加琪的技术记事本

摘要： Google推出了实验性的NotebookLM产品，一款基于RAG的个性化AI助手产品，基于用户提供的可信信息，通过RAG，帮助用户洞察和学习参考内容，然后借助AI整理笔记，转换为用户最终需要的大纲、博客、商业计划书等最终目的。 阅读全文

摘要： Playwright是新兴的自动化测试工具，拥有丰富的功能和API，隐藏在众多的爬虫和自动化工具背后，而多模LLM的出现让Playwright可以如虎添翼，自动化智能化的RPA工具预计将会井喷般出现。 阅读全文

摘要： LM出来后对爬虫程序有了新的要求，LLM也给爬虫带来了新的解决方案，本文分析Jina Reader和ScrapeGraphAI两块具有代表性的LLM时代的抓取工具功能、实现原理，带你看LLM时代的爬虫工具 阅读全文

摘要： 前面我们通过两篇文章: [BGE M3-Embedding 模型介绍](https://www.cnblogs.com/xiaoqi/p/18143552/bge-m3) 和 [Sparse稀疏检索介绍与实践](https://www.cnblogs.com/xiaoqi/p/18135929/sparse_retrieval) 介绍了sparse 稀疏检索，今天我们来看看如何建立一个工程化的系统来实现sparse vec的检索。 阅读全文

摘要： BGE M3-Embedding是BAAI开源的embedding模型，支持多语言，多粒度，多功能检索，本文介绍模型的相关信息 阅读全文

摘要： 在处理大规模文本数据时，我们经常会遇到一些挑战，比如如何有效地表示和检索文档，当前主要有两个主要方法，传统的文本BM25检索，以及将文档映射到向量空间的向量检索。 BM25效果是有上限的，但是文本检索在一些场景仍具备较好的鲁棒性和可解释性，因此不可或缺，那么在NN模型一统天下的今天，是否能用NN模型来增强文本检索呢，答案是有的，也就是我们今天要说的sparse 稀疏检索。 传统的BM25文本检索其实就是典型的sparse稀疏检索，在BM25检索算法中，向量维度为整个词表，但是其中大部分为0，只有出现的关键词或子词（tokens）有值，其余的值都设为零。这种表示方法不仅节省了存储空间，而且提高了检索效率。 阅读全文

摘要： KG-RAG框架通过结合生物医学知识图谱和LLM，为生物医学领域的问题提供了通用的解决方案。不仅提高了模型的性能，而且简化了流程，使其更具成本效益和时间效率。 阅读全文

摘要： 在这篇文章中，我们来详细探讨知识图谱（KG）在RAG流程中的具体应用场景。 阅读全文

摘要： 4 月 1 日，Infinity宣布端到端 RAG 解决方案 RAGFlow 开源，仅一天收获上千颗星，到底有何魅力？ 我们来安装体验并从代码层面来分析看看。 阅读全文

摘要： 这里分享同济大学 `Haofen Wang`的关于检索增强生成的报告：《Retrieval-Augmented Generation (RAG): Paradigms, Technologies, and Trends》，全面了解RAG 范式、技术和趋势。 阅读全文