RAG系统的核心指标 为什么要关注RAG的核心指标？ 在构建RAG（检索增强生成）系统时，我们最关心的问题是：这个系统到…
向量数据库选型核心思路 从以下几个维度回答： 业务需求：数据类型、查询模式（关键字搜索 vs. 相似度匹配）、扩展能力 …
主流向量数据库介绍 一、为什么需要向量数据库？ 随着大语言模型（LLM）和RAG（检索增强生成）技术的流行，传统数据库无…
向量数据库初探：为什么AI需要它？ 在我们深入探讨向量数据库之前，有必要先理解传统关系型数据库的局限性。 关系型数据库（…
本文主要是笔者学习猛猿和DefTruth这两位大佬的文章之后进行的吸收重构，加上一些自己的理解，感兴趣的朋友也可以直接看…
突然想起了王牌对王牌中的传声筒：信息减弱到最后一个人一头雾水，一脸懵逼，一知半解，一心想死。 RNN的金鱼记忆 想象一个…
为什么需要RNN？ 想象一下，你给普通的图像识别网络看一张猫咪的照片，它只需要看这一帧，就能立刻告诉你——这是猫。这种网…
循环神经网络: 是处理文本、股票、语音等序列数据的核心模型。 1. CNN的尴尬：看不懂顺序 如果你给CNN一张猫吃鱼的…
那计算机又是怎么从这些冷冰冰的数字里，学会辨别猫和狗、识别人脸、甚至读懂医学影像的呢？答案就是今天的主角——卷积神经网络…
科学家们从生物学中寻找灵感，试图在计算机中模拟人类大脑神经元的工作方式。而要理解庞大的 AI 模型，我们需要从最基础的单…
文本子词分词算法是大语言模型的一项关键技术，负责将文本转换为模型可处理的 token 序列。那为什么不能直接以”字符”或…
请回答：你会选择哪个模型作为智能体设计时的基座模型？选择时需要考虑哪些因素？如何设计提示词来引导模型更好地理解学术论文？…