博客 / 列表

mob64ca12e08acf - langchain rag 提高召回準確率

在本文中，我將分享如何通過關鍵策略提高“langchain rag”的召回準確率。這是一個在信息檢索領域不斷演進的挑戰，尤其是在構建高效的RAG（檢索增強生成）模型時。 初始技術痛點 隨着信息數量的激增，傳統的檢索技術逐漸無法滿足快速、準確獲取用户所需信息的需求。為了評估當前的業務規模，我使用了以下公式： $$ \text{召回率} = \frac{\text{相關文檔數}}

User , 召回率 , aigc , ci

mob64ca12e08acf - java ollama 流式響應stream

在此博文中，我們將探討“java ollama 流式響應stream”的處理，這涉及備份策略、恢復流程、災難場景的應對、工具鏈集成、日誌分析以及監控告警。處理流程中，我們會通過可視化圖表和示例代碼來説明我們的思路和解決方案。 首先，流式響應是指在Java中處理數據流的強大能力，它允許應用程序逐步接收來自服務器的數據，而無需等待整個響應的傳輸完成。這種方法有效降低了延遲，尤其適合處理大

數據恢復 , aigc , 增量備份 , SQL

mob64ca12e08acf - llama修改

在處理 llm（大型語言模型）時，修改調整參數是個不容忽視的環節。讓我來分享一個關於如何解決“llama修改”問題的過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、錯誤集錦以及生態集成的步驟。 首先，我配置了一個乾淨的開發環境，確保所有必要的依賴都能滿足需求。以下是我的環境配置清單： 安裝依賴庫 設置Python環境 配置CUDA支持（如果需要）

API , aigc , 編譯過程 , 環境配置

mob64ca12e08acf - stable diffusion怎麼讓人物和生成的背景融合

在探索如何讓“stable diffusion”生成的人物與背景進行融合的過程中，我們需要對多個因素進行分析和調整。這是一項挑戰性任務，尤其是在生成的圖像中，確保人物看起來自然地與背景相融合。以下是對這個問題的詳細記錄與解決過程。 問題背景 在圖像生成領域，Stable Diffusion 被廣泛用於生成高質量的藝術作品。然而，我們在生成的圖像中往往會遇到人物與背景的融合效果不佳

User , aigc , 解決方案 , ci

mob64ca12e08acf - ollama調用API python上傳文檔

在這篇博文中，我將詳細介紹如何使用Python調用Ollama API上傳文檔，包括必要的環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化以及生態擴展等方面。對於每一步，我都會提供詳細的指導和必要的示例代碼，確保讀者能順利完成任務。 環境準備 在開始之前，我們需要準備相應的開發環境和相關依賴。以下是一些關鍵的依賴安裝指南： 依賴安裝指南 我們需要確保已經安裝了reques

API , 上傳 , aigc , Python

mob64ca12e08acf - ollama運行一段時間後掛掉

在日常的開發和運維工作中，我遇到問題“ollama運行一段時間後掛掉”，在調試的過程中，發現了有效的備份和恢復策略、災難場景的應急響應以及工具鏈的最佳集成方式。希望通過這篇文章將這方面的經驗記錄下來，以便在未來更好地應對類似問題。 備份策略 為了確保在ollama出現故障後，能夠快速恢復數據和服務，首先需要設計一個合理的備份策略。這個策略包括定期備份和實時監控，以確保數據的安全性

數據 , 工具鏈 , bash , aigc