EI检索

基于redis的Zset实现作者的轻量级排名

基于redis的Zset实现轻量级作者排名系统在今天的技术架构中，Redis是一种广泛使用的内存数据存储系统，尤其在需要高效检索和排序的场景中表现优异。
周童學·2025-07-29 23:15

搜索引擎技术选型

  近期，业主对POI检索提出了一些想法，针对之前简单的WordSegment分词和模糊匹配搜索需要进行一些更为符合业主需求的调整。
dusty_giser·2025-07-29 18:56

企业级RAG的数据方案选择 - 向量数据库、图数据库和知识图谱

如何为企业RAG选择合适的数据存储方式摘要:本文讨论了矢量数据库、图数据库和知识图谱在解决信息检索挑战方面的重要性，特别是针对企业规模的检索增强生成（RAG）。
南七小僧·2025-07-29 17:02

Navicat 全面支持金仓数据库 KingbaseES，为金仓生态圈注入新动能

KingbaseES是面向全行业、全客户关键应用的企业级大型通用融合数据库产品，适用于事务处理类应用、数据分析类应用、海量时序数据采集检索类应用、要求苛刻的互联网等应用场景。
Navicat中国·2025-07-29 16:58

Langchain学习笔记(十)：文档加载与处理详解

无论是构建RAG（检索增强生成）系统，还是进行知识库问答，我们都需要将各种格式的文档转换为模型可以理解和处理的形式。Langchain提供了强大的文档加载和处理功能，支持多种文件格式，并提
·2025-07-29 12:28

基于知识图谱技术增强大模型RAG知识库应用效果

【摘要】本文是AI落地实践的优秀案例，利用RAG技术（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）的知识库实践为背景，介绍了RAG技术的发展及存在的不足，以及知识图谱相关的知识
罗伯特之技术屋·2025-07-29 11:50

BGE-M3模型结合Milvus向量数据库强强联合实现混合检索

在基于生成式人工智能的应用开发中，通过关键词或语义匹配的方式对用户提问意图进行识别是一个很重要的步骤，因为识别的精准与否会影响后续大语言模型能否检索出合适的内容作为推理的上下文信息（或选择合适的工具）以给出用户最符合预期的回答
·2025-07-29 11:47

构建高效 RAG 流程的七个关键点及其落地实践

人工智能应用浪潮中，检索增强生成（RAG）技术凭借着结合大型语言模型（LLMs）的生成能力和信息检索系统的独特优势，成为了各企业挖掘数据价值、提升业务智能化水平的关键手段之一。
charles666666·2025-07-29 10:43

基于Milvus和BGE-VL模型实现以图搜图

背景最近再做项目的时候，里面有个AI检索的功能，其中一个点就是要实现以图搜图，也就是用户上传一张图，要找出相似度比较高的图，比如下面这样，第一张是原图，第二张是图中的一部分，用户上传第二张图，要能检索到第一张完整的图实现思路整个实现的核心就是用向量检索
时间的痕迹01·2025-07-29 10:40

【通识】正则表达式

在很多文本编辑器中，正则表达式通常被用来检索、替换符合某个模式的文本2）元字符和描述元字符描述\将下一个字符标记为特殊字符、或一个原义字符、或一个向后引用、或一个八进制等112.正则表达式的应用1111511
·2025-07-29 04:26

RAG流程中，要怎么对文本进行拆词？

在RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）流程中，对文本的拆词（Tokenization）是影响检索和生成效果的关键步骤。
java干货仓库·2025-07-29 03:25

RAGFlow 框架调研报告

RAGFlow框架调研报告1.概述RAGFlow是一个开源的检索增强生成（RAG）框架，专注于深度文档理解和高精度检索。
it_czz·2025-07-29 03:24

正则表达式

什么是正则表达式正则表达式是一种文本模式，该模式描述了匹配字符串的规则，用于检索字符串中，是否有符合该模式的子串，或者对匹配到的子串进行替换。
hui函数·2025-07-29 02:38

Python爬虫实战：研究flanker相关技术

网络爬虫作为一种自动获取网页内容的技术，能够帮助用户快速、准确地收集所需的信息，因此在信息检索、数据挖掘、舆情分析等领域得到了广泛的应用。
ylfhpy·2025-07-29 02:37

文献检索和综述更容易，实测好用！（附专业提示词）

在2025年5月22日，Claude正式发布了它的4系列模型：Opus4和Sonnet4七哥总结下这两款模型的特点，Sonnet4适合快速响应的任务，Opus4适合需要推理的复杂多步骤任务。两款模型都有20万token的上下文窗口。对科研人员、程序开发者来说，Claude这一代模型不仅性能强悍，还在多项核心能力上实现了突破式进阶。说说最新亮相的Claude4系列模型在多项核心能力上的三大进阶之处：
智写AI·2025-07-29 01:32

进阶向:基于Python的本地文件内容搜索工具

这个工具特别适合处理大量文本文件时的快速检索需求。为什么要学习这个工具如果你刚接触编程，完全不用担心！我会从零开始讲解，确保每一步都清晰易懂。
超级小识·2025-07-29 00:57

