【AI 大模型】RAG 检索增强生成 ⑥ ( 使用 向量数据库 作为 RAG 知识库 完整实现 )
文章目录 一、本地知识库 搭建1、大模型弊端2、向量数据库 -> 本地知识库 二、RAG 检索增强生成 三阶段1、RAG 三阶段简介2、RAG 三阶段 流程图3、检索 Retrieval - 向量相似度匹配4、增强 Augmented - 知识库信息注入5、生成 Generation - 大模型整合输出 三、完整代码示例1、生成本地知识库代码示例2、生成本地知识库执行结果3、RAG 服务实现① 检索...
数据增强术：如何利用大模型（LLMs）来模拟不同的扰动类型以增强信息提取任务的鲁棒性
注入1-3处拼写错误（如同音字、形近字）。 原始文本：{原文} 人工审核： 验证生成样本的语义合理性和扰动有效性，过滤不符合实际的噪声样本。 确保敏感信息（如xx名称、金额）脱敏处理。 二、动态数据增强策略 一种基于损失的动态选择困难样本进行迭代训练的方法。首先，使用初始模型在原始训练集上进行训练，并计算增强样本的推理损失。然后，根据推理损失选择高损失样本进行微调。接下来，基于微调后的模型重新计算增...
7. 马科维茨资产组合模型+金融研报AI长文本智能体(Qwen-Long)增强方案（理论+Python实战）
hts函数汇总 3. 汇总代码4. 反思4.1 不足之处4.2 提升思路 5. 启后 0. 承前 本篇博文是对前两篇文章，链接: 5. 马科维茨资产组合模型+政策意图AI金融智能体(Qwen-Max)增强方案（理论+Python实战） 6. 马科维茨资产组合模型+政策意图AI金融智能体(DeepSeek-V3)增强方案（理论+Python实战） 的缺点：AI金融智能体所获取信息量（政策意图）过少的改进...
人机交互：面部识别_14.面部识别在虚拟现实和增强现实中的应用
14. 面部识别在虚拟现实和增强现实中的应用 14.1 虚拟现实中的面部识别 在虚拟现实（VR）环境中，面部识别技术可以显著提升用户体验，使其更加沉浸和自然。通过识别用户的面部表情，VR系统可以实时调整虚拟角色的行为，增强用户与虚拟世界的互动。 14.1.1 面部表情识别 面部表情识别是虚拟现实中最常见的应用之一。通过摄像头捕捉用户的面部图像，使用计算机视觉算法识别出用户的表情，如微笑、惊讶、愤怒等...
深度学习实验--初步探索数据增强、优化器对模型的影响
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 前言 这次主要是探究，优化器、数据增强对模型训练的影响；基础篇还剩下几个, 后面的难度会逐步提升;越学，越觉得这个东西很玄学，没有过硬实力真的很难把控；欢迎收藏 + 关注, 本人会持续更新. 文章目录 1、实验优化器对比实验优化器结合数据增强分别进行与不进行数据增强，跑20轮分别进行与不进行数据增强，跑50轮 2、代码实现1、...
「Mac畅玩鸿蒙与硬件38」UI互动应用篇15 - 猜数字增强版
分和历史记录功能，用户可以在每次猜测后查看自己的得分和猜测历史。此功能展示了状态管理的进阶用法以及如何保存和显示历史数据。 关键词 UI互动应用数字猜谜状态管理历史记录用户交互 一、功能说明 在猜数字增强版中，应用会随机生成一个目标数字，用户可以反复猜测，直到猜中目标数字。应用会记录每次猜测的历史信息，包括猜测的数字和提示信息，同时为每次猜对目标数字的用户加分。 二、所需组件 @Entry 和 @Co...
增强多模态大语言模型推理能力：混合偏好优化的魔力
诸如直接偏好优化（DPO）的方法使模型能够从偏好信号中学习以生成更符合用户需求的响应，为从人类反馈中进行强化学习（RLHF）奠定了基础。虽然RLHF已被探索用于MLLMs，主要是为了减少幻觉，但其用于增强多模态推理的应用仍然未被充分探索。在这些见解的基础上，我们进行了一项系统研究，探讨如何使用PO来加强MLLMs的多模态推理能力。 通过PO增强MLLMs的多模态推理能力面临几个挑战：（1）有限的多模态...
tensorflow案例7--数据增强与测试集, 训练集, 验证集的构建
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 前言 这次主要是学习数据增强, 训练集 验证集 测试集的构建等等的基本方法, 数据集还是用的上一篇的猫狗识别;基础篇还剩下几个, 后面的难度会逐步提升;欢迎收藏 + 关注, 本人会持续更新. 文章目录 1. 简介数据增强训练集划分 2. 案例测试1. 数据处理1. 导入库2. 导入数据(训练集 测试集 验证集)3. 数据部分展...
YoloV8改进策略：Block改进|细节增强注意力模块（DEAB）|即插即用
文章目录 摘要 一、论文介绍 二、创新点 三、方法 四、模块作用 五、改进的效果（以YoloV8为例） 论文翻译：《DEA-Net：基于细节增强卷积和内容引导注意力的单幅图像去雾》 I 引言 II. 相关工作 III 方法论 IV 实验 V 结论 需要安装的库 代码 改进方法 测试结果 总结 摘要 一、论文介绍 DEA-Net的提出背景：单幅图像去雾是一项具有挑战性的任务，旨在从观测到的雾图中恢复出...
轻量化特征融合 | YOLOv8 引入一种基于增强层间特征相关性的轻量级特征融合网络 | 北理工新作
摘要—无人机图像中的小目标检测由于分辨率低和背景融合等因素具有挑战性，导致特征信息有限。多尺度特征融合可以通过捕获不同尺度的信息来增强检测，但传统策略效果不佳。简单的连接或加法操作无法充分利用多尺度融合的优势，导致特征之间的相关性不足。这种不足阻碍了小目标的检测，尤其是在复杂背景和人口密集的区域中。为了解决这一问题并高效利用有限的计算资源，我们提出了一种基于增强层间特征相关性（EFC）的轻量级融合策...