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。
计算机前沿技术-人工智能算法-生成对抗网络-算法原理及应用实践
计算机前沿技术-人工智能算法-生成对抗网络-算法原理及应用实践 1. 什么是生成对抗网络？ 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是由Ian Goodfellow等人在2014年提出的一种深度学习模型，主要用于数据生成任务。在GAN出现之前，传统的生成模型（如变分自编码器VAE）虽然能够生成数据，但生成的样本往往质量不高，缺乏...
数据结构与算法学习十九：赫夫曼树树（图文很详细）、赫夫曼编码、应用实践（数据压缩、数据解压）、这一章自我感觉看懂就好。。。
前言 一、赫夫曼树 1.1 基本介绍 给定 n 个权值作为 n 个叶子结点，构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度(wpl)达到最小，称这样的二叉树为 最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman Tree), 还有的书翻译为霍夫曼树。 赫夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。 1.2 赫夫曼树的概念 路径和路径长度：在一棵树中，从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间...
强化学习算法在游戏、机器人和自动驾驶等领域的应用与实践
强化学习是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来求解最优决策问题。近年来，强化学习算法在游戏、机器人和自动驾驶等领域得到了广泛的应用与实践。本文将详细探讨强化学习算法在这些领域中的具体应用，并介绍一些相关的实践案例。 1. 强化学习在游戏领域的应用与实践 1.1 游戏智能体训练 强化学习被广泛应用于游戏领域，包括电子游戏和棋类游戏等。通过将游戏作为强化学习的环境，智能体可以通过与游...
转：探索模式识别算法在上网行为管理软件中的行为分析和应用实践
在以网络为主的当今社会，工作和生活都离不开互联网。我们可以通过网络获取资源、学习知识，以及进行休闲娱乐等等。对于公司而言，它希望员工能够用有限的时间创造更多的价值，从而为公司带来巨大的收益。因此，公司需要有效地管理员工，这时候需要借助一些工具来加强管理。 其中，模式识别算法在上网行为管理软件中发挥着...
机器学习实战 | Python机器学习算法应用实践
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