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带上下文的关键词索引下载_免费ai写作入口(2024年12月最新版)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：新闻更新日期：2024-12-02

带上下文的关键词索引

传统RAG与Graph RAG的7大差异 1. 𐟓Š 传统RAG的核心链路：索引（向量嵌入）：通过Embedding模型将文档转换为向量编码，并存储在数据库中。检索（相似查询）：使用Embedding模型对查询进行向量编码，通过相似性查询（ANN）找到最相似的文档。生成（文档上下文）：将检索结果作为上下文，与问题一起提交给大模型进行处理。 𐟔砒AG的架构： Document Indexing Phase：预处理文档并转换为向量。 Query Phase：从用户查询中提取文本块并进行嵌入。 Embedding Model：将文本块转换为向量。 Similarity Search：通过相似性查询找到最相似的文档。 Retrieval：从数据库中检索相关文档。 Context Database：将检索结果作为上下文与问题一起提交给大模型。 𐟌 广义RAG问答链路： Document Indexing Phase：预处理文档并转换为向量。 Query Phase：从用户查询中提取文本块并进行嵌入。 Embedding Model：将文本块转换为向量。 Similarity Search：通过相似性查询找到最相似的文档。 Retrieval：从数据库中检索相关文档。 Context Database：将检索结果作为上下文与问题一起提交给大模型。 𐟚렒AG存在的问题：知识库内容缺失：现有文档可能无法回答用户问题，系统有时会给出不相关的回应。 TopK截断有用文档：相似度不足导致相关文档被截断。上下文整合丢失：检索到的包含答案的文档可能因重排序或过滤规则而被忽略。有用信息未识别：LLM可能无法正确识别文档中的有价值内容。提示词格式问题：提示词格式错误可能导致大模型无法识别用户意图。准确性不足：LLM可能过度利用或未充分利用上下文信息。 𐟓ˆ Graph RAG的核心链路：索引（三元组抽取）：通过LLM服务实现文档的三元组提取，并写入图数据库。检索（子图召回）：通过LLM服务实现查询的关键词提取和泛化，并基于关键词实现子图遍历，搜索N跳以内的局部子图。生成（子图上下文）：将局部子图数据格式化为文本，作为上下文和问题一起提交给大模型处理。 𐟒᠒AG与Graph RAG的成本对比： Graph RAG通过引入知识图谱技术，提供了更高质量的上下文，但增加了系统的复杂性和成本。Graph RAG的核心链路包括索引（三元组抽取）、检索（子图召回）和生成（子图上下文），这些步骤需要更多的计算资源和存储空间。

graph rag 优化在面试中被问到如何优化RAG模型的检索效果，其实可以有很多种方法。主要还是要从提高检索的准确性和相关性入手。以下是一些具体的优化技巧：改进文档索引 𐟓š 首先，你得确保你的文档索引库里充满了高质量和高相关性的文本资料。你可以通过增加文档数量、扩展覆盖的主题或者改善文档的更新频率来实现这一点。比如说，定期更新你的文档库，或者引入更多的数据源。使用更先进的检索技术 𐟚€ 如果你还在用传统的TF-IDF或者BM25方法，那可以考虑切换到更先进的检索技术。比如，使用基于BERT或其他Transformers模型的密集向量检索（如Faiss库），这样可以更好地理解语义，提高检索效果。调整检索参数 ⚙️ 有时候，调整检索阶段的参数也能带来不小的提升。比如，你可以尝试调整检索到的文档数量，或者调整BM25的参数，找到最适合你的检索设置。微调检索模型 𐟔犥悦žœ你使用了预训练的语言模型来提取文档的向量表示，可以考虑在特定的数据集上进行微调，以更好地适应你的特定用例。这样可以让模型更贴近你的需求。引入反馈机制 𐟒슧”覈𗥏馈也是一个不错的优化手段。你可以让用户评估检索到的文档的相关性，然后用这些反馈来迭代优化索引或检索算法。这样可以让你的系统更加智能和人性化。模型融合 𐟤 尝试使用多种检索模型的融合，比如同时使用基于规则的检索和基于向量的检索，然后根据各自的优势合并结果。这样可以充分利用不同模型的优势，提高整体效果。增强上下文感知 𐟌 最后，增强模型的上下文感知能力也是一个重要的优化方向。让检索过程能够考虑到查询的上下文信息，从而提供更加准确的结果。比如说，引入更多的上下文信息，或者改进模型的上下文理解能力。希望这些技巧能帮到你，下次面试时可以自信满满地回答这个问题！𐟘Š

