基于大模型的RAG问答应用实战，本篇文章主要介绍了如何利用百度百科中的藜麦数据，结合langchain开发框架，构建一个简易的问答系统。文章首先对项目进行了前言介绍，解释了为什么要选择藜麦作为数据源，并且指出了软件资源的版本要求。接着，文章详细阐述了环境搭建的流程，包括下载代码、构建环境和安装依赖。在环境搭建部分，文章还特别提醒了CUDA、Python、pytorch等软件资源的版本号。 在实战环节，文章首先展示了如何将藜麦的百度百科数据保存为本地文件，并通过langchain提供的document_loaders加载本地数据。加载数据之后，文章详细介绍了数据构建的步骤，包括对文档内容的整理和提取，以及如何将文档内容保存到指定文件中。随后，文章介绍了如何对加载的文档内容进行分割，这里采用了langchain中的字符分割器，并规定了固定的字符长度。文档分割后，文章展示了如何通过代码输出分割后的文档内容，并提供了相应的元数据。 文章还提到了在使用OCR技术扫描文档时可能遇到的一些技术问题，比如个别字的识别错误或漏识别，指出需要阅读者自己进行理解并使内容通顺。此外，文章在描述实战环节的过程中，提供了一些关于藜麦的基本知识，如藜麦的种类、原产地、耐旱、耐寒、耐盐性等特征，以及藜麦在营养成分、健康功效、市场销售等方面的信息。这些信息对于理解藜麦数据的上下文和实现问答系统具有实际意义。 文章还提到了藜麦作为印第安人的传统主食，拥有悠久的种植和食用历史，以及藜麦在国际市场的强劲需求和发展前景。这些信息不仅丰富了文章的内容，也为读者提供了更多的背景知识，有助于更好地理解整个问答系统的应用场景。 本文通过一个具体实例，系统地展示了如何利用大模型和langchain开发框架进行问答应用的实战演练。从数据的选择、环境的搭建到问答系统的实现，本文都提供了详细的步骤和代码示例。通过本文的学习，读者不仅能够了解RAG问答应用的开发流程，还能够掌握一些实战技巧，比如数据的处理、模型的训练和问答系统的部署等。

内容概要：本文介绍了基于LangChain与RAG（检索增强生成）技术构建AI知识库的全链路解决方案，涵盖从知识预处理、向量化存储到检索生成的核心流程。重点阐述了文档加载、语义分割、嵌入模型选择、向量数据库构建、语义检索与大语言模型协同生成等关键技术环节，并探讨了提升检索质量的优化手段如重排序、增量更新机制及系统评估方法。文章强调该技术能有效解决企业知识孤岛、信息碎片化等问题，降低大模型“幻觉”，实现基于私有知识的精准问答，推动知识管理系统智能化升级。; 适合人群：具备一定AI基础，对大模型应用、NLP或知识管理感兴趣的开发人员、架构师及技术决策者，尤其是工作1-3年希望深入RAG技术栈的研发人员。; 使用场景及目标：① 构建企业级智能问答系统，实现高效知识检索与生成；② 学习LangChain框架在RAG中的全流程集成与工程实践；③ 掌握如何优化文本分割、向量检索和结果生成以提升系统准确性与稳定性；④ 实现知识库的动态更新与持续迭代，支撑实际业务需求。; 阅读建议：建议结合提供的学习地址进行动手实践，边学边练，重点关注各模块的设计原理与调优技巧，同时关注实际部署中的性能与可维护性问题，深入理解RAG系统的内在机制。

合肥工业大学 宣城校区 人工智能 期末报告 计算机与信息学院 HFUT 仅作为参考 说 明 期末报告是关于该课程教学内容、过程及效果的一种记录和总结，因此，应注意以下事项和要求： 1．期末报告要求：格式规范，语言表达清楚，数据和程序真实。并能够理论联系实际，认真分析研究中出现的问题与现象，总结经验。 2．每位同学应独立完成期末报告的撰写，严禁抄袭或拷贝，否则，一经查实，按作弊论取，并取消成绩。 3. 可根据实际需要调整每个单元格的篇幅，但是不建议超过40页。 4. 请按照要求填写期末报告。算法源代码请放置在附录中。 资源问题联系方式：QQ582233808

