内容概要：本文全面介绍了检索增强生成（RAG）技术，它结合了信息检索与文本生成，通过检索外部知识库来增强大型语言模型（LLM）的生成能力。RAG的核心思想是克服传统LLM仅依赖训练时学到的参数化知识的局限，通过在生成答案前检索相关文档作为上下文，既保持LLM的强大生成能力，又能够访问最新的或特定领域的知识。RAG系统由检索器、生成器和知识库组成，工作流程包括用户提问、检索相关文档、将文档和问题输入生成器以及生成最终回答。关键技术涵盖文档处理（分块和嵌入）、检索优化（多向量检索、重排序、混合检索）和生成优化（上下文压缩、提示工程、自洽性校验）。RAG的优势包括知识可更新、来源可追溯、领域适应性强、减少幻觉和成本效益高等。典型应用场景涉及问答系统、内容生成、教育、医疗咨询、法律分析和客服系统。开源框架如LangChain、LlamaIndex、Haystack，商业服务如Azure AI Search、Google Vertex AI和AWS Kendra + Bedrock支持RAG的实现。当前挑战包括检索精度、上下文窗口、延迟问题和多模态扩展，前沿发展方向有Active RAG、Self-RAG、多跳检索和端到端训练。; 适合人群：对自然语言处理、信息检索和AI技术感兴趣的开发者、研究人员和技术爱好者。; 使用场景及目标：①理解RAG技术的基本概念和系统架构；②掌握RAG的关键技术和实现工具；③探索RAG在不同领域的应用潜力。; 其他说明：RAG技术是企业部署LLM应用的主流范式，解决了知识更新和可信度等关键问题，未来将在更多领域展现其独特价值。阅读过程中应重点关注RAG的工作流程、优势特点以及与传统方法的对比，以便更好地理解和应用这一技术。

前言 django是python语言的一个web框架，功能强大。配合一些插件可为web网站很方便地添加搜索功能。 搜索引擎使用whoosh，是一个纯python实现的全文搜索引擎，小巧简单。 中文搜索需要进行中文分词，使用jieba。 直接在django项目中使用whoosh需要关注一些基础细节问题，而通过haystack这一搜索框架，可以方便地在django中直接添加搜索功能，无需关注索引建立、搜索解析等细节问题。 haystack支持多种搜索引擎，不仅仅是whoosh，使用solr、elastic search等搜索，也可通过haystack，而且直接切换引擎即可，甚至无需修改搜索代码。

前言： 在做一个商城项目的时候，需要实现商品搜索功能。 说到搜索，第一时间想到的是数据库的 select * from tb_sku where name like %苹果手机% 或者django的 SKU.objects.filter(name__contains=”苹果手机”) 但是，假如你的数据库有几千万条数据，name字段没有索引，可能查询需要十几分钟，用户可能会等你？那为什么不给name字段增加索引？商品表不仅仅是用来查询，也会经常修改数据，新增删除数据等。建立索引后，做增删改操作时也会大大占用数据库资源。所以应该怎么解决呢？ Elasticsearch！ 一个强大的基于Lucen

Needle in A Haystack -- Catch Multiple Zero-days Using Sandbox

leetcode跳动问题实现 strStr() 实现strStr() 。 返回 haystack 中第一次出现 Needle 的索引，如果needle不是haystack一部分，则返回-1 。 澄清： 当needle为空字符串时，我们应该返回什么？ 这是面试时要问的一个很好的问题。 为了解决这个问题，当needle为空字符串时，我们将返回0。 这与 C 的strstr()和 Java 的indexOf() 。 解决方案 1：自上而下的迭代方法 strStr.js的解决方案使用自上而下的迭代方法，击败了之前所有 Leetcode 提交的 95%。 解决方案 2：自顶向下迭代方法（Fail Fast） strStr-fail-fast.js的解决方案，也使用了自顶向下的迭代方法，但被设计为在遇到边缘情况时快速下降。 这提高了性能，几乎 100% 击败了之前所有的 Leetcode 提交。 示例 1： Input: haystack = "hello", needle = "ll" Output: 2 示例 2： Input: haystack = "aaaaa", needle = "bb

django+haystack配置中文搜索的文件，简单，放在应用目录下即可！