csdn1561168266的博客

RAG（检索增强生成）系统结合了检索方法和生成式AI模型，提升了响应准确性和可审计性。然而，实际应用中，如何确保信息正确性和系统性能成为关键。本文介绍通过整合Langfuse可观测性和RAGAS评估指标来优化RAG系统的方法。Langfuse提供全程监控，从文档处理到最终回复生成，而RAGAS则专注于评估检索和生成质量，特别是忠实度和答案相关性。文章还提供了构建此类系统的代码示例，展示了如何从加载PDF到执行查询并进行性能评估的全过程。通过这种方法，开发者可以持续监控和优化RAG系统，确保其高效准确地运行。

YOLOv12对YOLO框架进行了全面升级，特别注重在不牺牲YOLO模型实时处理能力的前提下，集成注意力机制。以下是其架构亮点的简要剖析：以注意力为核心的设计：YOLOv12配备区域注意力模块，通过对特征图进行分割来保持效率，利用FlashAttention技术将计算复杂度降低一半，同时缓解内存带宽限制，以实现实时检测。分层结构：该模型集成了残差高效层聚合网络（R - ELAN），优化特征整合，减少梯度阻塞，并简化了最后阶段，构建出更轻量、更快速的架构。

如果不满足于 Anthropic 提供的预构建服务器，渴望将 AI 助手连接到独特的数据源，比如自建的知识库。此时，MCP 软件开发工具包（SDK）就派上了用场。借助此工具，能开发出定制服务器，精准提取特定数据并传输给 AI。若想让 AI 跟踪公司业绩，既可以选用 Postgres MCP 服务器，也能根据自身需求搭建更适配的服务器。不仅如此，还能构建一整个数据源网络，添加多个服务器供 AI 助手调用，满足多样化业务需求。MCP 的强大之处不止于此，它支持双向数据传输。

角色和目标你是一个智能知识检索助手。你的任务是分析提供的文档或网址，为用户查询提取最相关的信息。# 指令1. 仔细分析用户的查询，确定关键概念和要求。2. 在提供的来源中搜索相关信息，并在“content”字段中输出相关部分。3. 如果你在文档中找不到必要的信息，返回“isIrrelevant: true”，否则返回“isIrrelevant: false”。# 约束- 不要超出可用数据进行假设- 明确指出是否未找到相关信息- 在选择来源时保持客观"""

在智能体系统里，推理模型是 “心脏”。DeepSeek-R1 作为强大的推理模型，能够处理复杂查询。它可解析自然语言，结合知识库给出连贯且切题的回答，还能理解文档并提取关键知识。将 DeepSeek-R1 和知识库融合，系统便能依据向量数据库内容解决问题、回应查询以及推理。推理时，DeepSeek-R1 支持多步迭代，不断优化回复，直至得到满意答案，或达到预设的max_steps限制，以此确保推理准确又高效，推动智能体系统稳定运行。import os# 定义本地模型名称。

定义两个后处理器，根据索引创建查询引擎，并使用指定的相似度阈值和重新排序设置。返回配置好的查询引擎。

监督微调（SFT）是在有标签的数据集上对预训练模型进行进一步训练的过程，使其能够专门用于特定任务，如客户支持、医疗问答或电商推荐。

AutoGen 是开发者的得力助手，能帮助开发者创建智能体，使其相互协作完成复杂任务。该框架支持多智能体的编排与异步通信，还可与最先进的大型语言模型（LLM）无缝整合，并且提供了高效执行任务、调试代码以及实现智能体实时交互的工具，相当不错。多智能体系统：多个 AI 智能体协作达成共同目标。人在回路：在敏感或复杂任务中，支持人类监督和交互。代码执行：在沙箱环境中安全执行动态代码。可扩展性：适用于本地测试和分布式云部署。

大家好，人工智能应用持续发展，对文档信息的有效处理、理解与检索提出了更高要求。大语言模型虽已在诸多领域发挥重要作用，但在文档处理方面仍有提升空间。本文将详细阐述如何整合Docling 和 LangChain，创建检索增强生成（RAG）系统，以突破局限，为大语言模型赋能，提升其处理文档信息的能力。

大家好，阿里巴巴Qwen团队开发的QVQ-72B，是一个拥有720亿参数的视觉推理AI模型，让本地电脑部署高效多模态推理能力变得触手可及。这款模型采用开放的Apache 2.0许可证，为AI爱好者、开发者以及注重数据隐私的企业提供了新的选择。

大家好，Crawl4AI作为开源Python库，专门用来简化网页爬取和数据提取的工作。它不仅功能强大、灵活，而且全异步的设计让处理速度更快，稳定性更好。无论是构建AI项目还是提升语言模型的性能，Crawl4AI都能帮您简化工作流程。它可以直接在Python项目中使用，或者将其集成到REST API中，实现快速、稳定的数据爬取和处理。这样，无论是数据的实时获取还是后续的分析处理，都能更加得心应手。

