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关键词向量空间在线播放_关键词表达了什么(2024年12月免费观看)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

关键词向量空间

AI问答系统揭秘𐟔：六步打造在当今的科技世界中，AI智能问答系统已经成为我们日常生活和工作中的得力助手。从智能客服到虚拟助手，它们是如何回答各种问题的呢？让我们一探究竟，了解AI智能问答系统的六个关键步骤𐟑‡ 1⃣ 接收问题首先，系统需要接收用户的问题。这可以通过文本（如聊天框）或语音（如语音助手）输入来实现。AI会利用语音识别技术将语音转换为文本，从而实现多模态处理，让问题输入更加灵活！ 2⃣ 问题理解接下来，系统利用自然语言处理（NLP）技术来解析问题并理解其意图。这包括： 𐟔𘥅𓩔—提取：识别关键词和用户意图 𐟔𘤸Š下文理解：在多轮对话中保持对话连贯，处理歧义问题，必要时向用户澄清 3⃣ 信息检索在理解用户问题后，系统会从数据库、知识库等数据源中查找答案。这包括： 𐟔 生成查询：根据关键词生成查询表达式 𐟔 搜索模型和排序：通过向量空间模型、语言模型等技术，排序优先显示最相关的答案 4⃣ 生成答案系统有两种主要方式来生成答案： 𐟒ᦊ𝥏–式回答：直接从文档中提取信息 𐟒᧔Ÿ成式回答：利用自然语言生成（NLG）技术综合信息、生成自然语言回答。确保语法正确、上下文连贯，并支持个性化回答！ 5⃣ 答案优化生成初步答案后，系统会进行优化，让答案更具阅读体验和用户友好性。这包括： 𐟔稯�•检查：确保语言流畅、无歧义 𐟔礿ᦁ﨡奅…和简化：根据用户需求，补充、简化信息 𐟔祤š模态呈现：使用图片、视频等更直观呈现答案 6⃣ 答案反馈最后，用户对答案的反馈帮助系统不断优化！这可以通过设置满意度按钮、评分机制等来实现。系统收集用户评价，并根据反馈优化回答质量。良好的反馈机制提升用户体验。系统还会激励用户参与反馈，让服务更贴心~ 𐟔 总结从接收问题、理解、检索、回答、优化再到用户反馈，智能问答系统的每个环节都离不开AI和NLP技术。不断优化的流程让它们更智能、更人性化。

维普论文查重全攻略：公式与降重技巧一、维普论文查重的公式是什么？维普论文查重系统采用空间向量余弦算法，通过创建文章的指纹，并与资源库中的比对文献进行比对，从而检测出抄袭和不当引用现象。其资源库包括中文期刊论文库、硕博学位论文库、高校特色论文库、自建特色论文库和互联网数据资源等。二、如何降低重复率？（一）文字处理技巧改变句子的语态：将主动语态改为被动语态，例如“在多媒体制品的认证、防伪、防修改和传送安全以及完整性保障方面，可以采用数字水印的检测作为有力的检测手段。” 转换为图形或表格：文字可以转换为表格，表格基本不会被查重，图形同理。避免关键词重复：尽量减少与他人文章在关键词上的重复，因为维普的查重主要依靠关键词识别技术。（二）引用借鉴的处理方法经典引用：如果是经典的句子，使用上标尾注的方式在参考文献中表达出来。一般引用：采用罗嗦法，将原句中的省略部分补充完整，哪怕多一个字也是胜利。横刀法：去除一些句子的成分，用代词替代。英文转换：将原文中的英文换成中文，反之亦然。画蛇添足法：在一些缩写的英文边上加上注释。引用标号后使用分号：不要轻易使用句号，如果写了句号，句号后面的内容会被认为是剽窃。规范排版：引用借鉴的排版要规范正规，否则维普可能会识别不出来认为是抄袭。三、维普网如何查重？维普论文查重系统对任意一篇需要检测的文献，首先进行分层处理，按照篇章、段落、句子等层级分别创建指纹。比对资源库中的比对文献也采用相同技术创建指纹索引。其资源库包括中文期刊论文库、硕博学位论文库、高校特色论文库、自建特色论文库和互联网数据资源等。维普论文检测非常严格，其特有的中外文学期刊和学术论文以及十亿中英文互联网资源，有效确保了论文检测的精准度，特别适合对检测报告有严格要求的同学使用。