Elasticsearch - 倒排索引原理和简易实现

倒排索引的功能设计倒排索引（InvertedIndex）是一种高效的数据结构，常用于全文搜索和信息检索系统。它的核心思想是将文档中每个关键字（term）与包含该关键字的文档列表进行映射。
葵续浅笑·2025-07-28 18:08

隐私信息检索方案（PIR）——基于同态加密的PIR的实现安全查询。小白可复现

1什么是隐私信息检索隐私信息检索是指在保护用户隐私的前提下，通过各种技术手段和方法来获取用户所需的信息。即保护的根本是我的查询需求。
GJCTYU·2025-07-28 16:59

Java中的模型API、RAG与向量数据库：构建智能应用的新范式

本文将深入探讨模型API、检索增强生成(RAG)和向量数据库这三种关键技术，以及它们如何协同工作来提升Java应用的智能化水平。
张道宁·2025-07-28 15:23

【Elasticsearch】跨集群检索（Cross-Cluster Search）

《Elasticsearch集群》系列，共包含以下文章：1️⃣冷热集群架构2️⃣合适的锅炒合适的菜：性能与成本平衡原理公式解析3️⃣ILM（IndexLifecycleManagement）策略详解4️⃣Elasticsearch跨机房部署5️⃣快照与恢复功能详解6️⃣Elasticsearch快照恢复API参数详解7️⃣安全地删除快照仓库、快照8️⃣快照生命周期管理SLM（理论篇）9️⃣快照生命
·2025-07-28 15:47

RAG 技术落地：从文档处理到模型输出，细节决定大模型应用效果

RAG技术落地：从文档处理到模型输出，细节决定大模型应用效果基于经典的RAG（检索增强生成）流程，我们能快速搭建大模型相关应用，但实际落地中，细节把控直接决定应用效果能否达到上线标准。
·2025-07-28 15:46

打造专属知识库：手把手教你构建RAG系统

RAG通常指的是"Retrieval-AugmentedGeneration"，即“检索增强的生成”。
·2025-07-28 13:31

正则表达式

正则表达式是一种用于描述、匹配、检索和替换符合某些规则的文本字符串的工具。它像是一种简洁的“模式语言”，可以快速定位和操作大量文本中的特定内容。
Dylan_muc·2025-07-28 10:14

Java:实现中速后缀阵列,时间复杂度:O (nlog ^ 2 (n))算法（附带源码）

相比于后缀树，后缀数组的实现更为简洁，空间开销更小，因而在实际工程中被广泛应用于全文检索、基因序列分析、数据压缩以及信息安全等场景。本项目涵盖一种中速
Katie。·2025-07-28 09:37

探索 MySQL 缓存机制：提升数据库读取性能的有效策略

为了应对这一挑战，MySQL引入了多种缓存机制，旨在减少磁盘I/O，加快数据检索速度。理解并合理利用这些缓存机制，是提升MySQL数据库读取性能的有效策略。
you的日常·2025-07-28 08:04

AWS云S3+Glue+EMRonEC2+ReadShift

以下是关于它的详细介绍：基本概念AmazonS3主要用于存储和检索任意数量的数据。
俊俏的萌妹纸·2025-07-27 22:47

分布式高可用ELK平台搭建及使用保姆级教程指南 (附安装包网盘免费下载)

ELK可以将系统日志、网站日志、应用系统日志等各种日志进行收集、过滤、清洗，然后进行集中存放并可用于检索、分析。
Mr.L-OAM·2025-07-27 22:16

ELK学习(一) ElasticStack技术栈简介

ELK是由三个技术组成的分别是ElasticSearch核心存储和检索引擎Logstash高吞吐量数据处理引擎Kibana数据可视化主要业务是做日志分析ElasticStack不光是由这几种技术还有新的成员
左边有只汪·2025-07-27 22:46

AWS OpenSearch 搜索排序常见用法

背景介绍AWSOpenSearch是AWS的一个检索分析服务，是基于开源的Elasticsearch7.x分支fork出来的独立的一个代码仓库，做了独立的维护，加入了一些自己的优化，本文在这里主要介绍是常见的基础用法引入相关依赖
爱埋珊瑚海～～·2025-07-27 22:43

Mysql基础（七）DQL之select 语句（二）

一select语句续WHERE子句后面'跟着'的是'一个或多个条件',用于指定需要'检索的行'COUNT():多少'条'数据where1=1和count(1)与count(*)count(1)、count
wzj_110·2025-07-27 17:12

大语言模型 LLM 通过 Excel 知识库 增强日志分析，根因分析能力的技术方案（1）：总体介绍

文章大纲1.核心目标2.系统总体架构3.GoogleCloud端到端方案（含无RAG&RAG双模式）3.1无RAG：Function-Calling查表模式3.2RAG：托管式向量检索4.开源轻量级方案
shiter·2025-07-27 16:05

Elasticsearch 索引的批量操作深度剖析

Elasticsearch索引的批量操作深度剖析一、前言在大数据和实时检索的场景下，Elasticsearch作为分布式搜索引擎，批量操作（如批量查询、批量增删改）是提升吞吐量、降低资源消耗的核心手段。
北漂老男人·2025-07-27 14:21

