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 ...
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角色管理- 产品手册- 飞书项目帮助中心
https://project.feishu.cn/b/helpcenter/1ykiuvvj/i47v47pc角色名称：职能或者某一类工作的负责人名称，如QA、反作弊评估人； · 角色ID：角色名称的身份证，用于Open API · 角色出现方式：指定角色默认出现还是根据某些条件出现； · 是否为 ...
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 ...
案例研究1：Flame引擎基础知识
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SCDMwsTWMiVaL7kzcZ0cffrqnGf/ac将探讨Flame 组件及其在将各种数据渲染到屏幕上的角色。 将使用Visual Studio Code 进行Flame 项目的开发。 游戏设计基础. 本课程讨论了Flame 引擎 ...
day03-微服务01 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/R4Sdwvo8Si4kilkSKfscgQX0niB... 项目的架构设计、开发模式都非常简单。 当项目规模较小时，这种模式上手快，部署 ... 每个服务独立部署，并且做好服务隔离，使用自己的服务器资源，不会影响到其它服务。
《MetaGPT智能体开发入门》教程 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/KhCcweQKmijXi6kDwnicM0qpnEf实现一个单动作Agent · 需求分析 · 编写SimpleWriteCode动作 · 设计SimpleCoder角色 · 运行SimpleCoder角色.
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 ...
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 ...
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：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 ...