【AI驱动】 RAG中，在读取了文件之后，最主要的任务是把这些数据拆分成更小的 chunk 片段，随后将这些特征进行 embedding 以表达它们的语义。在 RAG 中，这一过程的位置如下图所示。 最常见的分块方法是基于规则的，采用了诸如...

【AI驱动】 1. 背景介绍 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成 ）方法是指结合了基于检索的模型和生成模型的能力，以提高生成文本的质量和相关性。该方法是Meta在2020年发表的文章《Retrieva...

【AI驱动】 随着自动驾驶汽车、智能监控摄像头、面部识别以及大量对人有价值的应用出现，快速、精准的目标检测系统市场也日益蓬勃。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外，它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框（bounding ...

【AI驱动】 在深度学习领域，如何快速构建和训练神经网络是每位开发者都会遇到的问题。今天我们就来认识 Keras，这个由 Google 支持的深度学习高级接口，它能让我们像搭积木一样轻松构建复杂的神经网络模型。无论你是刚接触深度学习的新手，还是想提升开发...

【AI驱动】 一阶优化算法 梯度下降法（Gradient Descent） 梯度下降法是一种常用的优化算法，用于求解函数的最小值或最大值。它通过迭代地更新参数的方式来逐步接近最优解。假设我们要最小化一个可微函数f(x)，其中x是参数向量。梯度...

【AI驱动】 本文详细介绍了如何通过kimi.ai API Key快速接入Kimi智能助手，并利用其强大的自然语言处理能力构建智能应用。文章首先解释了kimi.ai API Key的作用，它是开发者访问Kimi API的凭证，用于实现与Kimi的交互。接着，文章提供了获取kimi.ai API Key的步骤，包括注册开发者平台、创建应用并生成API Key。 在快速入门部分，文章通过Python代码示例展示了如何使用kimi.ai API Key调用Kimi的Chat API，并解析API响应。此外，文章还探讨了Kimi API的多种应用场景，如智能客服、知识问答和内容生成，并提供了相应的代码示例。

【AI驱动】 知识图谱在AI搜索领域发挥着关键作用。通过构建结构化的语义知识库,结合GraphRAG技术,能够实现更智能的搜索体验。GraphRAG不仅继承了传统RAG的检索增强能力,还融入了知识图谱的语义理解和关系推理功能,显著提升了AI系统在复杂查询、个性化推荐等场景下的表现。这种结合让AI搜索更准确、更智能,为下一代搜索技术指明了方向。

【AI驱动】 回归 回归算法是一类用于预测连续数值输出的监督学习算法。 根据输入特征预测一个或多个目标变量。回归算法有多个分支和变种，每个分支都有其独特的优缺点。 1、线性回归（Linear Regression） 优点...

【AI驱动】 # 处理非线性关系 1. 多项式回归 多项式回归通过引入原始特征的高次幂，将线性模型扩展到非线性关系。 例如，对于一个特征 ，多项式回归可以考虑添加 、 等项。 对于一元多项式回归（二次...

【AI驱动】 时序数据分析在预测未来事件、检测异常、识别模式等领域中广泛应用。 因此，下面将详细介绍如何使用PyTorch框架构建一个基于Attention机制的LSTM（长短期记忆网络）模型来处理时序数据。 原理阐述 LSTM网络 ...

【AI驱动】 首先呢，归一化这个步骤是非常非常重要的！ 数据归一化是一种预处理步骤，就是想要将不同尺度和数值范围的数据转换到统一的尺度上。 这个过程通常涉及对原始数据进行调整，使其符合特定的标准，如使数据的范围落在0到1之间或具有标准正态分布...

【AI驱动】 理论基础 Lasso回归就是在普通最小二乘法的基础上增加了一个惩罚项，用于约束模型中的系数，使某些系数变为零，从而实现特征选择。 1. 数学公式 在普通的线性回归中，我们的目标是找到参数向量  ...

【AI驱动】 Ridge 回归是一种用于处理多重共线性（即自变量之间高度相关）的线性回归技术。它通过在模型中引入一个额外的惩罚项来避免过拟合，从而提高模型的泛化能力。 那么，具体什么是 Ridge 回归？ 首先来说线性回归：线性回归是用来预测...

【AI驱动】 整个案例是使用 CNN 构建图像分类，包括理论背景、模型构建、训练过程、代码实现及可视化的表现。 好了，废话不多说，一起来看~ 理论背景 卷积神经网络（CNN）概述 卷积神经网络（Convolutional Neur...

【AI驱动】 先来简单说说K-均值聚类是什么吧。 K-均值聚类 主要用于将数据分成几个组（称为簇）。它的名字里有个“K”，就是你要提前告诉算法你想把数据分成几组。 下面举一个通俗易懂的例子，很容易可以理解~ 假设有一堆数据点...