检索增强生成（RAG）概述与意义

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）是一种将大语言模型与外部知识库相结合的生成式AI架构。
不务正业的猿·2025-07-27 14:18

集成Tavily Search API以提升AI应用的实时检索能力

技术背景介绍在AI开发中，尤其是处理大型语言模型（LLM）时，实时、准确的信息检索至关重要。TavilySearchAPI专为AI代理设计，提供高速、准确和事实性的搜索结果，是一个理想的选择。
dgay_hua·2025-07-27 14:48

搜索引擎简介

数据预处理将原始数据（如HTML网页）转化为结构化、可索引的内容，提升后续索引和检索效率。
·2025-07-27 13:42

RAG 技术深度面试题：架构、优化与实践应用

1.RAG基础架构设计问题：对比单阶段检索（Single-stageRetrieval）与两阶段检索（Two-stageRetrieval）在RAG系统中的架构差异，说明在企业知识库场景下为何优先选择两阶段检索
居7然·2025-07-27 12:06

从飞花令看大脑的数据处理能力（原创）

若论储存和检索数据的能力，电脑完胜人脑。电脑可以在浩如烟海的诗词中快速检索出含有某个关键字的所有诗句并能记住它们。虽然那些优美的诗句在电脑眼中只是简单的
民民爱写作·2025-07-27 08:46

MySQL中的“引擎“是什么意思

在MySQL中，“引擎”（StorageEngine，存储引擎）是指数据库管理系统中负责数据的存储、检索和管理的底层软件组件。它决定了数据如何被存储、索引以及支持哪些功能。
张太行_·2025-07-27 03:24

数据库索引详解

索引是数据库系统中用于加速数据检索的特殊数据结构，类似于书籍的目录，可以快速定位到特定内容而不需要逐页翻阅。
张太行_·2025-07-27 03:24

MySQL高级查询的简单概括及使用描述

4.组合查询5.总结1.学习前的准备2.使用子查询优化查询语句3.联合查询和连接4.使用窗口函数进行分析5.避免常见的错误和陷阱结语在数据库查询中，高级查询是一个非常重要的概念，它可以帮助我们更有效地检索和分析数据
·2025-07-27 02:44

【Python】Elasticsearch

它的诞生是为了解决传统数据库在处理非结构化数据、全文检索和大规模数据分析时遇到的瓶颈。1.1.1定义与核心特性：实时、分布式、搜索与分析Elasticsearch的
·2025-07-26 22:51

从信创到融合：电科金仓如何重塑国产数据库的未来架构？

随着“去IOE”与“兼容Oracle”的红利渐尽，国产数据库进入后信创时代，需应对AI时代非结构化数据、向量检索等新需求。
小灵蛇·2025-07-26 21:35

生成式引擎优化（GEO）：AI时代网站优化的范式重构

在DeepSeek、文心一言等大模型驱动的AI时代，搜索引擎正经历从"信息检索工具"向"智能决策助手"的质变。
GEO优化助手·2025-07-26 20:29

生成式引擎优化（GEO）：AI携手迈向搜索引擎智能新时代

生成式引擎优化（GEO）：AI携手迈向搜索引擎智能新时代一、技术范式重构：从关键词匹配到语义共生在人工智能技术驱动下，搜索引擎正经历从"信息检索工具"向"认知决策伙伴"的范式转变。
GEO优化助手·2025-07-26 20:58

「大模型应用」(2)RAG的检索与rerank

0.基础内容我们先来介绍几种检索方式，在RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）框架中，稀疏检索器（SparseRetriever）和密集检索器（DenseRetriever
木楚子·2025-07-26 19:56

python学习DAY12打卡

启发式算法超参数调整专题2三种启发式算法的示例代码：遗传算法、粒子群算法、退火算法学习优化算法的思路（避免浪费无效时间）今天以自由探索的思路为主，尝试检索资料、视频、文档，用尽可能简短但是清晰的语言看是否能说清楚这三种算法每种算法的实现逻辑
星仔编程·2025-07-26 19:25

RAG、Function Call、MCP技术笔记

RAG（检索增强生成）RAG本质上是为大模型外接一个动态知识库。当模型需要回答问题时，先从知识库中检索相关信息，再结合检索结果生成答案。
大佐不会说日语～·2025-07-26 19:49

字符型数组

1.二分查找eg:mid=(begin+end)/2先将数据以升序的形式存储，再定义一个中间量，每次将所要检索的数据与中间量进行比较，根据比较结果重新确定新的中间量，每次筛选一半的数据，直至找到所要检索的数据或当检索完毕
不懂机器人·2025-07-26 17:39

向量检索原理与常用库（ANN、FAISS、Milvus 等）

向量检索利用向量空间的相似度来查找相关内容，是近年来兴起的检索技术核心。
不务正业的猿·2025-07-26 17:04

Windows PCL CMakeLists.txt配置示例

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Coding的叶子·2025-07-26 15:20
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