31_NLP数据增强：EDA与NLPAug工具
在自然语言处理（NLP）领域，高质量的标注数据是构建高性能模型的基础。然而，获取大量准确标注的数据往往面临成本高昂、耗时漫长、覆盖度不足等挑战。2025年，随着大模型技术的快速发展，数据质量和多样性对模型性能的影响愈发显著。数据增强作为一种有效扩充训练样本的技术手段，正成为解决数据稀缺问题的关键策略。
《法务RAG开发不踩坑：Kiln+LlamaIndex+Helicone的协同方法指南》
本文记录企业级法务知识库RAG系统的多AI协同开发实战：面对2万份格式混杂、含15%模糊扫描件的法律文档，14天交付需3秒响应精准查询的系统，构建Kiln AI、LlamaIndex、Helicone协同矩阵。Kiln AI完成数据清洗（有效信息密度提至85%）、合成训练样本及模型微调，使专业术语识别准确率达92%；LlamaIndex搭建三层检索架构，融合语义与关键词检索，匹配错误率降至5%，响应时间缩至2.1秒；Helicone优化提示词与推理监控，输出规范率达97%。
你们催更的模型，云栖大会一口气全发了！
通义发布6款全新模型及“通义百聆”语音品牌，覆盖文本、视觉、语音、视频、代码、图像全场景。Qwen系列升级显著提升多模态理解与生成能力，Wan2.5支持音画同步，百聆攻克企业语音落地难题，全面赋能AI应用创新。
面向古籍版面数字化识别应用研究—基于HisDoc-DETR模型深入剖析
针对古籍版面复杂、文字稀疏、数据稀缺等难题，合合信息与华南理工大学联合提出HisDoc-DETR模型。该框架融合Transformer全局建模与CNN局部特征提取优势，创新引入语义关系学习、双流特征融合及GIoU感知预测头三大模块，显著提升古籍逻辑与物理结构的识别精度，在SCUT-CAB数据集上性能超越主流方法，为古籍数字化、知识库构建与文化遗产传播提供强有力的技术支撑。
如何开发车辆管理系统中的加油管理板块（附架构图+流程图+代码参考）
本文针对中小企业在车辆加油管理中常见的单据混乱、油卡管理困难、对账困难等问题，提出了一套完整的系统化解决方案。内容涵盖车辆管理系统（VMS）的核心功能、加油管理模块的设计要点、数据库模型、系统架构、关键业务流程、API设计与实现示例、前端展示参考（React + Antd）、开发技巧与工程化建议等。通过构建加油管理系统，企业可实现燃油费用的透明化、自动化对账、异常检测与数据分析，从而降低运营成本、提升管理效率。适合希望通过技术手段优化车辆管理的企业技术人员与管理者参考。
Python实现PDF图片OCR识别：从原理到实战的全流程解析
本文详解2025年Python实现扫描PDF文本提取的四大OCR方案（Tesseract、EasyOCR、PaddleOCR、OCRmyPDF），涵盖环境配置、图像预处理、核心识别与性能优化，结合财务票据、古籍数字化等实战场景，助力高效构建自动化文档处理系统。