这就是为什么本文将探讨我们如何构建一个由 RAG 驱动的科研论文助手。
2025年十大必知的机器学习Python库
在本文中，我们将介绍如果您从事机器学习工作，应该了解的 10 个 Python 库。
理解 Transformers 中的文本生成参数
Transformer 模型是当今 NLP 任务的标准模型。几乎所有 NLP 任务都涉及文本生成，但这不是模型的直接输出。您可能期望模型能够帮助您生成连贯且在上下文相关的文本。虽然部分这与质量有关 [...]
上下文向量的进一步应用
上下文向量是 transformer 模型生成的强大表示，它们能捕捉单词在特定上下文中的含义。在我们之前的教程中，我们探讨了如何生成这些向量以及一些基本应用。现在，我们将专注于构建利用上下文向量解决现实世界问题的实际应用。在本教程中，我们将实现几个 [...]
用 Python 中的 llama.cpp 构建一个 RAG 流水线
Llama.cpp 是一种更轻量、更便携的方法，用于在大型语言模型上构建推理流水线。本文将向您介绍如何运行它。
检测和处理生产环境中的数据漂移
在本文中，我们将探讨什么是数据漂移、如何检测它以及在生产系统中处理数据漂移的策略。
量化在机器学习中的应用：它比你想象的更重要
让我们来看看量化为何不仅仅是一个技术性的附加项，而是AI部署演进中的战略举措的五个关键原因。
上下文向量的应用
上下文向量是用于高级 NLP 任务的强大工具。它们允许您捕捉单词的上下文含义，例如在单词有多种含义的句子中识别出正确的词义。在这篇文章中，我们将探讨上下文向量的一些示例应用。具体来说：您将学习如何 [...]
在 Transformers 中生成和可视化上下文向量
上下文向量是单词的数值表示，它捕捉单词在特定上下文中的含义。与为每个单词分配一个固定向量的传统词嵌入不同，同一个单词的上下文向量会根据句子中的周围单词而变化。Transformer 是首选工具 [...]
构建 RAG 系统的 5 条经验教训
本文列出了从构建 RAG 系统中学习到的、在 AI 开发者社区中普遍讨论的五个关键经验教训。