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背包健客
3周前
中国古代锁是如何工作的?🧐
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背包健客
1个月前
早期多发枪是如何工作的?😮
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背包健客
1个月前
三峡电站水轮发电机组的工作原理
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背包健客
1个月前
烟雾弹是如何工作的?😶🌫️
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背包健客
2个月前
马桶是如何工作?🚽
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背包健客
2个月前
洗碗机原来是这样洗碗的
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背包健客
2个月前
水烟袋的工作原理 先将烟丝填入水烟壶,壶口覆盖锡箔并戳细孔,把烧红炭块放锡箔上;吸气时,炭火高温让烟丝产生烟雾,烟雾先经底部水槽冷却,再进入吸食者肺部 。 有人觉得水经过过滤能清除毒素,所以水烟比香烟健康,但实际一壶水烟的烟丝量,相当于100支香烟的摄入量。
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背包健客
3个月前
捕鼠枪的工作原理😮
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ginobefun
3个月前
#BestBlogs RAG 技巧与底层代码剖析 | 阿里云开发者 使用 Python 基础库从零实现 RAG 内核,深入剖析文本分块、语义搜索及上下文增强技巧。 摘要: 本文旨在通过手写代码的方式帮助读者深入理解 RAG 的工作原理,避免过度依赖现有框架。 文章首先展示了使用 Python 基础库实现简易 RAG 系统的过程,包括数据导入、固定长度文本分块、Embedding 创建和基于余弦相似度的语义搜索,并提供了代码示例。接着,详细介绍了基于语义的文本分块方法,对比了其与传统方法的优势,并阐述了百分位法、标准差法、四分位距法等切分点判定策略,同样给出了基于语义分块的代码实现。最后,文章引入并实现了“上下文增强检索”技巧,即在检索到最相关文本块的同时包含其前后相邻块,以提供更丰富的上下文信息给语言模型,从而提升回答质量。通过代码实践,文章有效地揭示了 RAG 的核心逻辑和关键优化方向。 主要内容: 1. 手写 RAG 核心模块有助于深入理解其工作原理。 -- 通过仅使用 Python 基础库和常用科学计算库实现 RAG 流程,能更清晰地掌握从数据处理到响应生成的底层逻辑。 2. 语义分块比固定长度分块更能捕获完整语义单元。 -- 基于句子间语义相似度进行智能切分,能有效避免语义割裂,提高检索到的上下文质量和相关性。 3. 上下文增强检索能为 LLM 提供更全面的信息。 -- 在检索结果中包含相关文本块的邻近内容,能丰富大模型获得的背景知识,减少因信息不完整导致的回答偏差。 文章链接:
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背包健客
6个月前
酒精检测仪的工作原理🍻
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背包健客
6个月前
酒精测试仪的工作原理🍻
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背包健客
8个月前
刑架是如何工作的?😱
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