Agentic RAG是由智能体驱动的技术，能够灵活处理多文档问答任务。这项技术不仅能比较文档、总结内容，还能对多个摘要进行对比分析。正因如此，我们不完全依赖于大型语言模型，而是通过智能体来承担那些需要深思熟虑、逻辑推理、工具运用以及持续学习的任务。Agentic RAG通过智能化手段，提高了解决复杂问题的能力，让问答更加高效和精确。

大家好，Meta公司新近推出的Llama 3.3 70B模型，为大型语言模型带来了新突破。这款模型不仅支持多语言，性能强劲，而且具备成本效益，有望彻底改变企业和科研人员利用AI的方式。本文带大家深入解析Llama 3.3 70B。

Cursor是一款人工智能代码编辑器，基于Visual Studio Code开发，具备无缝集成的AI功能。它支持多种人工智能模型，能够与OpenAI、Anthropic、Google和Azure等主流平台实现集成。在实际使用中，Cursor与Claude 3.5模型的配合效果尤为理想，这一模型被成功应用于应用程序的开发过程中。

LightRAG是个精炼的RAG框架，专门用于通过检索关键知识片段来构建响应，并且整合了知识图谱和嵌入技术。与那些将文档简单拆分成独立片段的传统RAG系统不同，LightRAG进一步深化了这一过程——创建了实体与实体之间的关系对，将文本中的概念紧密联系起来。与微软的GraphRAG相比，两者有相似之处，但LightRAG在速度和成本上更具优势，并且支持对图谱进行增量更新，无需每次都重新生成整个图谱。

大家好，在不远的将来人工智能可能会在团队工作中不可或缺，其能够与人类无缝协作，共同决策，分享知识。这一愿景正在由OpenAI的Swarm AI和CrewAI两大创新理念逐步变为现实。本文将介绍这两项技术将如何塑造未来的工作方式，及其在行业内的竞争态势。

大家好，LangGraph Studio是专为LangChain框架的AI智能体提供可视化、测试和调试支持的集成开发环境（IDE）。本文将介绍LangGraph Studio的各项特性，分析如何让开发流程更加流畅，以及它为何成为开发者打造灵活智能系统的得力助手。

Haystack是一个强大的工具包，帮助开发者用少量代码创建AI应用，尤其擅长处理大量文本或文档；能够简化开发实用LLM应用的过程。简单来说，Haystack就像一套多功能的积木，可以灵活组合，可以搭建出各式各样的AI系统。使用Haystack，能够实现多种应用场景，例如：基于大量文档回答问题的聊天机器人能够从众多文档中查找和提取特定信息的系统能够理解和处理文本、图像和其他类型数据的应用。

大家好，微软推出的Phi-3.5-vision，把人工智能带到了成长的新阶段。这款AI模型擅长处理文本和图像，为图像识别和自动文字识别等任务带来创新的解决思路。本文将介绍Phi-3.5-vision的技术亮点及其在实际场景中的应用。

大家好，文本信息转化为知识图谱的技术，自问世以来一直是研究界的宠儿。大型语言模型（LLMs）的兴起让这个领域受到更多关注，但LLMs的成本之高令人却步。然而通过对小型模型微调优化，可以找到一种更经济高效的解决方案。今天向大家介绍Relik，这是由罗马大学（Sapienza University of Rome）自然语言处理团队精心研发的快速、轻量级信息提取框架。

我们已经成功实现了RAG的检索组件，接下来将引入一个提示，利用集成混合检索器提供的上下文来生成响应，从而完成RAG链的实现。{context}"""chain = (| prompt| llm最后，可以继续测试我们的混合RAG实现。"})# 搜索查询：Which house did Elizabeth I belong to?（伊丽莎白一世属于哪个王朝?# 'Elizabeth I belonged to the House of Tudor.'（'伊丽莎白一世属于都铎王朝。'）

Mistral AI是一家位于法国的公司，致力于成为开放人工智能的领军者，其核心使命是为开发者社区带来顶尖的开放模型。该公司以对开源精神的坚守而闻名，不仅向公众提供了遵循Apache 2.0许可的模型，还提供了原始模型权重，以支持和促进研究工作。Mistral AI 不仅向公众开放了其预训练和微调模型的源代码，还提供了模型的原始权重，以支持更深层次的研究和开发。

大家好，OpenAI最新推出的GPT-4o，标志着人工智能语言模型和交互方式迈入了新纪元。最引人注目的是，GPT-4o支持实时互动和流畅的对话切换，让交流更加自然。本文将对比分析GPT-4o、GPT 4以及谷歌的Gemini和Unicorn模型，分析是基于一个独立创建的英文数据集，对这些模型在分类任务上的表现进行深入比较。

