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平衡尺度:利用权重使倒数排序融合 (RRF) 更加智能

作者:来自 ElasticMridula Sivanandan 通过实际示例探索 Elasticsearch 中的加权倒数排名融合 (RRF) 及其工作原理。 Elasticsearch 包含许多新功能,可帮助您为您的用例构建最佳搜索解决方案。在我们关于构建现代搜索 AI 体验的实践网络研讨会中,了解如何将其付诸实践。您还可以开始免费的云试用或立即在本地计算机上试用 Elastic。 想象一下:您正在构建一家餐厅搜索,需要平衡位置相关性与美食匹配。一些查询更关心“我附近的披萨”,而另一些查询则优先考虑“供应 cacio e pepe 的意大利餐厅”或“备受好评的意大利餐厅”。到目前为止,Elasticsearch 的倒数秩融合 (RRF) 将所有检索者视为平等,但您的搜索策略不应该。 这就是加权 RRF的用武之地。您现在可以微调它们的影响力,从而创造更细致、更有效的搜索体验,而不是在搜索结果中为每个猎犬提供相同的声音。在本博客中,我们将探讨加权 RRF 的需求,并演示如何将其用于不同的搜索场景。 挑战:一刀切并不适用 RRF 非常适合将不同的检索策略(如关键字、语义和向量搜索)组合...

低代码 + AI:从企业级应用到 AI Agent 的全场景技术赋能 | 葡萄城技术团队

低代码 + AI:从企业级应用到 AI Agent 的全场景技术赋能 核心结论 在企业数字化转型浪潮中,低代码平台与 AI 大模型的融合为企业带来了巨大价值。通过低代码平台灵活集成 AI 大模型能力,以工单系统的智能化升级为例,实现了移动端智能录入和智能分派推荐等核心场景落地。这种融合模式具有兼容性强、灵活度高、安全可控等优势,能为开发人员 "降本提效",支持快速构建 AI Agent,为企业开启智能化升级的最短路径。 一、低代码与 AI 融合的背景与意义 在企业数字化转型进程中,低代码平台凭借可视化开发和组件化架构,有效解决了传统开发效率低下的难题。而 AI 大模型则为系统赋予了智能化能力。两者的融合,借助低代码平台的灵活集成能力与 AI 大模型的 "思考" 能力,让开发人员无需深入了解 AI 底层技术,就能快速搭建 "企业级应用 + AI Agent" 的双场景。本文将以工单系统的智能化升级为例,深入解析低代码对接 OpenAI 的技术路径及其全场景价值。(出处:行业数字化转型研究报告) Q1:低代码平台和 AI 大模型在企业数字化转型中分别起到什么作用? 答:低代码平台以可视化开...

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