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 ...
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RAG的上下文增强有哪些方法？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/UNRCw5gL0iCwTukfNtacvXChnnd/ag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 ...
《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 ...
GraphRAG如何应对模型限制？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PKAyweuP1iS7v7kiHEscOylBnid/ai本文将先首先概述RAG和GraphRAG，然后介绍如何安装、如何使用GraphRAG对《仙逆》进行索引和回答测试。 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 ...
高级RAG技术：分块与向量化 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/KVIBwTxnrixYrFkT7oycPX7QnBg/a5RAG 是2023年基于LLM 的系统中最受欢迎的架构。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 ...
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/APb6wdLL9iJZd5k9GEpceoTCnKI在运行时，我们使用相同的编码器模型对用户的查询进行矢量化，然后针对索引执行该查询向量的搜索，找到前k个结果，从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 ...
Rive 制作动画：基础概念与工具介绍 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Yv4fwl0nkiemDWkot8kcZeGXnXb/a8编辑器的顶部放置有工具栏和文件菜单，用于设计创建、绑定和文件管理。 动画模式展示了时间线和动画元素的其他属性。 2.3 导航. 摘要. 导航教程重点介绍 ...
《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 ...