python3入门AI人工智能，此项目是针对初学者设计的一套全面的Python编程与人工智能技术教程，包含完整源码。 本课程的重点在于引导学员掌握Python 3的基础，并深入理解机器学习和深度学习的基本概念与实践技巧。 Python3入门AI人工智能教程为初学者提供了一套全面的学习路径，旨在帮助学员从零开始掌握Python编程语言，并深入了解人工智能领域中的机器学习和深度学习。此教程不仅包括了基础的Python编程内容，还涵盖了人工智能的相关理论和实践技术，使其成为对AI感兴趣的编程初学者的理想选择。 教程首先引导学员学习Python的基础知识，这包括了Python的基本语法、数据结构、控制流程、函数定义、类和对象等。掌握这些内容对于后续学习人工智能技术至关重要，因为它们是实现各种AI算法和模型的基石。在学习这些基础知识的同时，教程还会通过具体的例子来展示如何将这些概念应用于实际问题解决中。 随后，教程将过渡到人工智能的核心领域，即机器学习。学员将学习机器学习的基本概念，包括监督学习、非监督学习、强化学习等，以及如何使用Python实现常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机和神经网络等。通过实际案例的分析和动手实践，学员将逐步掌握如何对数据进行预处理、模型的选择、训练、评估和优化。 深度学习部分是教程的进阶内容，这部分内容将指导学员如何使用Python构建深度神经网络。这不仅包括了理论知识的讲解，例如神经网络的结构、激活函数、损失函数、优化算法等，还包括了使用流行深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来搭建复杂模型的实践。学员将能够理解深度学习在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域的应用。 整个教程贯穿了大量的实例代码和项目实践，使学员能够在解决问题的过程中巩固所学知识，并加深对Python编程和人工智能技术的理解。此外，教程的结构设计注重循序渐进，由浅入深，帮助学员在学习中逐步建立起自信心和解决问题的能力。 教程还可能会包含一些关于人工智能最新进展的讨论，例如强化学习的最新算法、深度学习在医疗和金融领域的应用等，让学员对人工智能的未来发展有一个初步的认识。 Python3入门AI人工智能教程是一套全面且实用的学习资源，不仅适合编程初学者，也适合那些希望深入了解人工智能技术的专业人士。通过本教程的学习，学员将能够掌握Python编程技能，并对人工智能技术有一个系统的认识和实践能力的提升。

随着科技的不断进步，人工智能技术已经逐渐融入我们的日常生活，其中AI翻译插件的应用尤为广泛。这类插件可以帮助我们跨越语言障碍，快速理解和沟通。在众多的翻译插件中，以Chrome浏览器为平台的翻译插件尤其受到用户的青睐。Chrome浏览器本身由于其优秀的性能和便捷的扩展功能而广受欢迎，因此开发Chrome平台上的翻译插件具有广阔的市场前景和实用价值。 本文所介绍的"沉浸式AI翻译插件chrome-immersive-translate-1_7_1.zip"，是一款专为Chrome浏览器设计的AI翻译工具，旨在为用户提供沉浸式的翻译体验。该插件的版本号为1.7.1，意味着经过了多次更新和优化，能够更好地满足用户的需求。根据文件名称"沉浸式翻译-1.7.1.crx"，我们可以推断出这是一款专为Chrome浏览器定制的.crx格式的扩展程序文件。 沉浸式AI翻译插件的出现，不仅解决了传统翻译工具无法提供实时、高效翻译的难题，而且其AI技术的应用，使得翻译质量更加精确和流畅。AI翻译插件通常具备以下几个特点： 它能够实时翻译网页内容。用户在浏览网页时，遇到不懂的外语内容，只需通过简单的操作，如点击翻译按钮，即可获得高质量的翻译结果。这样的功能大大提升了用户的阅读体验，使得浏览外文网站变得更加轻松。 沉浸式AI翻译插件通常拥有强大的语境理解能力。不同于简单的词对词翻译，这类插件能够根据整个句子或段落的语境进行分析，从而提供更加准确的翻译结果。这样的翻译更加符合语言的使用习惯，对于母语为非目标语言的用户来说，更容易理解。 再次，AI翻译插件一般还具备机器学习的能力。随着使用次数的增加，该插件可以不断学习用户的语言习惯和偏好，从而使得翻译越来越符合用户的需求。这不仅提高了翻译的准确性，也使得用户的使用体验更加个性化。 沉浸式AI翻译插件通常还支持多种语言的翻译，且更新速度快，能够及时跟进国际热点词汇和专业术语，保证翻译内容的时效性和专业性。 沉浸式AI翻译插件chrome-immersive-translate-1_7_1.zip不仅仅是一个简单的翻译工具，它代表了人工智能技术在翻译领域的应用成果，为广大用户带来了更为高效、便捷的跨语言沟通体验。随着技术的不断进步，这类AI翻译插件将会有更多的创新和提升，更好地服务于全球用户。

基于飞桨的OCR工具库，包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR，单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别。同时支持多种文本检测、文本识别的训练算法。

