一、项目背景 教育领域，完整的流程板块包括：招生拓客、线索管理、教务管理、学员管理、互动督学、口碑传播。首先，在招生拓客环节，会通过线上营销工具或线下地推方式收集潜在的学员线索信息，并录入到线索管理系统中。在线索管理环节，会采用线索资源管理系统对收集的线索做统一管理，并将潜在学员转……
从0到1，从理论到实践，全面讲解DDD，需要学习DDD的同学，欢迎来戳~~ 往期精选（欢迎转发~~） Java全套学习资料（14W字），耗时半年整理 消息队列：从选型到原理，一文带你全部掌握 肝了一个月的ETCD，从Raft原理到实践 我肝了三个月，为你写出了GO核心手册 领域驱动设计：从理……
在人工智能领域，RAG技术正成为推动大模型应用的关键。本文将深入探讨RAG技术的原理、挑战以及在不同阶段的优化策略，帮助读者全面了解并有效实施这一技术。如果你对提升AI Agent的性能感兴趣，不妨继续阅读。 在《大佬们都在关注的AI Agent，到底是什么？用5W1H分析框架拆解AI……
使用YOLOV3解析PDF 有许多python库可以解析pdf，Camelot是最好的之一。尽管它在文本上表现良好，但是它在表格上表现不佳，特别是在段落内的表格上。 Camelot提供了通过变量table_areas=“x1，y1，x2，y2”指定要解析的区域的选项，其中（x1，y1……
图一：RAG 结构图 在当前这个时间点（2023.9.6）打开 langchain.com 的主站，你会发现不同于之前的 docs 关于应用场景的 8 种介绍，Use-Cases 部分明确的分为了 RAG 和 Agents 两部分，说明这两个月以来，业界对落地的思考慢慢收敛到了这两部分，尤其是 RAG(RetrievalAugmentedGenera……
一篇文章带你学会向量数据库Milvus 索引管理 Milvus 提供多种索引类型来对字段值进行排序，以实现高效的相似性搜索。它还提供三种度量类型：余弦相似度 (COSINE)、欧几里得距离 (L2) 和内积 （IP）来测量向量嵌入之间的距离。 建议对经常使用的向量字段和标量字段创建索引 如果集合创建请求中指定了以……
首页 介绍 UltralyticsYOLOv8YOLOv8 基于深度学习和计算机视觉领域的尖端技术，在速度和准确性方面具有无与伦比的性能。其流线型设计使其适用于各种应用，并可轻松适应从边缘设备到云 API 等不同硬件平台。 探索YOLOv8 文档，这是一个旨在帮助您了解和利用其特性和功能的综合资源。无论您是经验丰富的机器学习实践者还是该领域……
YOLO 一.背景 YOLO（You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection），是Joseph Redmon和Ali Farhadi等人于2015年提出的基于单个神经网络的目标检测系统。在2017年CVPR上，Joseph Redmon和Ali Farhadi又发表的YOLO 2，进一步提高了检测的精度和速度……
基于大语言模型知识问答应用落地实践 – 知识召回调优（上） 知识召回在基于大语言模型的知识问答的流程中是非常关键的步骤，它决定了大语言模型的输入，对后续回答的可靠性以及回复质量影响非常大。 目前社区中基于语义向量召回是提及比较多的方式，但在实际的生产实践中，倒排的召回方式也非常实用，它具……
上篇对于知识召回的两种方式进行了初步讨论，分析了两者的优劣势和互补性。然后分享了一些基于倒排索引召回中的实践经验细节。本篇会覆盖两路中的另一路 – 向量召回的最佳实践，包括对称召回和非对称召回的分析比较、知识增强、模型演进和选型、向量模型 Finetune、召回 Rerank 以及一些工程经验等。 什……
