本文系統(tǒng)分析了企業(yè)級(jí)RAG系統(tǒng)面臨的五大挑戰(zhàn)，包括歷史數(shù)據(jù)過(guò)時(shí)、文檔分塊破壞上下文、向量檢索局限、圖表理解瓶頸和流程缺乏靈活性。針對(duì)這些問(wèn)題，文章提出了多種解決方案：選擇合適的LLM和嵌入模型、建立評(píng)估體系、采用混合檢索與重排序技術(shù)…

of 的發(fā)音取決于語(yǔ)境，常見(jiàn)有兩種讀法。 1?? 最常見(jiàn)（弱讀，口語(yǔ) / 學(xué)術(shù)匯報(bào)里幾乎都用這個(gè)） of → /?v/ 接近中文：“呃v / ?v”（很輕） 例子： one of them → /w?n ?v em/ a l…

import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QMenuBar, QMenu, QAction, QMessageBox from PyQt5.QtCore import Qt, QEvent, QTimerclass MainWindow(QMainWindow):def __init__(self):super().__init__()self.setWindowTitle("菜單快捷鍵焦點(diǎn)?！?

大模型微調(diào)的技術(shù)演進(jìn) 在大型語(yǔ)言模型(LLM)時(shí)代，全參數(shù)微調(diào)(Full Fine-tuning)面臨三大挑戰(zhàn)： 計(jì)算資源消耗：微調(diào)百億參數(shù)模型需昂貴GPU集群存儲(chǔ)開(kāi)銷(xiāo)：每個(gè)下游任務(wù)需保存完整模型副本災(zāi)難性遺忘：微調(diào)可能損害模型原有…

Deep Thinking RAG是一種將RAG與Agent技術(shù)融合的新型架構(gòu)，突破了傳統(tǒng)RAG的局限性。它通過(guò)四個(gè)智能模塊（規(guī)劃代理、檢索監(jiān)督者、多階段檢索漏斗、策略代理）實(shí)現(xiàn)從線性鏈到循環(huán)圖的躍遷，支持多跳推理、動(dòng)態(tài)知識(shí)邊界和自適應(yīng)檢索策略…

目錄 1、代碼簡(jiǎn)介 2、代碼運(yùn)行結(jié)果展示 3、代碼獲取 1、代碼簡(jiǎn)介 基于(SVM-RFE-BP)支持向量機(jī)遞歸特征消除特征選擇算法結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多變量回歸預(yù)測(cè)(多輸入單輸出) 采用SVM-RFE支持向量機(jī)遞歸特征消除特征選擇對(duì)原始特征進(jìn)行特征選擇！隨后在結(jié)合BP進(jìn)行回歸預(yù)…

若依工作流模型管理模塊 - 需求分析設(shè)計(jì)文檔接口文檔 一、需求分析 1. 核心業(yè)務(wù)背景 該模塊是若依（RuoYi-Vue-Plus）框架集成Activiti工作流引擎的核心模塊，聚焦流程模型全生命周期管理，解決從模型創(chuàng)建、編輯、部署到導(dǎo)出、轉(zhuǎn)換…

目錄 1、代碼簡(jiǎn)介 2、代碼運(yùn)行結(jié)果展示 3、代碼獲取 1、代碼簡(jiǎn)介 [獨(dú)家原創(chuàng)]CPO-VMD-KPCA-CPO-LSTM單變量時(shí)序預(yù)測(cè) (單輸入單輸出) 基于冠豪豬算法優(yōu)化變分模態(tài)分解-核主成分分析-冠豪豬算法-長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)單變量時(shí)序預(yù)測(cè) matlab代碼 由于之前的圖像分析太少，…