𐟓– 第六章至第八章精选内容 𐟓– 𐟓– 第六章补充内容 𐟓– 相对熵/交叉熵（Kullback-Leibler Divergence）相对熵是用来衡量两个取值为正数的函数相似性的一个指标。它与热力学中的熵概念相对应，熵越大，函数越分散。如果相对熵等于0，说明两个函数完全相同。应用场景相对熵可以用于衡量两个常用词（在语法和语义上）在不同文本中的概率分布，查看它们是否同义。词频率_逆向文档频率（TF-IDF） TF-IDF是一种利用信息熵衡量统计语言模型好坏的方法。对于需要根据上下文条件的高阶语言模型，应选用条件熵。如果考虑到从训练语料和真实文本中得到概率函数的偏差（即词在不同语境下意思不同的二义性），需要采用相对熵。语言模型复杂度贾里尼克从条件熵和相对熵出发，提出了语言模型复杂度（perplexity）来衡量语言模型的好坏。物理意义是在给定上下文的基础上，句子中每个位置平均可以选择的单词数量。模型的复杂度越小，每个位置的词就越确定，模型越好。 𐟓– 第七章补充内容 𐟓– BCJR算法和维特比算法 BCJR算法是一种定义在网格图上的算法，用于最大化纠错编码的后验概率，主要用于卷积编码。这个算法对于迭代的纠错编码非常重要，包括Turbo码和低密度部分检错编码。布尔代数和搜索引擎搜索引擎可以类比之前的图书索引，每个网页都是一篇文献。我们要找到对应的文献可以通过对应的索引来寻找。纸质时代我们采用索引卡，而信息时代我们采用SQL语句进行查询。搜索引擎的原理搜索引擎的原理是下载足够多的网页，建立索引，对查询的结果进行排序。对于现在的搜索引擎，我们输入关键词，由浏览器将我们查询的语句转换为布尔运算的算式，通过逻辑运算的结果来进行核对。思考我们平常在使用计算机时，为什么连上网就可以搜索自己想搜的东西，访问对应的页面，提交一些信息就可以解决一些问题，游戏中的操作等等……我们作为用户，在操作的时候易于上手，觉得这些操作是遵循逻辑可以实施的。而在计算机的底层实现，以我现在的程度的理解，觉得是将原本静态大量的信息进行快速访问，一个整体功能不断的细化让计算机可以通过实现这一个个步骤，结合强大的算力缩短时间，最后呈现在我们的面前，即快速且便捷。 𐟓– 第八章补充内容 𐟓– 信息论基础《信息论基础》是一本托马斯科弗写的书籍，涵盖了信息论的基础知识。总结第六章至第八章的内容涵盖了相对熵、条件熵、语言模型复杂度、BCJR算法、维特比算法以及搜索引擎的原理等重要概念和算法。这些内容在信息论和计算机科学中有着广泛的应用。

ChatPDF：科研阅读神器！ ChatPDF 是一款基于chatgpt技术的PDF文档问答工具，特别适合科研人员使用，可以大大减少阅读资料的时间。只需将文档上传，就可以对文档进行提问，它会将与问题相关的段落高亮显示，并总结原文内容回答问题。 𐟔 AI查询：无论是通用还是特定问题，ChatPDF都能返回准确且上下文相关的答案。答案会告知原文位置（第X页第X段），用户也可以直接点击索引跳转查看原文具体内容。 𐟌 多语言支持：ChatPDF支持多种语言，可以上传英文文件并支持中英互译。 𐟔’ 数据加密：在数据处理过程中，ChatPDF会进行加密并临时存储，7天后自动删除存储的PDF文件，用户也可以随时删除。 𐟓Š 记录导出：用户可以将问答记录导出为PDF、CSV（表格）或TXT格式的文件。

