qt基础

RAG 是啥？RAG，全称 Retrieval-Augmented Generation，意思是 “ 检索增强生成 ” 。以前的 AI 模型知识有限，还可能答错或者答得不靠谱，而且企业用起来也不安全。RAG 就是来解决这些问题的！它能让 AI 在回答前先去 “ 图书馆 ” （知识库）搜资料，再给出答案。RAG 怎么干活？RAG 的工作流程简单来说就是三步走：你问我答：用户问问题，比如 “ 今天吃什么好？”，RAG 系统接收到了。翻书找答案：RAG 的 “ 小助手 ” 会飞快地在知识库里找相关资料，比如美食推荐、营养搭配之类的。整合输出：把找到的资料和问题混合在一起，扔进大模型里加工，生成一个超棒的答案，比如 “ 今天你可以试试清蒸鲈鱼，肉嫩味美，还很营养哦！”。RAG 的核心组件RAG 主要有两个核心组件：检索器（Retriever）：就像在图书馆里负责找书的管理员，能在知识库里快速定位到相关资料。生成器（Generator）：拿到资料后，它就像个作家，把资料和问题结合，生成最终的回答。RAG 跟其他技术比有啥厉害之处？对比直接用大模型 API 或者微调，RAG 有这些牛 X 的地方：知识更新快：知识库能实时更新，AI 就能立马掌握新知识，不用重新训练，省时省力。省钱省心：不用大规模重新训练模型，成本大大降低。不会忘事儿：不会像微调那样，在没训练过的任务上表现不好，稳稳地保留了模型的通用能力。不过呢，RAG 也有点小缺点，比如在特别需要深度理解和风格模仿的问题上，可能就没微调那么厉害。RAG 的关键环节和挑战文档切分（Chunking）：把文档切成合适的大小，就像切蛋糕一样，得找到那个完美的大小，不然可能影响检索效率。Embedding 模型选择：选对模型就像给汽车选发动机，直接决定向量表示的质量，影响后续的检索和生成效果。检索效果评估：得时刻监控检索的召回率和精确率，就像给检索系统做定期体检，有问题及时调整。向量数据库的作用：它是高效存储和检索向量表示的中流砥柱，就像给知识库装上了超级导航，能快速定位到相关信息。整体效果评估：要时不时对 RAG 系统来个全方位体检，从生成答案的准确性、相关性等方面打分，确保系统一直在线。#牛客创作赏金赛##牛客在线求职答疑中心#

站在小老百姓的角度看，商战就商战呗，毕竟获利的是我们这些小老百姓，似乎时间突然就回到了当年两块钱打车、三块钱点外卖的时候，激动得我赶紧花1.99元拿下一杯生椰拿铁。同时看了京东的公开信，宣布对超时20分钟的外卖订单全部免单，并承诺不强迫兼职骑手在平台之间做选择。当然这也很明显，京东的就是想吸引更多骑手加入，来缓解配送的压力，再就是提升消费者的体验。君子论迹不论心，论心世上少完人，整篇公开信没有一句废话，果然真诚永远都是商战最高明的手段。京东把劳动者视为“兄弟”或者“伙伴”而非“工具”，单单这一点上就已经赢了，保障骑手的权益，可以说是直接为社会稳定和发展做出积极贡献，这是我们能直接看得到的，得民...

山东大学本科  自动化清华大学硕士  电子信息研究方向:  深度学习，数据挖掘，时空预测2 篇 CCF A 一作在投

在使用 MySQL 时，开发者可能会遇到各种各样的问题和难题。以下是一些常见的 MySQL 难题及其解决方法：1. 性能问题1.1 查询缓慢原因: 索引缺失、查询语句复杂、数据量大等。解决方法: 添加索引: 为经常用于查询的列添加索引。优化查询: 使用 EXPLAIN 分析查询计划，优化 SQL 语句。分区表: 对大数据表进行分区，提高查询效率。1.2 写操作慢原因: 事务隔离级别高、锁竞争、磁盘 I/O 瓶颈等。解决方法: 调整事务隔离级别: 适当降低事务隔离级别，如从 REPEATABLE READ 降低到 READ COMMITTED。优化索引: 确保写操作涉及的列上有适当的索引。使用批...