城市人口分析与预测 线上线下全场景生鲜超市库存履约一体化决策 基于TuGraph Analytics的⾼性能图模式匹配算法设计 面向金融场景基准测试的TuGraph-DB查询引擎优化 「智谱清言」Prompt优化大师会盟之旅 文心一言插件设计与开发 基于运营商大数据的栅格时序图预测 百度Apollo星火自动驾驶仿真赛项 基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署

人工智能原理实验四代码包是一个为学习和实践人工智能理论而设计的实验工具。该代码包通常包含了实现特定人工智能算法的基础代码框架，学生或开发者可以通过对代码的修改和扩展来加深对算法的理解和应用。在人工智能领域，实验四可能会涉及模式识别、机器学习、深度学习、自然语言处理等不同的研究方向，因此具体的代码包内容会依赖于实验的具体主题。 人工智能原理实验四的代码包通常包含以下几个方面的知识点： 1. 算法实现：代码包会提供实验所需的基本算法实现，比如神经网络的前向传播和反向传播算法、支持向量机（SVM）、决策树算法等。 2. 数据预处理：数据是机器学习和人工智能的核心，代码包会包含对实验数据集进行预处理的代码，例如数据清洗、特征提取、特征选择、归一化等操作。 3. 模型训练与验证：实验代码将包括模型的训练流程，例如划分训练集和测试集，模型的调参，以及模型效果的交叉验证。 4. 结果分析：实验不仅仅止于模型的训练，还包括如何分析模型的输出结果，比如准确率、召回率、F1值等性能指标的计算，以及混淆矩阵等工具的使用。 5. 环境配置：人工智能实验的代码包会包括软件环境的配置说明，可能涉及Python、TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等工具的安装与使用。 6. 实验指导：除了代码外，实验包可能还提供详细的实验指导书，指引学生如何一步步完成实验，如何对实验结果进行分析和讨论。 7. 扩展学习：为了鼓励深入学习，代码包可能会提供一些高级话题的扩展阅读材料或高级实验的代码示例。 人工智能原理实验四代码包是人工智能教育和研究领域不可或缺的教学资源，它不仅提供了算法的实现代码，还包括了数据处理、模型训练、结果分析等全方位的实验指导，极大地促进了学习者对人工智能原理的掌握和应用能力的提升。

人工智能训练师国家职业技能标准（2021）

《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》是一本深入探讨如何结合MATLAB进行计算机视觉和深度学习应用的书籍。书中的实例主要围绕基于小波变换的数字水印技术展开，这是一种在图像中嵌入隐藏信息的技术，广泛应用于版权保护、数据安全等领域。小波变换是一种强大的数学工具，它能够对信号进行多尺度分析，从而在不同层次上提取信息。 在MATLAB中，实现小波变换通常使用`wavedec`函数进行分解，`waverec`函数进行重构。小波变换可以用来将图像从空间域转换到小波域，使得高频和低频信息得以分离。在数字水印的嵌入过程中，关键步骤包括选择合适的嵌入位置（通常是图像的高频部分，因为这些部分对人类视觉系统不敏感）和确定合适的嵌入强度，以确保水印的存在不会显著降低图像质量。 深度学习是近年来人工智能领域的热门话题，它主要通过构建多层神经网络模型来学习复杂的特征表示。在本书中，可能会介绍如何使用MATLAB的深度学习工具箱来构建卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），用于图像识别、分类或者水印检测等任务。CNN特别适合处理图像数据，其卷积层能自动学习图像特征，池化层则有助于减少计算量并保持位置信息，而全连接层则负责分类或回归任务。 在MATLAB中，可以使用`alexnet`、`vgg16`等预训练模型作为基础，进行迁移学习，也可以使用`convnet`函数自定义网络结构。对于训练过程，MATLAB提供了`trainNetwork`函数，可以方便地调整超参数，如学习率、批次大小和优化器等。此外，还可以利用`activations`函数查看中间层的激活图，帮助理解模型的学习过程。 深度学习与小波变换的结合可能体现在水印的检测和恢复环节。例如，可以通过训练一个深度学习模型，使其学习如何在小波域中检测和定位水印，甚至预测水印内容。这样的模型可以对图像进行预处理，然后在小波系数中寻找水印的迹象，提高检测的准确性。 《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》这本书将理论与实践相结合，通过实际的项目案例，帮助读者掌握如何运用MATLAB进行计算机视觉和深度学习的实验研究，特别是基于小波变换的数字水印技术。通过学习，读者不仅能理解小波变换的原理和应用，还能熟悉深度学习的基本流程，并能够利用MATLAB进行相关算法的开发和实现。