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2022-05-12 17:34
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阿斯顿法国红酒可了
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1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片,再用 embedding 模型把文本转成向量,写入向量数据库,同时保留 metadata,比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后,先做 query 预处理,比如改写、纠错、意图识别,然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后,再做 rerank,把最相关的内容排到前面,最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...
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03-18 09:28
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2026入门AI全方向盘点
先给大家一个核心结论:2026年的AI行业,已经从“造模型”的上半场,进入了“用模型”的下半场。企业缺的不再是能训练大模型的算法科学家,缺的是能把AI落地到业务里、解决实际问题的人。入门AI,选对方向,比盲目努力重要100倍。下面我把当前主流的AI方向,分成技术线和非技术线两大类,逐一拆解。一、技术线方向:适合有开发基础、想深耕技术的人群1. 大模型研发/算法工程师核心门槛:极高。985/211硕士以上学历是标配,要求扎实的线性代数、概率论、统计学功底,精通Transformer架构、分布式训练框架(DeepSpeed/Megatron-LM),有预训练、SFT、RLHF的实战经验,顶会论文是...
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03-20 17:35
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暑期实习,要求共享屏幕的多吗
刷到好几个腾讯的面试,面试官要求共享屏幕讲解代码了。感觉好恐怖
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03-18 00:44
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