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酷瓜局域网课堂 v1.2.4 发布,内部培训解决方案

更新内容 更新 layui-v2.11.6 替换组件 layui-tab -> layui-tabs 系统介绍 酷瓜云课堂内网版,采用C扩展框架Phalcon开发,使用本地基础服务,无营销相关功能,主要适用于公司、集团、机关、学校等内部网络环境使用。 友情提示: 演示系统配置低,带宽有限,切莫压测 课程数据来源于网络(无实质内容) 管理后台已禁止数据提交,私密配置已过滤 系统演示: 前台演示 后台演示 演示账号:100015@163.com / 123456 (前后台通用) 项目组件 后台框架:phalcon 3.4 前端框架:layui 2.11 全文检索:xunsearch 1.4 基础依赖:php7.3, mysql5.7, redis5.0 项目文档 运行环境搭建 系统服务配置 客户终端配置 产品试用 申请地址:点击申请

RAG实践:一文掌握大模型RAG过程

一、RAG是什么? RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成), 一种AI框架,将传统的信息检索系统(例如数据库)的优势与生成式大语言模型(LLM)的功能结合在一起。不再依赖LLM训练时的固有知识,而是在回答问题前,先从外部资料库中"翻书"找资料,基于这些资料生成更准确的答案。  RAG技术核心缓解大模型落地应用的几个关键问题: ▪ 知识新鲜度:大模型突破模型训练数据的时间限制 ▪ 幻觉问题:降低生成答案的虚构概率,提供参照来源 ▪ 信息安全:通过外挂知识库而不是内部训练数据,减少隐私泄露 ▪ 垂直领域知识:无需训练直接整合垂直领域知识 二、RAG核心流程    2.1 知识准备阶段 1、数据预处理 1、文档解析 ▪ 输入:原始文档(如Markdown/PDF/HTML) ▪ 操作: ▪ 提取纯文本(如解析Markdown标题、段落) ▪ 处理特殊格式(如代码块、表格、图片、视频等) 例如: [标题] 什么是 ROMA? [段落] ROMA 是一个全自主研发的前端开发基于自定义DSL(Jue语言),一份代码,可在iOS、Androi...

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