n8n 是一个开源的工作流程自动化工具
深入探讨Spring AI框架,了解如何在Spring应用中集成AI能力,包括配置、使用和最佳实践
基于阿里云百炼+pgvector的RAG系统优化实战,使用Ragas框架进行专业评估。详细记录从4项指标不达标到全面通过的完整优化过程,包含LLM-as-a-Judge评估器创建、Rerank API修复、配置参数调优、模型选型优化。最终所有指标达标,生成延迟下降34%,成本降低60%。
(LLM系列)让大模型“深思熟虑”:ReAct、Self-Consistency 与 Tree-of-Thought 全解析
在AI应用开发中,Embedding模型是连接自然语言和机器理解的关键桥梁。本文深入解析OpenAI、Cohere、BGE三大主流Embedding方案的技术原理、性能特点、应用场景,并提供详细的选型指南。无论你是在构建RAG系统、语义搜索引擎,还是推荐系统,这篇文章都能帮你做出最优选择。
(LLM系列)LLM参数详解:temperature/top_p/max_tokens
(LLM系列)流式输出(Streaming)实现:提升用户体验
(LLM系列)Prompt工程完全指南:从零到高手
Chunk Size 是 RAG 系统中最被低估的核心超参数。本文系统对比固定切分、递归字符、结构感知、语义切分四种算法,深度解析 Overlap 策略原理,附场景调优配置与选型决策表,助你构建高召回率的检索系统。
(LLM系列)RAG(检索增强生成)原理与实践