专升本到底考什么？和高考比哪个难？很多人只知道未来要参加统招专升本，但不知道具体考什么，总以为不会比高考难。结果一看高数题，两眼一抹黑𐟘𕢀𐟒뢀梀把𐟙‹首先，和高考不一样，统招专升本只考两门。文科考语文和英语，理科考数学和英语。 𐟓•语文试卷 ▶四个部分：选择题、填空题、阅读题、写作题 ▶考核内容：文学常识、实用文知识、阅读理解、写作能力 𐟓˜高数试卷 ▶四个部分：选择题、填空题、计算题、综合题 ▶考核内容：函数、极限和连续、一元函数微积分、一元函数积分学、无穷级数、常微分方程、向量代数与空间几何 𐟓’英语试卷 ▶四个部分：阅读理解、综合测试、翻译、写作 ▶考核内容：篇章阅读理解，学会找关键词、理解语法搭配、上下文连贯，翻译和写作

如何用Faiss构建RAG知识库？如果你对如何用RAG（Retrieval-Augmented Generation）构建知识库有所了解，那你一定知道，知识库的索引和检索都是基于文本块的。简单来说，就是把一个大文档分成一个个小块。今天，我想和大家分享一下在智能客服场景下，如何利用FAQ、多轮对话和产品说明书来构建一个向量知识库。一、数据准备 𐟓 FAQ数据处理首先，我们要对常见问题（FAQ）进行清洗，主要是去除用户隐私信息、乱码和表情符号等。FAQ作为标准问答，要求高质量，召回优先级也是最高的。你可以选择只构建问题的索引，也可以构建问题+答案的索引。多轮对话数据处理对于多轮对话数据，我们需要将每一轮的对话文本按照逻辑顺序进行拼接，并区分用户和客服角色。如果不区分角色，模型容易逻辑混乱，把用户问的问题作为答案进行参考输出。同时，标注对话中的关键信息，如意图（查询订单状态）、实体（订单号123456）等，以便构建关键词索引或者进行精准匹配。产品说明书数据处理对产品说明书进行分段处理，将每一个有独立意义的段落或者章节作为一个文档单元。然后，提取说明书中的重要概念、术语等，为其创建索引词汇，方便在向量空间中进行搜索定位。二、向量生成 ➡️ 利用BGE向量模型将处理好的FAQ、多轮对话和产品说明书文档单元分别输入到BGE向量模型中。BGE向量模型会将每个文档单元转换为一个固定维度的向量表示。在这个过程中，根据模型的要求设置合适的参数，如输入文本的最大长度等。三、向量数据库构建（使用Faiss） 𐟏 初始化Faiss向量数据库根据向量的维度，选择合适的Faiss索引类型。例如，如果向量维度较低（如64维或128维），可以选择Flat索引；如果维度较高且需要快速搜索，可以选择IVF - Flat索引等。然后，创建Faiss索引对象，指定向量的维度和索引类型。向量插入将通过BGE向量模型生成的所有向量（来自FAQ、多轮对话和产品说明书）依次插入到Faiss向量数据库中。四、知识库优化与维护 𐟔犊这部分内容有点多，今天就先聊到这儿吧。具体的优化和维护方法，我们下次再详细讨论。希望这些信息对你有帮助！如果有任何问题，欢迎在评论区留言哦！𐟑‹