#AI论道# 【昆仑万维天工AI发布新版高级搜索功能，全方位升级多领域服务】大模型之家讯 11月5日，昆仑万维天工AI正式发布了最新版本的AI高级搜索功能。该功能针对复杂问题解决、金融投资、科研学术、文档分析等多领域需求进行了全方位升级，特别在数据和信源的时效性、权威性、质量、相关性以及内容索引丰富度等方面进行了显著提升。同时，天工AI还优化了文档AI阅读分析功能，不仅精准归纳和分析复杂文档，还展现出超强的上下文理解能力。目前，昆仑万维已构建起涵盖AI大模型、AI音乐、AI搜索、AI游戏、AI社交、AI短剧等多元化的AI业务矩阵，持续推动AI技术的创新与应用。

三天速通Java八股，面试加分！ 𐟚€ 如果能在三天内彻底掌握Java八股文，那将是怎样的体验？𐟒ꊊ𐟓š Java基础： Java有几种数据类型？ JVM、JRE和JDK的关系是什么？ Switch支持哪些数据类型？为什么float=3.4会报错？ final关键字的作用是什么？ String有哪些特性？ Stringbuffer和StringBuilder的区别是什么？ =和equals的区别是什么？ hashCode和equals的关系是什么？方法重载和方法重写的区别是什么？ 𐟓Š 数据库优化：数据库三大范式是什么？ B+树和B树的区别是什么？ MylSAM和InnoDB的区别是什么？什么是聚簇索引、非聚簇索引和覆盖索引？除了索引，还有哪些优化SQL的技巧？ NLJ和BNL算法的区别是什么？为什么小表作为驱动表更好？ 𐟒ᠥ䚧𚿧苯𜚊线程、进程、协程的区别是什么？什么是上下文的切换？ Java有几种创建线程的方式？ sleep和wait的区别是什么？ Java的内存模型是什么？保证并发安全的三大特性是什么？ ThreadLocal的原理是什么？什么是CAS锁？ Synchronized锁的原理和优化方法是什么？ synchronized和ReentrantLock的区别是什么？为什么AQS使用双向链表？有哪些常见的AQS类？死锁产生的四个必要条件是什么？如何预防和解除死锁？ CPU密集型和IO密集型的线程数设置有哪些区别？如何停止一个正在运行的线程？如何在两个线程间共享数据？同步代码块和同步方法怎么选？ 𐟌 JVM优化： Java中都有哪些引用类型？ JVM运行时数据区域（内存结构）是什么？ JVM类加载过程是怎样的？ JVM类初始化顺序是怎样的？什么是内存泄漏？什么情况下会内存溢出？ Java的垃圾回收机制是什么？如何判断一个对象是否能够回收？垃圾回收算法有哪些种类？ 32位和64位的JVM中，int类型变量的长度是多少？ JRE、JDK、JVM及JIT之间的关系是什么？解释Java堆空间及GC的工作原理。如何获取Java程序使用的内存和堆使用的百分比？描述一下JVM加载class文件的原理机制。什么时候会触发FullGC？ JVM的永久代中会发生垃圾回收吗？你知道哪些JVM性能调优技巧？ 𐟌𑠓pring框架：什么是Spring框架？它的两大核心概念是什么？ Spring框架的设计目标、设计理念和核心是什么？ Spring的优缺点是什么？ Spring有哪些应用场景？ Spring由哪些模块组成？ Spring框架中都用到了哪些设计模式？详细讲解一下核心容器（Spring Context应用上下文）模块。 Spring框架中有哪些不同类型的事件？ Spring应用程序有哪些不同组件？使用Spring有哪些方式？解释JDBC抽象和DAO模块。解释对象/关系映射集成模块。什么是Spring IOC容器？ Bean工厂和Application Contexts有什么区别？ Spring框架中的单例Bean是线程安全的吗？解释Spring框架中Bean的生命周期。在Spring框架中如何更有效地使用JDBC？ Spring支持的ORM有哪些？ Spring支持的事务管理类型有哪些？ 𐟐𞠒edis： Redis有哪几种基本的数据类型？ Redis的持久化机制是什么？ Redis是单线程的吗？为什么单线程还能处理那么多并发客户端连接？什么是缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩？Redis集群方案是什么？Redis集群主从同步原理是什么？Redis集群选举原理分析是什么？TCP/IP和UDP模型的区别是什么？从输入地址到获得页面的过程是怎样的？TCP进行三次握手的原理是什么？采用两次握手行吗？可以采用四次握手吗为什么？TCP如何保证可靠性的？

