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回复总数  2720
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1 小时 55 分钟前
回复了 PPP1G 创建的主题 macOS 分享:个人觉得非常好用的开源 Mac 窗口管理软件 - Loop
raycast 设置快捷键就够用了,动画太多容易腻
1 小时 58 分钟前
回复了 opengps 创建的主题 分享发现 关于电车想明白一个问题:电车是大人玩具
无解的问题,没啥好讨论的,每个人都有自己的想法。适合自己的才是最好的,经常长途?肯定不适合电车。就平常代代步,带着一家人短途旅行,肯定不适合买那种油车小钢炮
杭州这边要取复诊号,重新排队
7 天前
回复了 serafin 创建的主题 分享发现 如果 json 数据有更新,就推送消息
@5200 trim 加压缩后,md5 ,md5 不一样就解析推送
@lqm 京豆是固定比例,立减说不清楚,万一以后比例超级小,就亏了
10 天前
回复了 JeffyChen 创建的主题 汽车 买增程或混动车当油车开怎么样?
看结构的,有些插混,没电的时候,发动机噪音太大,还不如纯油。你这样,买增程比较好。
用户名:neptuno ,支持一下,后面可能会有项目需求
13 天前
回复了 jeffson 创建的主题 大家有做过参加考试的噩梦吗?
经常梦到高考,快高考了,还没开始复习化学
Downie 4 不就是下载盗版视频的吗,所以我用的盗版
20 天前
回复了 MEIerer 创建的主题 OpenAI claude 注册被秒封
ca ,之前注册的,前几天 api 过了还用了会儿,刚才看帖子的时候还在想我应该没被封吧,用了正规邮箱+自己的英国手机号,还是被封了。
真为了生产力的,不差这点钱,直接升级到 32g
@TimePPT 好的谢谢!公司临时接的项目,给我练练手,确实我不懂这一块。
@ns2250225
@mercurylanded 感谢🙏,我就说 v2 能学到知识。检索增强生成 (RAG) 的定义
检索增强生成 (RAG) 是一种使用来自私有或专有数据源的信息来辅助文本生成的技术。它将检索模型(设计用于搜索大型数据集或知识库)和生成模型(例如大型语言模型 (LLM),此类模型会使用检索到的信息生成可供阅读的文本回复)结合在一起。

通过从更多数据源添加背景信息,以及通过训练来补充 LLM 的原始知识库,检索增强生成能够提高搜索体验的相关性。这能够改善大型语言模型的输出,但又无需重新训练模型。额外信息源的范围很广,从训练 LLM 时并未用到的互联网上的新信息,到专有商业背景信息,或者属于企业的机密内部文档,都会包含在内。

RAG 对于诸如回答问题和内容生成等任务,具有极大价值,因为它能支持生成式 AI 系统使用外部信息源生成更准确且更符合语境的回答。它会实施搜索检索方法(通常是语义搜索或混合搜索)来回应用户的意图并提供更相关的结果。
37 天前
回复了 hanssx 创建的主题 汽车 2024 年,是不是学自动档就行了?
@yazinnnn0 现在网约车、货拉拉都是电车了,无所谓了
37 天前
回复了 hanssx 创建的主题 汽车 2024 年,是不是学自动档就行了?
过来人,直接学自动挡,简单啊,我当时科目二三四一天就考完了,车上其余手动挡学员都没过。现在哪用得着手动挡,滴滴、货啦啦都是电车了
56 天前
回复了 a1b2c3T 创建的主题 分享发现 用轨迹球鼠标的朋友们看过来
我摸鱼的时候会拿出来擦一下
win ,具体系统无所谓,硬件拉满,显卡驱动别太老就行
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