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RAG时代也要懂的召回和排序逻辑

无论是之前的搜索、问答、推荐还是目前基于大模型的RAG，召回和排序仍然是核心的两个工程模块。召回排序在不同场景有很多不同的算法和工程化实现方式，我们简单聊下其中的有代表性的方法。

然而，清华大学、墨尔本大学的这项研究工作指出了该范式下的一种新型隐藏安全风险：开源模型的发布者可以在开源之前埋下后门（不影响模型通用性能），并进而利用该后门从下游基于该开源模型微调得到的下游模型中窃取微调数据（仅需黑盒权限）！

拿到这道题时，我在思考：是否可以用多个奖励小模型的组合来替代单一奖励大模型呢？让每个小模型专注评判图片的某一类问题，如商品形状、摆放位置、色彩搭配等，降低单一模型的学习难度，同时提升评判的精细度；另一方面多奖励模型意味着更灵活的业务规则嵌入和更丰富的模型组合方

大模型调用能力是 AI 应用开发的基础，允许应用程序与各种 AI 大模型进行交互，发送提示词并获取模型的响应。Spring AI 提供了统一的接口来支持各种主流大模型，包括 OpenAI GPT 系列、Claude、通义千问等。

大家好，继续给大家来分享一下Power Query的数据清洗技巧。今天的技巧是去获取分组数据的前安名，就TOPN。就像大家现在屏幕上看到这个数据，一会要把这个数据基于地区，就是这些大区去做数据分组。分组完之后想提取每个大区的总价值的前五名，当然也可以是前两名、

添加依赖库：Microsoft.Extensions.AI.OpenAI，版本为：最新预发行版 9.4.4-preview.1.25259.16，添加的时候记得勾选：包括预发行版。

llm client query mcp param 2025-05-23 18:30 5

大家好！今天赶报表又被老板吐槽数据排版乱？💔 明明横排数据密密麻麻看得眼晕，想要转成竖排却只会复制粘贴到手抽筋？别慌！这篇笔记手把手教你用Excel自带的隐藏功能，3分钟搞定行列转换，从此告别加班！👇

随着互联业务的发展、业务逐渐的复杂，传统代码架构在日常开发中存在的多种弊端，如代码混乱、补丁式开发、迭代成本高等问题，大大影响了迭代的效率。本文作者借助 DDD 的战略设计和战术设计，介绍了如何通过限界上下文、领域模型、聚合、资源库等概念，实现业务逻辑与技术的

query ddd cqe dto entity 2025-05-22 18:47 7

作为一家在银行技术领域拥有超过 30 年行业经验的领军供应商，我们拥有丰富且极具创新性的代码库，并通过战略性收购不断扩大业务。多年来，我们一直将自己定位为行业的创新者，但创新的迅猛步伐也为我们带来了在庞大产品线中保持文档一致性与时效性的挑战。

注意力（Attention）机制是深度学习中的一种重要技术，尤其在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和语音识别等领域表现突出。它通过动态分配权重，让模型在处理输入时“聚焦”于关键信息，有效解决了长距离依赖、信息瓶颈等问题。以下是对注意力机制的详细解析：

在本教程中，我们将讲解代理式架构的五个级别，从最简单的语言模型调用到完全自主的代码生成和执行系统。本教程专为在Google Colab上无缝运行而设计。从一个简单的“处理器”开始（仅回显模型输出），你将逐步构建路由逻辑、集成外部工具、编排多步骤工作流，并最终使

在Power BI还未出现的年代，Excel几乎是每个办公人员的标配——简单、好用、成本低，人们拿它做报表、算数据，日子过得还算顺心。但随着数据量开始激增，麻烦也接踵而至。几万行数据还能凑合，到了百万行级别，Excel就喘不过气了，运行卡顿，甚至直接崩溃。

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最近，IBM Research 需要在 Milvus 向量存储中使用混合搜索。由于我们已经在使用 LangChain 框架，因此我们决定撸起袖子，贡献出在 langchain-milvus 中启用它所需的一切。其中包括通过 langchain 接口支持稀疏嵌入

搜索 query documents 2024-11-22 07:23 5