大家好，自ChatGPT火爆以来，大语言模型（LLMs）驱动的智能应用如雨后春笋般涌现，迅速改变了我们与世界互动的方式。在众多智能AI应用架构中，RAG（检索增强生成）架构以其独特的优势和强大的功能，迅速引起了广泛关注，成为业界的热门话题。RAG是一种提高大型语言模型 (LLM) 输出质量的方法，结合了信息检索和生成式模型的优势，通过检索相关信息来增强生成结果，显著提升了生成内容的准确性和相关性。这种架构不仅快速实现用户的复杂需求，还可以为用户提供更专业、更精确的回答。

大家好，漂移(Drift)是机器学习中用来描述模型在生产环境中随着时间推移而性能逐步下降的现象，由很多原因引起，主要原因是随着时间推移输入数据（x）分布的变化和期望目标（y）之间的关系发生了变化。在使用机器学习模型时，漂移是一个很大的挑战，因为数据通常是动态的，不断变化的。机器学习模型是基于过去的数据进行学习的，但在实际使用时，由于环境的变化，这些模型可能会渐渐失去准确性，就像是“过气”一样，这种现象被称为“漂移”。数据漂移可以被看作是导致模型漂移的原因之一，而模型漂移则是由数据漂移的影响而产生的结果。

大家好，尽管创建机器学习模型相对容易，但实现高准确率却是每个数据科学家梦寐以求的目标。常常我们会不断进行参数调整、尝试不同的算法，以及应用各种优化技术来提升模型的性能，但这些过程耗费了大量时间和精力。2019年学术界和业界逐步实现了AutoML（自动机器学习）框架，可以帮助自动化这些繁琐的过程，在这些AutoML框架中，FLAML备受推崇。FLAML不仅能够简化参数调整、算法选择和优化技术的应用，同时还能够显著减少时间消耗，并提供高准确率的机器学习模型。

向量数据库因其高效存储、索引和搜索高维数据点（即向量）的独特能力，在多个领域逐渐凸显其重要性。这些数据库专门设计来处理以多维空间中的向量形式表示的数据条目。向量可以涵盖各种信息，包括数值特征、文本或图像的嵌入，甚至是分子结构等复杂数据。为了更直观地理解向量数据库，下面用一个2D网格来形象化其工作方式。在这个网格中，一个轴代表动物的颜色（棕色、黑色、白色），另一个轴代表动物的大小（小、中、大）。在这个表示中：图像A：棕色，中等大小图像B：黑色，小尺寸图像C：白色，大尺寸图像E：黑色，大尺寸。

大家好，在编程领域，效率和速度是项目成功的核心要素。对于开发者来说，拥有合适的工具可以在复杂的编程任务中游刃有余。VS Code 插件正是这样一种强大的辅助，能够帮助提升工作效率，让开发者在面对编程挑战时更加从容不迫。本文将介绍7个实现快速编码的 VS Code AI 插件。

大家好，人工智能（AI）领域的大型语言模型（LLMs）已经逐渐发展成熟，并且深入到了我们日常的工作当中。在众多AI应用中，编码助手尤为突出，是开发人员编写更高效、准确无误代码的必备辅助工具，极大地节省了时间和精力。面对市场上琳琅满目的AI编码助手，如何选择最适合自己的编程工具是项挑战。本文将带介绍目前市场上排名前11的AI编码助手，分析它们各自的特色功能、强大能力和在处理开发者问题时的准确性，以帮助开发人员做出明智的选择。

大家好，人工智能AI技术不断进步，AI在产品管理领域的应用也日益广泛。AI以辅助者的角色助力提升产品优化流程的效率，同时激发创新，是不可或缺的强大伙伴。本文将介绍七个AI工具，旨在自动化产品管理者的日常工作流程，提升产品管理技能。

总之，DSPy 和 LangChain 的结合开辟了一种新颖的提示优化方法，特别是在直接数据可用性有限的情况下。通过按需生成合成数据，并结合先进的优化技术，即便在数据匮乏的情境下，也能实现提示的高效优化。这不仅极大地扩展了开发人员和研究人员的工具箱，增强了他们与语言模型协作的能力，同时也为那些数据获取受限的应用领域开辟了新的应用前景。文中所描述的合成提示优化技术，不仅为解决数据不足的问题提供了实用的解决方案，更展现了DSPy和LangChain联合在高级AI模型训练与优化上的巨大潜力。

LLMOps（Large Language Model Operations）是机器学习运营（MLOps）的演变，专门针对大型语言模型（LLMs）的独特需求和挑战。LLMOps 超越了MLOps的通用模型生命周期管理，更加专注于大型语言模型。核心目标是确保大型语言模型能够高效、稳定地运行，并能够持续提供高质量的输出，这包括但不限于模型的训练、调优、部署、监控和优化等环节。LLMOps对于实现大型语言模型在各种应用场景中的成功落地起着关键作用。

