最全的RAG技术概览 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/UNRCw5gL0iCwTukfNtacvXChnnd作者：向量检索实验室| AI 搜索引擎原文：https://mp.weixin.qq.com/s/CO7hMv4R... 深度好文，作者是iki.ai的联合创始人兼CEO，本篇文章涉及了RAG 流程中的数据拆分、向量 ...
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RAG中的数据准备：详细环节与技术 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/KVIBwTxnrixYrFkT7oycPX7QnBg/a3许多产品基于RAG 构建，从基于web 搜索引擎和LLM 的问答服务到使用私有数据的chat应用程序。 尽管在2019年， Faiss 就实现了基于嵌入的向量搜索技术，但是RAG 推动了**向量 ...
GraphRAG如何应对模型限制？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PKAyweuP1iS7v7kiHEscOylBnid/ai而GraphRAG结合知识图谱，RAG和QFS这些方法的优势，它可以根据用户问题的普遍性和要索引的源文本量进行扩展。该方法使用LLM构建基于图的文本索引，包括从源文档派生实体知识 ...
《MetaGPT智能体开发入门》教程 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/KhCcweQKmijXi6kDwnicM0qpnEf教程初心： 《MetaGPT智能体开发入门》是由MetaGPT教程组以及Datawhale的小伙伴共同推出的首个专注于Agent代码开发的入门级实践教程。尽管关于大型模型prompt的教程、对话 ...
案例研究3：Flame引擎中声音的运用 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SCDMwsTWMiVaL7kzcZ0cffrqnGf/ai使用Flame 引擎开发的游戏可以从Flutter 的Widget 框架以及Dart 的面向对象编程范式中受益。 对Flutter 和Dart 有基本的理解就足够开始了。 然而，熟悉 ...
对抗样本检测方法的分类与解析 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DVgaw9FSBitbohk12iAcswmcnCd/a5人工智能技术的引入给本身没有安全问题的情况带来了很多新的安全挑战，比如数据泄露、感知欺骗攻击和AI 模型攻击等。最知名的几个案例有：.
企业服务：标准化流程护航项目交付 - 飞书
https://www.feishu.cn/practice_template/55627交付物管理：企业服务公司非常重视“大客户”效应，往往需要在大客户共创和复杂业务场景下，沉淀交付文档和最佳实践，打磨产品细节。 · 不同项目组成员在不同阶段交付物内容、 ...
day03-微服务01 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/R4Sdwvo8Si4kilkSKfscgQX0niB会使用Nacos实现服务治理. 会使用OpenFeign实现远程调用. 0.导入黑马商城项目. 在课前资料中给大家提供了黑马 ...
用户体验｜尼尔森十大可用性原则 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/FcFqwBUlNina3QkGu4Oc08b3nRe具体如何应用于实际的产品设计中？不妨来看看作者的案例拆解。 在日常生活中，我们经常会被一些产品的使用感受所影响，有时 ...
TableBench：评估语言模型表格数据处理能力 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Z7JHwQB70iKlEbkPFNLcZv73ndf/ah对于谷歌来说，可能有一种类似于Spotify的商业模式。Oreilly 已经通过每月订阅和访问其目录来做到这一点。 Phi-3.5-MoE 在基准测试中击败 ...