策语义:沉淀和积累决策模型与经验,支持
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posted @ 2025-10-27 09:52
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2025年10月21日
摘要:
Naive RAG,是试图让AI在没有地图的情况下,靠嗅觉找到宝藏。 Complex Agent,是试图训练一个没有地图的AI,学会使用各种交通工具。 而真正的出路,是Ontology RAG。它的核心,不是让AI更“能干”,而是让AI先“看懂世界”。 Ontology具体做了什么事情? 我们结合航
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posted @ 2025-10-21 09:33
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2025年10月17日
摘要:
Github上有几个不错的文本切分相关的优秀项目,涵盖了不同技术方向和应用场景: AntSK-FileChunk 特点:基于语义理解的智能文本切片工具,支持PDF、Word、纯文本等多种格式,通过语义分析和向量计算确保切片的语义完整性和连贯性。 GitHub地址:https://github.com
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posted @ 2025-10-17 05:54
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2025年10月16日
摘要:
设置 Firefox 在点击书签后在新标签页打开,可以通过修改浏览器的高级配置参数来实现。下面我给你详细说明操作方法。修改配置参数主要通过修改 about:config 中的两个参数来控制书签打开方式:参数名称 默认值 功能描述browser.tabs.loadBookmarksInTabs fal
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posted @ 2025-10-16 15:52
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2025年10月15日
摘要:
赋能智能体:Palantir Foundry本体工程如何构建企业级AI的“可编程数字孪生” 摘要: 随着大语言模型(LLM)驱动的智能体(AI Agent)成为企业数字化的核心驱动力,传统的数据基础设施面临“可行动性”和“可信赖度”的挑战。Palantir Foundry的本体论(Ontology)
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posted @ 2025-10-15 19:31
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引言:为什么“本体工程”在当下越来越被强调? 在 AI+业务落地的浪潮中,很多团队一开始聚焦于模型(LLM、对话模型、检索模型等)、Prompt 设计、上下文检索(RAG)等技术维度。但在真实的企业环境里,落地 AI 的难点往往在于: 多源异构数据如何统一语义、对齐一致的业务视图 不同系统/流程/模
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posted @ 2025-10-15 19:18
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2025年10月14日
摘要:
在我们过去一系列关于Palantir Ontology的文章中,我们已经深入剖析了其作为企业“数字孪生”的核心本质。我们反复强调,它的革命性之处在于,其设计理念彻底从传统的“以数据为中心”转向了“以决策为中心”。我们已经知道,它通过将构成决策的三大支柱:数据(信息基础)、逻辑(推理过程)和行动(执行
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posted @ 2025-10-14 09:44
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