大家好，接着上文的图灵机，继续介绍机器的进化。世界上第一台电子计算机是ENIAC（埃尼阿克），这是课本上所写的。但计算机学界对于究竟哪台是第一台电子计算机其实存在着争议，除了 ENIAC 以外，Z3 计算机、ABC 都是“世界上第一台计算机”的有力竞选者。1936年，德国工程师楚泽制造了一台计算机 Z1，采用了二进制，并使用巴贝奇在分析机中提到的“穿孔带”结构来输入程序，是世界上第一台电子-机械式二进制可编程（Electro-Mechanical Binary Programmable）计算机。

在解决不同的问题时，只需要改变控制器中的算法，即可实现图灵机功能的改变，因此，可以说图灵机是一种“通用型的计算机”。图灵机的各个组成已经有了现代计算机的雏形，对现代计算机的结构、可实现性和局限性都产生了深远的影响：工作带类似于今天的硬盘，所有的数据都存储于此。它根据当前机器所处的状态以及当前读写头所指格子上的符号来确定读写头下一步的动作，并改变状态寄存器的值，令机器进入一个新的状态。从图灵机的概念提出到现在，已有80年的时间了，后人也对图灵机的模型做了很多改进和拓展，图灵机也为计算机的出现提供了概念基础。

与此同时，这个未知的境地，也带来了无限的机遇，为我们的生活、工作乃至整个社会的运行，带来了前所未有的变革可能性。因此在这一次可能由人工智能引发的物流行业失业潮中，究竟是消极地哀叹人工智能抢走了人们的饭碗，还是在这场剧变的同时不断提升自己的知识和眼界，抓住这一次转型的机遇，这个决定权掌握在自己手中。此外，人们对于自动驾驶汽车的信息安全也有担忧。除此之外，对一片土壤的成分进行深入的分析需要进行大量的工作，包括土壤的采样、土样分析以及专家的判断，除了需要涉及大量的专业知识外，还需要耗费较长的时间。

此外，大家对手机拍照中的美颜功能并不陌生，除了准确识别五官的位置，手机还能在拍照时就针对性地对眼睛、鼻子、皮肤等进行相应的美颜，省去了人们在拍照之后还要花时间去处理图片的烦恼。我们在看电影时一定都见过这样的场景，在一个人流量巨大的场所（比如机场），警察为了追踪一个罪犯，在监控室中将罪犯的头像与监控器中的人脸进行比对。一款名为Kinect 的带有深度传感器的摄像头能够捕捉这个人做出的动作，根据不同的动作，Kinect 背后的计算机会做出不同的反应，这也就是人们常说的“体感游戏”。

结果主义伦理学又常称作功利主义，采用这一哲学基础的系统，倾向于权衡每种选择的后果并选择最大道德收益结果的选择，因此在计算时功利主义可以通过在已有决策背景下，最优化决策的道德收益函数从而得出决策，其中，决策收益需要通过对一系列决策序列及其决策背景所对应的决策后果进行考察，判断最优的决策序列。李学龙教授团队的《人工智能伦理计算》一文，探讨了伦理可能的度量方式，尝试建立 AI 伦理的定量计算框架，指出伦理计算将是促进技术伦理实践的关键交叉领域和构建伦理规范的重要基础工具，希望能够引发更多关于人工智能伦理的思考。

人工智能人工智能是一门研究如何使计算机系统能够执行需要人类智能的任务的科学和工程领域。这包括理解自然语言、感知环境、学习、决策制定等方面的技术。人工智能的主要目标是模拟和复制人类智能的各个方面，使计算机系统能够执行类似于人类的认知和问题解决任务。这包括推理、学习、感知、语言理解等。机器学习机器学习是一种人工智能的分支，关注如何使计算机系统通过从数据中学习模式和规律来改进性能，而无需显式地进行编程。机器学习的目标是使计算机系统具有从经验中学习的能力，以便在面对新的输入时能够做出准确的预测或决策。

大家好，你是否曾想过，为什么别人可以使用AI图像生成技术生成如此逼真的人脸，而自己的尝试却充满了错误和瑕疵，让人一眼看出是假的。尝试过调整提示和设置，但似乎仍无法与他人的质量相匹配。本文将带大家了解使用Stable Diffusion生成超逼真人脸的3个关键技巧。首先将介绍提示工程的基础知识，帮助使用基础模型生成图像。接下来，将探讨升级到Stable Diffusion XL模型后，如何通过更多的参数和训练来显著提高图像质量。最后，为大家介绍一种专门用于生成高质量人物肖像而微调的自定义模型。