优化RAG检索：别只关注模型，关键在于这三方面！
本文从测试开发视角，解析RAG检索模块的五大优化方向：向量化模型、文本分块、检索参数、混合检索及知识库更新。通过建立自动化评测基线与回归验证体系，确保优化效果可量化、可追溯，让测试成为RAG系统迭代的关键支撑。
提升回归模型可信度：4种神经网络不确定性估计方法对比与代码实现
回归任务中，模型常只输出预测值而忽略不确定性，带来潜在风险。本文对比四种神经网络不确定性估计方法：均值+对数标准差、均值+对数方差、MC Dropout与简化PPO。实验表明，前两者在混凝土强度数据上表现最佳，能有效识别可靠预测，而PPO效果不佳。准确评估不确定性对医疗、自动驾驶等高风险领域至关重要。
数字孪生技术全景解析：从核心原理到产业实践
数字孪生技术通过虚实映射、实时联动，推动工业、城市、文化等领域智能化升级。济南奥维数字科技凭借自主引擎与全栈能力，打造多个标杆应用，助力“数字济南”建设，引领产业生态发展。（239字）