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RAG(Retrieval Augmented Generation，检索增强生成)是一种创新技术，旨在通过融合外部知识源来提高生成式人工智能模型的准确性和可靠性。这种方法针对了大型语言模型(LLM)的一个固有缺陷：LLM虽然擅长捕捉语言的统计模式，但缺乏对具体事实知识的深入理解。事实上，在LLM的引擎盖下，其核心是基于深度神经网络，通常以巨大的参数量来衡量模型的能力。这些参数代表了人类使用语言构
枚举使用enum关键字定义，每个常量之间用逗号分隔，末尾可省略分号。示例代码代码语言：javascriptAI代码解释// 定义枚举类型：季节SPRING, // 春天SUMMER, // 夏天AUTUMN, // 秋天WINTER // 冬天// 使用枚举常量System.out.println("当前季节：" + currentSeason);// 枚举常量本质是枚举类的实例。
就会调用这个构造函数，给成员变量赋值。代码语言：javascriptAI代码解释如果没有定义无参的构造函数，我们建议将构造函数写成全缺省的，因为这样不管是有参对象还是无参对象都能够使用这个构造函数。我们来看一下如果不是全缺省的情况：代码语言：javascriptAI代码解释上面是通过构造函数进行初始化，除此之外，C++还提供了一种通过初始化列表的方式。初始化列表：以一个冒号开始 ，接着是一个以逗号
本篇文章我们将实现下面下面这些函数接口：代码语言：javascriptAI代码解释。
首先我们先了解一下C/C++程序内存分配的几个区域：代码语言：javascriptAI代码解释从上面那副图中，我们可以清晰的看到，函数体中的。而有。
继 MCP（Model Context Protocol）之后，Anthropic 最近又推出了。因工作需要，我近期快速上手并实践开发了一个 Skill，过程中积累了一些经验，整理成本文，希望能帮助更多同学：快速理解？掌握关键要点，。在第三部分，我将通过一个具体案例，完整展示如何将一个想法快速落地为可运行的 Skill。即使你对 Skill 还一知半解，只要能清晰描述需求、准备好相关资料，也能轻松
L2 LMDeploy 量化部署书生大模型实践本课程将以LMDeploy 工具为核心，带您掌握大模型部署全链路实战。学员将掌握如何搭建一个支持多模态任务的 OpenAI 兼容 API 服务，解决显存不足问题并通过 INT4 量化技术优化模型性能。此外，我们还将通过批处理和 KV Cache 技术，显著提升并发能力，确保大规模用户请求下的高效响应。
我们这里实现K-V模型的AVL树，K模型的比较简单，大家可以自己实现：代码语言：javascriptAI代码解释// 右子树-左子树 的高度差int _bf;:_kv(kv), _bf(0){}// AVL树并没有规定必须要设计平衡因子// 只是一个实现的选择，方便控制平衡从节点的定义我们可以看出，有普通的二叉搜树不同的是，AVL树中节点的设置添加了节点的parent节点，此处也是为了方便后续功能
本文介绍了RAG（检索增强生成）技术及其在解决大模型幻觉问题中的应用。主要内容包括： RAG的设计意义：通过检索外部知识库为大模型提供上下文，提高专业领域回答的准确性，缓解大模型幻觉问题。 RAG流程详解：包含数据源获取、文档加载、转换处理、向量嵌入、存储和检索六个关键环节。重点说明了文档拆分和向量化的重要性。 文档加载器的使用：展示了如何通过不同加载器(TextLoader、PDFLoader等