AI写代码工具大比拼：哪款更适合你？在这个数字化时代，AI写代码工具已经成为程序员们的得力助手。今天，我们来探讨几款备受瞩目的AI写代码工具，看看它们各自的优缺点，以及我们期待它们在未来能带来的更多可能性。 𐟌 ChatGPT (GPT-3.5) 这款工具几乎无所不知，但使用起来并不总是那么方便。尽管它的功能强大，但在日常工作中，我们仍然更倾向于使用传统的IDE。优势：作为许多其他AI工具的基础，ChatGPT的通用性使其在各种场景下都能提供帮助。劣势：与程序员的工作流程不兼容，网络问题也是一个需要考虑的因素，尤其是当你在公司网络下使用时。 𐟔„ Cursor Cursor以其出色的综合体验脱颖而出，尽管作为一个独立的IDE，它的功能相对简单。优势：划词修改功能非常实用，可以方便地进行微调。此外，Cursor还能按照期望生成代码，而不是仅仅根据已知的上下文。劣势：作为一个独立的IDE，Cursor的功能相对简单，与同类产品作为IDE插件存在差异。 𐟔砃odeium Codeium作为IDE插件，提供了自动补全的强化版功能。优势：可以复用IDE自身的功能，而Codeium Search能够对整个代码仓库进行语义搜索，这对于阅读开源项目可能有所帮助。劣势：补全效果一般，只能补全几行代码，而且不可微调。此外，Codeium Search扫描所有代码建立索引，这可能会对大型代码仓库造成负担。 𐟤– Copilot Copilot以其强大的补全能力而受到青睐，我们期待Copilot-X能带来更多创新。优势：有Github代码的投喂，生成代码的质量很高。CopilotLabs的格式刷也非常好用。劣势：原版的Copilot只有补全功能，没有Chat功能，而Copilot-X虽然有此功能，但目前还在等待名单上。此外，每月需要支付10美元的费用。这些AI写代码工具各有千秋，选择适合自己的工具可以大大提高编程效率。随着技术的不断进步，我们期待这些工具在未来能带来更多创新和便利。

苹果AI新功能亮相，Siri升级在即苹果公司在AI技术上又迈出了新的一步，但今年的用户可能要失望了。期待已久的ChatGPT进化版Siri并不会在今年上线。根据最新的报道，苹果正在开发一系列新的AI功能，并将逐步推出，预计这些功能将持续推出至2025年。尽管在WWDC上苹果展示了其AI的强大能力，但这些功能在今年夏天结束前还不会向开发者开放试用。苹果的AI功能将首先以预览版的形式在部分设备上推出，并且最初只支持美国英语。这将给予苹果更多的时间来训练AI模型以支持其他语言。同时，苹果还在加强其云基础设施的建设，包括为服务器配备Mac级芯片，以更好地支持AI功能。通常，苹果会在9月发布新的iOS系统，与新款iPhone的发布时间相一致。但据内部开发者透露，一些AI功能可能要到明年才会推出。在AI功能方面，Siri将获得显著的升级，包括根据上下文在设备上查找内容并采取行动的能力。例如，Siri能够理解用户的短信对话和电子邮件内容，从而回答关于航班着陆时间的问题。此外，Siri还能够通过语音索引帮助用户找到特定文件或照片，并根据指令进行操作，如修图或总结会议内容。尽管苹果在WWDC上展示了Siri的新功能，但与ChatGPT的整合并不会立即上线。目前，苹果尚未向OpenAI支付费用以整合ChatGPT到其AI系统中，具体的交易条款仍然是个谜。不过，对OpenAI来说，能够接触到数十亿用户是一个巨大的优势，未来可能会有用户选择订阅ChatGPT服务。除了OpenAI，苹果还在与谷歌和Anthropic等公司进行谈判，以整合更多的AI模型能力。在硬件方面，苹果也在进行一些重大的变革。过去几年，苹果似乎放弃了追求超薄超轻的设计理念，转而增加了设备的厚度以容纳更大的电池和更强大的处理器。然而，最新的报道显示，苹果正在回归轻薄设计，计划在2025年推出更轻薄的iPhone 17。同时，苹果也在努力使MacBook Pro和Apple Watch变得更薄。此外，iOS 18的卫星功能预计将为未来的付费服务奠定基础。两年前，苹果在iPhone 14上推出了卫星短信功能，并表示这一功能在前两年将免费提供。但作为iOS 18的一部分，卫星短信功能最终将成为一项付费服务，尽管具体的收费细节尚未公布。

