微软GraphRAG：强大的全局理解能力 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PKAyweuP1iS7v7kiHEscOylBnid/a1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 ...
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《MetaGPT智能体开发入门》教程 - 飞书文档
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day03-微服务01 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/R4Sdwvo8Si4kilkSKfscgQX0niB还有独享的企业级项目，避免与人撞车。 本篇文档对应B站视频： 【黑马程序员SpringCloud微服务技术栈实战教程 ... 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 ...
RAG的查询转换有哪些实现方式？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/UNRCw5gL0iCwTukfNtacvXChnnd/ah鉴于本文的目标是对现有的RAG算法和技术进行概览和解释，我不会深入代码实现的具体细节，只会提及相关内容，并推荐阅读详尽的文档和教程[1]。 ... 文档检索案例，并简要介绍 ...
高级RAG 技术：图解概述 - 飞书文档
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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 ...
《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 ... 创立公司、搭建核心的初创团队，设计中长期的激励机制， 资金准备、 场地租赁、设备采购、核心人员招募等。 初版的产品方案设计，包括： Logo、Slogan、 设计 ...
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 ...
2024年AI日报 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/VFNLwRfwJimlOxkCeUdcOmrfnRe1、Neo4j开源了基于LLM提取知识图谱的生成器：llm-graph-builder · 知识图谱创建：使用LLMs将非结构化数据转换为结构化知识图谱 · 提供Schema：提供您自己的自定义Schema或使用 ...