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LazyLLM教程 | 第14讲:实战:构建一个支持复杂学术论文问答的RAG系统

在前面的课程中,我们学习了 RAG 相关的知识,以及如何自定义 Reader 组件和在 RAG 任务中处理图片和表格数据。本节内容将在此基础上,利用前面学到的知识,搭建一个基于论文的问答系统。 在信息爆炸的时代,科研论文的数量激增,研究人员在查阅文献时面临诸多挑战。论文内容专业性强、逻辑复杂,传统的关键词检索方式难以精准提取核心信息,导致获取有效内容的成本较高。 为了解决这一问题,RAG技术被广泛应用,RAG不仅能结合了检索能力,可以精准检索相关论文,还能结合大语言模型(LLM)的生成能力,对提问进行智能解析,提供深入、清晰的答案,帮助研究人员高效理解论文内容,提高科研效率。 本教程主要介绍如何利用 LazyLLM 搭建一个基于 RAG 的论文问答系统。为了实现该系统,我们需要为RAG准备并接入一个便于处理论文的解析器以及存储解析结果及向量化结果的数据存储器。让我们开始吧! 传统RAG的论文系统 (一)环境准备 如果您的电脑上安装了Python,请通过下方命令安装lazyllm及必要的依赖包。关于 LazyLLM 的环境更详细的准备可以参考《基础1-实战:最基础的RAG》中对应的内容...

Apache Cloudberry 孵化报告(202508-202510)

Apache Cloudberry™ (Incubating) 是 Apache 软件基金会孵化项目,由 Greenplum 和 PostgreSQL 衍生而来,作为领先的开源 MPP 数据库,可用于建设企业级数据仓库,并适用于大规模分析和 AI/ML 工作负载。 GitHub:https://github.com/apache/cloudberry 本篇 Cloudberry 孵化报告汇总了 Apache Cloudberry 在 2025 年 8 月至 10 月的关键进展。 本文改编自 2025 年 11 月的英文版《Apache Cloudberry 孵化报告》(https://cwiki.apache.org/confluence/display/INCUBATOR/November2025#cloudberry),译文较原文有所删改以适合博文展示。 关于 Apache Cloudberry Cloudberry是一款先进且成熟的开源大规模并行处理(Massively Parallel Processing, MPP)数据库,源自 Pivotal Greenplum Datab...

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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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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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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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