最全的RAG技术概览 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/UNRCw5gL0iCwTukfNtacvXChnnd本文的宗旨在于系统整理并介绍关键的高级检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）技术，并重点参考了LlamaIndex 中的实现案例，以便于其他开发者更深入地掌握这项 ...
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GraphRAG查询：全局与局部的差异 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PKAyweuP1iS7v7kiHEscOylBnid/a5索引整本小说耗资太过巨大，时间也较长，本文只采用前面10章作为案例用以说明。下一篇，我们将使用LlamaIndex测试同样问题进行对比全局理解能力。 1. RAG概述. 大语言模型（LLM ...
《MetaGPT智能体开发入门》教程 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/KhCcweQKmijXi6kDwnicM0qpnEf使用Python实现异步编程的一个重要原因是Python的异步支持已经相当成熟。Python的 asyncio 库提供了一套易于理解和使用的API，用于编写单线程的并发代码。这使得Python成为 ...
图解高级RAG技术 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/MVMxwHBiNiz3Zpkj0aGc7QMRnFb在运行时，我们使用同一编码器模型对用户的查询进行向量化，然后搜索该查询向量的索引，找到top-k 个结果，从我们的数据库中检索相应的文本块，并将它们作为上下文输入到LLM ...
高级RAG 技术：图解概述 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/SFjhwrbLYiCVw3kJt8VcttDmnZg**简单RAG 案例**简而言之，如下所示：将文本分割成块，然后使用一些Transformer Encoder 模型将这些块嵌入到向量中，将所有这些向量放入索引中，最后创建一个LLM 提示，告诉模型 ...
企业服务：标准化流程护航项目交付 - 飞书
https://www.feishu.cn/practice_template/55627... 模式不同划分为信息化软件类和供应链管理类。. 此外，企业服务还可以根据提供 ... 比如启动会材料、prd 文档、设计文档等内容，都可以在项目详情页的“项目交付物 ...
day03-微服务01 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/R4Sdwvo8Si4kilkSKfscgQX0niB如果这些实例需要共享HTTP客户端资源，它们可以使用相同的底层ClientHttpRequestFactory。 注意:从5.0开始，这个类处于维护模式，只有对更改和错误的小请求才会被接受。请考虑 ...
高级检索增强生成技术(RAG)全面指南：原理、分块、编码 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/APb6wdLL9iJZd5k9GEpceoTCnKIb - 自动合并检索器（又名父文档检索器）. 这里的想法与句子窗口检索器非常相似 ... 这里我们将继续基于Agent的多文档检索案例描述的RAG系统的底层工作。 Open AI ...
一文读懂：大模型RAG（检索增强生成） - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/KVIBwTxnrixYrFkT7oycPX7QnBg查询转换是一系列技术，使用LLM 作为推理引擎来修改用户输入以提高检索质量。有很多技术实现可供选择。 **对于复杂的查询，大语言模型能够将其拆分为多个子查询。 **比如，.
《俞军产品方法论》：滴滴案例实践 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ObjWwMskYiT1A6kwhZfc3pcunjg/a52020年2月16日 ... 一、读者视角的“说人话” · 在产品工作中遇到过需求冲突或资源冲突，有过权衡取舍困难的人； · 或者在创业和业务发展思考过用户价值和商业价值的人； · 或需要 ...