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LangChain 实现NaiveRAG朴素向量检索生成

LangChain 实现NaiveRAG朴素向量检索生成

向量检索增强生成(RAG,Retrieval‑Augmented Generation),是弥补大语言模型固有缺陷的关键技术。它可接入私有文档、内部笔记等外部数据源,有效缓解训练数据滞后、知识固化、回答幻觉等问题,输出更为精准可信的内容。Naive RAG 即朴素 RAG,是 RAG 体系中最基础原始的实现方式,也是各类进阶 RAG 技术的底层基石。该方案架...

大模型Agent系统核心拆解:从任务规划、工具调用到记忆机制,智能自主代理实践20.3

大模型Agent系统核心拆解:从任务规划、工具调用到记忆机制,智能自主代理实践20.3

最开始接触大模型开发的时候,一直停留在简单的问答、文本生成这类基础功能,当时只觉得大模型好用,但落地到实际项目、对接业务之后,才发现原生大模型的短板特别明显。单纯的聊天、写文案,只能满足最基础的演示场景,一旦碰到真实的工作需求,比如自动处理办公文件、批量分析业务数据、自主跟进完整工作流程,原生大模型就显得力不从心,没办法独立完成整套流程化、复杂化的任务。

CDC领域为什么一直缺少国产组件?聊聊这个细分赛道的技术门槛

CDC领域为什么一直缺少国产组件?聊聊这个细分赛道的技术门槛

写在前面:信创推进到今天,数据库、操作系统、中间件都有了能打的国产选项。但有一个很底层、又很要命的环节一直安静地缺位——把 Oracle 里的数据变更实时抓出来,也就是 CDC(Change Data Capture)。这层能拿得出手的国产自主组件,掰着指头数没几个。本文从技术实现和产业结构两个角度,聊聊这个细分赛道为什么这么难啃。

:勒索软件为何总先攻击你的备份系统

:勒索软件为何总先攻击你的备份系统

中科热备:勒索软件为何总先攻击你的备份系统 这篇文章写给正在管数据中心、灾备机房或者企业IT基础设施的运维同行。我们要解决一个很具体的问题:为什么很多企业花了钱买备份、上了容灾,勒索软件一来照样全部瘫痪,最后只能乖乖交赎金。我见过最惨的一家制造业客户,三个机房六套备份全部被清空,连磁带库里的离线磁带都被格式化了一半,恢复的时候发现最近一个能用的备份点是41天...

llmfit:让本地大模型选择不再靠猜

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但真正面对这个问题时,答案很少是一句型号名称就能说清的。内存容量、CPU、GPU、显存、后端、模型架构、量化方式、上下文长度、推理速度,这些因素会在同一台机器上彼此交织。一个模型也许能装进内存,却未必有令人满意的速度。一个模型也许运行很快,却未必适合当前的任务。一个模型看起来参数规模合适,却可能因为上下文或硬件条件而失去实际意义。

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Sublime Text

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