RAG 2.0 深入解读
              本文从RAG 2.0 面临的主要挑战和部分关键技术来展开叙事,还包括了RAG的技术升级和关键技术等。
              
             
            
            
              
              向量存储vs知识图谱:LLM记忆系统技术选型
              本文探讨LLM长期记忆系统的构建难点与解决方案,对比向量检索与知识图谱架构优劣,分析Zep、Mem0、Letta等开源框架,并提供成本优化策略,助力开发者实现高效、可扩展的AI记忆系统。
              
             
            
              
              【微笑讲堂】AI时代的Geo优化:掌握这些技能,让你的内容被智能引擎“偏爱”
              大家好,我是微笑老师!本期讲解“Geo都需要掌握哪些技能”。随着AI搜索兴起,GEO(生成式引擎优化)正取代传统SEO,核心在于让内容被AI“读懂、信任、引用”。需掌握四大技能:结构化数据工程、多模态语义对齐、动态知识图谱运维、权威信源建设。从“被找到”到“被引用”,GEO与SEO融合进化,助力内容在AI时代脱颖而出。未来已来,你准备好了吗?
              
             
            
              
              App隐私合规“免费”自动化检测
              App隐私合规检测提供了全面的隐私合规检测报告和专家建议,从确保形式合规(隐私政策文本合规性)及实质合规(代码层合规性)的一致性,从个人信息收集、权限使用场景、超范围采集、隐私政策、三方SDK等多个维度帮助企业和开发者提前识别App隐私合规相关风险,规避监管通报、应用下架等重大风险。
              
             
            
            
              
              25 个值得关注的检索增强生成 (RAG) 模型和框架
              大型语言模型(LLM)如GPT-4在自然语言处理(NLP)领域展现了卓越能力,但也存在知识截止、静态知识库和内存限制等局限。检索增强生成(RAG)通过集成检索机制,允许LLM动态访问和整合外部数据源,提高了生成响应的准确性、相关性和时效性。本文深入探讨了25种先进的RAG变体,每种变体都旨在优化检索和生成过程的特定方面,涵盖成本限制、实时交互和多模态数据集成等问题,展示了RAG在提升NLP能力方面的多功能性和潜力。
              
             
            
              
              NLP助力非结构化文本抽取:实体关系提取实战
              本文介绍了一套基于微博热帖的中文非结构化文本分析系统,通过爬虫代理采集数据,结合NLP技术实现实体识别、关系抽取及情感分析。核心技术包括爬虫模块、请求配置、页面采集和中文NLP处理,最终将数据结构化并保存为CSV文件或生成图谱。代码示例从基础正则规则到高级深度学习模型(如BERT-BiLSTM-CRF)逐步演进,适合初学者与进阶用户调试与扩展,展现了中文NLP在实际场景中的应用价值。
              
             
            
            
              
              81_Few-Shot提示:少样本学习的技巧
              在大型语言模型(LLM)时代,提示工程(Prompt Engineering)已成为释放模型潜力的关键技能。其中,Few-Shot Prompting作为一种强大的技术,通过提供少量高质量的示例,显著提升模型在复杂任务上的性能。2025年,随着模型规模和能力的持续增长,Few-Shot Prompting技术也在不断演进,从简单的示例提供发展到更加精细化的优化策略。