𐟒𜠊ava八股文经典范文合集 𐟓š 𐟎ava并发编程篇 Java中的守护线程和本地线程的区别线程与进程的区别多线程中的上下文切换是什么死锁与活锁的区别，以及死锁与饥饿的区别 Java中使用的线程调度算法是什么什么是线程组，为什么在Java中不推荐使用为什么使用Executor框架 Executor和Executors的区别如何在Windows和Linux上查找哪个线程使用的CPU时间最长并发容器的实现是什么多线程同步和互斥有几种实现方法 notify()和notifyAll()的区别 𐟓Š MySQL面试篇 MySQL中有哪些锁 MySQL中的不同表格类型 MyISAM和InnoDB的区别 InnoDB支持的事务隔离级别及其区别 CHAR和VARCHAR的区别主键和候选键的区别 myisamchk的用途如果一个表有一列定义为TIMESTAMP，会发生什么如何查看为表格定义的所有索引 LIKE语句中的%和_的含义列对比运算符是什么 BLOB和TEXT的区别 𐟔砒edis面试篇什么是Redis Redis的数据类型使用Redis的好处 Redis相比Memcached的优势 Memcache与Redis的区别 Redis是单进程单线程的吗一个字符串类型的值能存储的最大容量是多少 Redis的持久化机制及其优缺点 Redis常见性能问题和解决方案 Redis过期键的删除策略 Redis的回收策略（淘汰策略）为什么Redis需要把所有数据放到内存中 Redis的同步机制了解么 𐟓젦𖈦縉Ÿ列面试篇消息队列的用途消息队列的应用场景消息队列的优缺点消息队列的选型有了多线程，为什么还要消息队列消息队列和多线程的选择方法使用消息队列可能遇到的问题如何处理消息重复消费问题消息队列为什么会产生消息丢失如何解决消息丢失问题如何保证消息顺序消费消息延迟推送的应用场景什么是拉模式和推模式什么是消息持久化及其缺点 𐟌 Dubbo面试篇为什么要用Dubbo Dubbo的整体架构设计有哪些分层默认使用的通信框架，还有别的选择吗服务调用是阻塞的吗一般使用什么注册中心，还有别的选择吗默认使用的序列化框架，你知道的还有哪些服务提供者如何实现失效踢出原理服务上线如何不影响旧版本如何解决服务调用链过长的问题核心配置有哪些 Dubbo推荐使用的协议是什么同一个服务多个注册的情况下可以直连某一个服务吗？

如何快速判断社科文献是否值得一读？在撰写论文之前，广泛浏览相关材料是必不可少的。这个过程虽然有时显得漫长和痛苦，但掌握一些简单的技巧可以帮助你快速判断一篇文章是否有用。 𐟓Š 标题+引用量+发表年份首先，通过查看文章的标题、引用量和发表年份，可以大致了解文章的主题。引用量越多，说明文章越可靠。同时，通过发表年份可以确定文章是否符合你所需的背景或上下文。 𐟓š 区分文献类型在检索了一定数量的文献后，可以将它们大致分为理论类（theory）和研究类（research/case study）。理论类文献通常以书籍形式出现，由著名的学者撰写。研究类文献则主要是文章或期刊，通常伴有具体的案例，能够提供一些有用的结论。 𐟓– 浏览文章对于文章，可以通过浏览摘要、引言、结论和小标题来了解文章的框架、研究内容、研究方法和结论。有时，引言部分会更多地介绍背景问题，提及不同的论点和研究方向。因此，查看结论部分是最安全的，因为它们通常会总结全文。 𐟓– 阅读书籍对于书籍，推荐使用《如何阅读一本书》中的检索式阅读方法。首先，浏览目录来确定书籍的大纲，然后查看索引、前言和序言来了解作者写作的目的和背景。这样可以大致确定书籍是否有用，以及哪一部分有用。 𐟓 保存和整理文献最后，保存和整理文献也是一个重要的步骤。在保存材料时，先新建文件夹进行分类，然后用自己的话概括文章的内容和有用点作为标题。这样，在使用时就会一目了然。通过这些简单的步骤，你可以更有效地筛选出对你有用的文献，为论文写作打下坚实的基础。

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