15万精装131㎡房，简约风温馨小窝精装房的潜力，远比你想象的要大！ 𐟏 楼盘：苏州锦上和风华苑 𐟓 面积：131平方米 𐟎蠩㎦ 𜯼š现代简约 𐟏ᠧ𑻥ž‹：精装房 𐟒𐠩℧𜚱5万元 𐟑袀𐟑颀𐟑碀𐟑栥𑋤𘻦•…事关键词：30岁、年轻夫妻、温馨这是一对年轻夫妻的新家，女主人追求简约的生活品质，特别注重收纳设计。他们希望整体风格温馨简约，空间布局清爽敞亮。 𐟎蠨†念整个空间以简洁明亮为主，主色调是奶咖色和灰色，绿植的点缀让客厅充满生机。传统的茶几被小边几替代，更符合现代生活习惯。这里可以围坐聊天、看剧，释放一天的疲惫。 𐟒ᠥŽ…设计客厅采用无主灯设计，天花板内嵌线性灯带，沙发旁的落地灯作为辅助光源，满足整个空间的光线需求，同时提升了空间层次感。 𐟍𝯸 餐厅设计餐厅空间虽小，但设计巧妙。白色大理石桌面极具格调，餐厅一侧的整墙餐边柜既满足了储物需求，又避免了空间杂乱。 𐟛Œ 卧室设计走进卧室，一种安逸的氛围扑面而来。整体色调延续了客厅的色调，保持了空间的统一性，同时也营造了静谧的睡眠环境。床选用软包形式，增加了使用的舒适感。 𐟧𘠥„🧫妈🨮𞨮እ„🧫妈🧛𘦯”主卧，更多了一丝明快。一体化的设计包括榻榻米、衣柜、书柜和书桌，保证了日常使用的同时，也让整体空间结构更完整。

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。

AI设计助手：让创意设计更高效！ AI就像一个多功能助手，熟悉之后，我们就能更好地与之合作。𐟤– 当AI遇到不懂的地方，我们提供参考；当它擅长时，我们给它更多空间。这样，我们想要的效果就更容易实现了。今天分享的案例中，除了排版使用了Figma，其他部分都是由AI完成的。𐟎蠨🙩‡Œ用到了两款软件：MJ和SD，它们经常需要相互配合使用。使用后发现，效果非常不错，可以真正交付作品。平面稿在MJ中完成，3D效果则通过SD实现。以下是一些关键词的总结：平面稿关键词： Mascot design：一个可爱的女孩，头上戴着龙，平面光，矢量艺术，白色背景。三视图关键词： three view：后视图、前视图、侧视图，根据画面效果调整顺序，越靠前越重要。表情包和服装关键词： multiple poses and expressions：多种姿势和表情，emoticon bag。 Wearing fashionable clothes：时尚服装。通过这些关键词，我们能够更有效地与AI合作，创造出令人满意的设计作品。𐟌Ÿ

360㎡办公室设计：复古与现代的碰撞面积：360 平方米风格：法式现代、复古水晶灯、白色调地点：深圳关键词：服饰、改造、展示、法式现代、白色调、复古水晶灯 𐟎‰厅：“近距离的边界感” 一进入办公室，你会被一个包裹着日月星辰的当代艺术墙所吸引，它与通往内部空间的大门视觉上形成统一。橙木饰面和意境画与醒目的白色陶罐、黑白回字型地面相得益彰，向20世纪的法国生活致敬。虽然层高仅2.4米，但通过“阵列之美”形成了韵律和力量。36个复古水晶手工灯紧贴大平顶通透铺开，与强调精致生活的线性墙面与壁灯保持若即若离的关系。现代与复古的结合，小细节体现优雅。 𐟎𜀦”𞤼š客厅与会议区：“迷人的大客厅” 从前厅进入内部，是一个宛如大客厅的迷人空间。优雅的米白沙发位于中央，当你选择坐下来，以观察者的角度注意周围的一切，这里的艺术氛围与柔和的光线融为一体，亲和而随意，自然而然便打开了对谈的话题。延续前厅浓重底色，大面积白墙束以精致的线条。选择素白的大沙发、慵懒的单椅对谈，视线余光位置设法式浪漫的金色壁炉和亮面艺术品去补充氛围。 𐟎𜚨Œ𚯼š“美”在空间给人的印象会议区与传统设计方式不同，更加偏重“美”在空间给人的印象。设计形式以略显刻意的法式宴会大长桌为中心，复古味十足。两盏造型如花般绽放的艺术丝绸吊灯把整个氛围拉满，这里俨然就是日常出大片的拍照地。 𐟎𘻧†人独立办公室：“第一眼，就莫名熟悉” 这里就像一面镜子，倾向于个体语言与业主喜好的迎合。颜色相较公共区偏重浓厚色彩的表达，营造符合设计主理人的个性完成。这个空间设计完之后，业主看到它第一眼，就莫名熟悉。设计不是塑造，是理解后的内在表达。

