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BootstrapBlazor v8.8.2 发布,Bootstrap 样式的 Blazor UI 组件库

BootstrapBlazor v8.8.2 已经发布,Bootstrap 样式的 Blazor UI 组件库 此版本更新内容包括: Release 2024-8-11 V8.8.2 Bugs fix(TimePicker): 修复弹窗中无法调节时间问题 by @ArgoZhang in https://github.com/dotnetcore/BootstrapBlazor/pull/3975 fix(Table): 修复首次加载不可见时高度设置不正确问题 by @ArgoZhang in https://github.com/dotnetcore/BootstrapBlazor/pull/3980 fix(Layout): 修复设置 SideWidth 参数后导致侧边栏无法收起问题 by @SamXMG in https://github.com/dotnetcore/BootstrapBlazor/pull/3977 fix(Table): 修复 Table 组件调整父容器大小时脚本报错问题 by @ArgoZhang in https://github.com/dotnetc...

Advanced RAG 11:对用户输入的内容进行「分类处理」和「再优化」

编者按: 你是否曾经遇到过这些情况:你向 AI 助手提出了一个比较复杂的问题,但它给出的回答却比较浅显,甚至完全偏离了你的意图🤔?或者,你询问了一个非常简单的问题, AI 助手却给出了一大堆不必要的信息,让你感到烦恼😣? 传统的 RAG 技术虽然能有效减少 AI 回答内容中的错误,但并不能改进用户最初提交的 query 内容,因此可能会出现以下这些问题: 对于用户提交的简单 query ,系统可能会消耗过多的计算资源,浪费用户时间和增加资源消耗。 面对复杂的 query,直接使用原始的 query 进行检索往往无法整理到足够的信息,导致回答不完整或不准确。 对于含义模糊、模棱两可的 query ,仅凭原始的 query 进行信息检索更是远远不够,可能会误解用户的真实意图。 那么,我们如何才能缓解这些问题,提高 AI 系统的理解能力和回答质量呢?本文将介绍两种技术方案:query classification 和 query refinement,并通过代码实例加以阐释,同时还在本文中记录了作者对这些技术方案的理解和思考内容。 作者 | Florian June 编译 | 岳扬 目录...

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