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搞大模型,没有重排工具怎么行?

在说重排工具之前,我们要先了解一下 RAG。 检索增强生成(RAG)是一种新兴的 AI 技术栈,通过为大型语言模型(LLM)提供额外的“最新知识”来增强其能力。 基本的 RAG 应用包括四个关键技术组成部分: Embedding 模型:用于将外部文档和用户查询转换成 Embedding 向量 向量数据库:用于存储 Embedding 向量和执行向量相似性检索(检索出最相关的 Top-K 个信息) 提示词工程(Prompt engineering):用于将用户的问题和检索到的上下文组合成大模型的输入 大语言模型(LLM):用于生成回答 上述的基础 RAG 架构可以有效解决 LLM 产生“幻觉”、生成内容不可靠的问题。但是,一些企业用户对上下文相关性和问答准确度提出了更高要求,需要更为复杂的架构。一个行之有效且较为流行的做法就是在 RAG 应用中集成 Reranker。 什么是 Reranker? Reranker (重排器)是信息检索(IR)生态系统中的一个重要组成部分,用于评估搜索结果,并进行重新排序,从而提升查询结果相关性。在 RAG 应用中,主要在拿到向量查询(ANN)的结果后使用...

从 Icelake 到 Iceberg Rust

本文作者丁皓是Databend 研发工程师,也是开源项目 OpenDAL 作者,主要研究领域包括存储、自动化与开源。 太长不看 Icelake 已经停止更新,请改用 iceberg-rust。 Iceberg-rust 是一个由社区驱动的项目,所有 Icelake 的贡献者都已转向该项目。它涵盖了 Icelake 之前提供的所有功能,并且是 Apache Iceberg 的官方实现版本。 引言 我将分享 icelake 和 iceberg-rust 背后的历史。这篇文章将记录一个开放社区是如何运作的:人们因共同的目标而团结,共同努力。这是开源最初的力量,也总是吸引我的地方。 Iceberg 是一种用于巨大分析表的高性能格式。它在全球范围内被广泛使用,并且几乎所有查询引擎都支持它。用户可以编写 SQL 来从存储在对象存储服务中的 Iceberg 表查询数据,无需首先将其导入数据库。 长期以来,Iceberg 缺少官方 Rust 实现,这就是我们故事开始的地方。 Icelake In Databend 我们在 Databend 内部已经讨论了很多次关于支持开放表格格式的话题,我对此非常感兴...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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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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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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