通过Milvus的BM25算法进行全文检索并将混合检索应用于RAG系统
本文介绍如何利用 Milvus 2.5 版本实现快速的全文检索、关键词匹配，以及混合检索（Hybrid Search）。通过增强向量相似性检索和数据分析的灵活性，提升了检索精度，并演示了在 RAG 应用的 Retrieve 阶段如何使用混合检索提供更精确的上下文以生成回答。
如何通过开放搜索内容增强版在社区论坛场景的应用
社区内容通常包括UGC和PGC。由于关键词和内容多样性丰富、用词规范程度参差不齐，搜索引擎需要对关键词和内容进行智能语义分析，识别出用户真正的查询意图，找到最全面最相关的结果满足用户需求。本文将详细介绍如何通过“开放搜索（OpenSearch）内容增强版”在社区论坛场景的应用，提升用户搜索体验。
DL之DSSD：DSSD算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
DSSD算法的简介(论文介绍) DSSD，是在SSD上做的改进，即Deconvolutional Single Shot Detector，反卷积单步骤探测器。Abstract The main contribution of this paper is an approach for &a...
DL之ShuffleNetV2：ShuffleNetV2算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
7、实验结果1、ImageNet分类性能 比如ShuffleNetv2的0.5的复杂度，MFLOPS=41M、GPU平台上单位秒处理数=417张图片、ARM平台上单位秒处理数=57张图片。2、COCO目标检测的性能 Performance on COCO object detectionShuffleNetV2算法的架构详解DL之ShuffleNetV2....
DL之ShuffleNetV2：ShuffleNetV2算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（一）
ShuffleNetV2算法的简介(论文介绍) ShuffleNetV2是ShuffleNet的升级版本。Abstract Currently, the neural network architecture design is mostly guided by the indirect m....
DL之ShuffleNet：ShuffleNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
ShuffleNet算法的简介(论文介绍) ShuffleNet也是应用在移动设备上的网络架构模型。AbstractWe introduce an extremely computation-efficient CNN architecture named ShuffleNet, which is designed special....
DL之MobileNetV2：MobileNetV2算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
MobileNetV2算法的简介(论文介绍) 作者在MobileNet基础上，又提出了改进的模型MobileNetV2，该模型可用于不同的任务，比如图像分类、目标检测、图像分割等。Abstract In this paper we describe a new mobile architecture, ...
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