小尺度设计：学会做减法，让空间更和谐 /本期主题/ 关键词：社区公园花海空间入口空间 /方案问题/ 小尺度设计过于复杂，岛和广场的尺度太小，设计过于饱和。分区设计缺乏差异化，没有形成对比。空间衔接生硬，缺乏过渡。 /调整后/ 𐟔𘥅奏㨮𞨮᯼š社区公园的入口应该四面开放，原方案过于封闭和形式化，不利于引流。 𐟔𘧩𚩗𔨿‡渡：整个场地的主园路采用曲线设计，节点边界采用折线形式。一般小尺度空间中尽量使用一种线性，方便过渡和形成整体感。 𐟔𘨊𑦵𗧩𚩗𔯼š原方案中的花海空间布置较少，没有形成一定的氛围感，没有达到花海景观的目的。 𐟔𘧩𚩗𔥼€敞度：方案整体空间较为拥挤，没有体现出社区公园的开敞和生态性。

电气工程师面试必备30道高频题今年的春招真是卷得不行，想要在春招中脱颖而出的同学们，赶紧行动起来吧！今天我给大家整理了30道电气工程师面试的高频题，找数据分析师岗位的同学们也一定要认真看哦！基础问题 𐟛 ️ 能不能看懂电气图？有没有学过PLC？现在流水线工业中主要使用的PLC是什么？输配电系统的基本组成是什么？专业问题 𐟔犥…‰电探测器的选型、功能、各部分组成？ PZT驱动电源的作用以及应用？定位系统的驱动用什么电机？ PLC是如何实现控制的？谈一谈SVC与SVG的区别？发电机出入口风有温差说明什么问题？ C语言中指针数组和数组指针、函数指针、指针函数的指针怎么判断？方波电压注入相比其他注入方法或低速无位置控制方法的优缺点？静态变量什么时候初始化？为何说永磁电机是非线性强耦合的系统？直接转矩控制（DTC）与磁场定向控制（FOC）有什么区别？如何理解指针？引用和指针的区别？ C语言交换不使用中间变量交换两个数的值有几种方法？ sizeof和strlen的区别？简述strcpy、sprintf与memcpy的区别？进程的空间模型？关键字volatile的作用和用法？各种排序算法的复杂度、稳定性？永磁电机中高速无位置传感器控制解决了哪些现实问题？ delete p;与delete []p的区别？深拷贝与浅拷贝？ static的用法和作用？发电机并列有几种方法？他们的优点是什么？缺点是什么？ new和malloc的区别？什么是无功分点，无功分点和有功分点有什么区别？什么是方波电压注入无位置控制，它解决了哪一类实际问题？总结 𐟓 这些题目涵盖了电气工程师的基础知识和专业技能，大家一定要认真准备。记住，面试不仅仅是考察你的专业知识，还包括你的思维能力和解决问题的能力。祝大家都能在春招中脱颖而出，找到心仪的工作！