国内快递地址解析技术的工作原理详解
随着电商和快递行业快速发展，非结构化地址问题日益突出，如字段混杂、拼写错误等，传统方式难以高效处理。为此，探数平台推出基于NLP和地理信息的快递地址解析API，可将原始地址文本解析为标准结构化字段（如省、市、区、街道等），并支持收件人姓名与电话提取。
技术上，该API采用深度学习模型（如BERT、BiLSTM）进行语义理解，结合地址知识图谱实现纠错与补全。服务支持SaaS调用或私有化部署，性能稳定，适用于各类前端场景。通过地址结构化处理，企业可显著提升订单处理效率，减少配送错误，优化用户体验，助力全链路智能化升级。无论是电商平台还是物流系统，均可从中受益。
GraphRAG：基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
本文介绍了一种结合知识图谱与大型语言模型（LLM）的GraphRAG系统，利用PolarDB、通义千问及LangChain实现。知识图谱通过结构化信息、语义理解和推理等功能，增强了信息检索与自然语言处理效果。PolarDB具备图引擎与向量检索能力，适配知识图谱存储与查询。通义千问处理自然语言，LangChain则整合模型与应用。实战步骤包括环境准备、数据库配置与数据导入，并通过实例展示了图谱与向量联合检索的优越性，提升了问答系统的准确性和实用性。
聊一聊计算机视觉中的KL散度
KL散度（Kullback-Leibler Divergence）是一种衡量两个概率分布差异的非对称度量，在计算机视觉中有广泛应用。本文介绍了KL散度的定义和通俗解释，并详细探讨了其在变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）、知识蒸馏、图像分割、自监督学习和背景建模等领域的具体应用。通过最小化KL散度，这些模型能够更好地逼近真实分布，提升任务性能。
如何增加用户的参与感？交互式推荐来了！
一方面，互动能让用户感受到更多的参与感，并能一定程度上干预推荐结果，而不只是被动接受推荐结果；另一方面，系统通过与用户的互动能更加了解用户的偏好，从而提升推荐效果。那么，我们是如何让用户和推荐系统互动起来的呢？且看下文。