.NET 原生驾驭 AI 新基建实战系列（二）：Semantic Kernel 整合对向量数据库的统一支持
，还通过其模块化设计和丰富的组件（如Vector Store Connectors、Embedding Generation和Vector Search），为.NET 开发者提供了一个统一的接口来操作向量数据库。本文将从 Semantic Kernel 的基本概念入手，逐步深入探讨微软如何通过这一工具实现向量数据库的整合，并分析其在实际开发中的优势与前景。 2. Semantic Kernel 概述 ...
Spring AI 增加混元 embedding 向量功能
确保其能够方便地被其他开发者使用和集成。而我们的项目 spring-ai-hunyuan 已经具备了正常的聊天对话功能，包括文本聊天和图片理解等基础功能。今天，我们进一步优化和扩展了该项目，新增了一个向量化功能。如图所示： 好的，首先就是对接API接口。我们开始。向量功能接口调用腾讯的所有接口共享同一个域名，并且接口之间并没有按照请求路径进行细分。主要依赖请求头中的action字段来区分不同的接...
【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...
GC-QA-RAG 智能问答系统的向量检索
本章节介绍 GC-QA-RAG 智能问答系统的核心检索技术原理，包括向量化策略、混合检索机制、RRF 融合排序等关键实现细节。1. 检索流程概述系统采用典型的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）三阶段架构，检索阶段的目标是：在用户提问时，结合关键词与语义理解，快速定位最相关的知识点，为后续生成高质量答案提供支撑。检索流程如下： 用户输入问题；系统对问题进行向...
宝塔docker安装milvus向量库
首先在/etc/docker中创建文件daemon.json设置加速镜像站点 { "registry-mirrors":[ "https://a88uijg4.mirror.aliyuncs.com", "https://docker.lmirror.top", "https://docker.m.daocloud.io", "https://hub.uuuadc.top", "https://do...
力扣251题详解：展开二维向量的多种解法与模拟面试
力扣251题详解：展开二维向量的多种解法与复杂度分析 在本篇文章中，我们将详细解读力扣第251题“展开二维向量”。通过学习本篇文章，读者将掌握如何实现一个迭代器来遍历二维向量中的所有元素，并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释，以便于理解。 问题描述 力扣第251题“展开二维向量”描述如下： 解题思路 方法一：双指针法 初步分析： 我们可以使用两个指针，一个指向当前行，另一...
【PyTorch单点知识】torch.nn.Embedding模块介绍：理解词向量与实现
`embedding_dim`的合理设定4. 结论 0. 前言 在自然语言处理(NLP)中，torch.nn.Embedding是PyTorch框架中一个至关重要的模块，用于将离散的词汇转换成连续的向量空间表示。这种转换允许模型捕捉词汇之间的语义关系，并在诸如情感分析、文本分类和机器翻译等任务中发挥关键作用。 本文将深入探讨torch.nn.Embedding的工作原理，并通过示例代码演示其在PyT...
线性代数基础：向量、矩阵、张量及其在机器学习中的应用详解
线性代数基础：向量、矩阵、张量及其在机器学习中的应用详解 线性代数基础：向量、矩阵、张量及其在机器学习中的应用详解一、向量 (Vectors)1. 向量的定义2. 向量在机器学习中的应用3. 向量空间 二、矩阵 (Matrices)1. 矩阵的定义2. 矩阵在机器学习中的应用3. 矩阵运算 三、张量 (Tensors)1. 张量的定义2. 张量在机器学习中的应用 四、向量、矩阵和张量与机器学习算法的...
矩阵化为最简形--列向量的最大线性最大无关组--阶梯型矩阵--特征值和特征向量
0 & 1 & 0 & 6 \\ 0 & 0 & 0 & 1 & \frac{1}{2} \end{pmatrix} 100001000010000123−2621 2 求矩阵列向量的最大线性最大无关组 对于矩阵 ( 1 7 2 5 2 3 0 − 1 1 − 1 2 1 0 6 4 0 4 1 2 − 1 ) \begin{pmatrix} 1 & 7 & 2 & 5 & 2 ...
基于Python Django的房价数据分析平台，包括大屏和后台数据管理，有线性、向量机、梯度提升树、bp神经网络等模型
复杂的Web应用。在这个平台中，前端大屏显示将用于直观展示房价分析结果，而后台数据管理模块则负责数据的收集、清洗、存储和处理。 为了提升房价预测的准确性，平台将集成多种机器学习模型，包括线性回归、支持向量机（SVM）、梯度提升树（GBDT）和BP神经网络等。这些模型各自具有不同的优势：线性回归模型简洁且易于解释，适合处理线性关系；SVM在处理高维数据时表现出色；GBDT通过多棵决策树的加权和提升预测精...