用 Milvus 做向量搜索时，你是不是也遇到过这样的麻烦：数据放进 Milvus 之前，得先自己做一堆预处理，用各种模型把文字、图片、音频转成向量（也就是 “向量化”），还得提取特征、调整格式……

搜索 向量 query 预处理 milvus 2025-09-26 14:00  2

提出了一种基于transformer的多模态传感器融合方法SAMFusion，结合RGB、LiDAR、NIR门控相机和雷达四种传感器模态，提高恶劣天气下的目标检测性能。设计了一种新颖的编码器架构，包含深度引导的相机-激光雷达变换、两种相机模态间的早期融合以及自

模态 query lidar samfusion 2025-09-25 17:48  2

索引应建立在查询频繁、更新较少的字段上。避免对经常更新的表创建过多索引。多列索引要注意最左前缀原则。全文索引适用于文本搜索，但需要注意字符集和排序规则。定期分析查询语句，使用 EXPLAIN 查看索引使用情况。

mysql query 索引 全文索引 mysql索引 2025-09-23 19:41  4

在我们这一章节中，我们将为一家航空公司构建自定义AI客户支持助手，帮助用户研究和安排旅行。我们将使用LangGraph的中断和检查点以及更复杂的状态来组织助手的工具并管理用户的航班预订、酒店预订、汽车租赁和游览。本章节需要我们熟悉前面的LangGraph的基本

query cursor str params union 2025-09-23 16:39  2

本文基于解析如何从零构建一个支持本地知识库+网络搜索的智能问答系统。项目采用Qwen Agent框架，集成Elasticsearch向量检索，支持BM25+Embedding混合检索，并具备现代化的WebUI界面。

rag 架构 agent query rag系统 2025-09-13 12:05  1

你有没有想过，那些每天准点下班，甚至还能提前溜去喝杯咖啡的同事，是不是偷偷掌握了什么“武功秘籍”？其实，他们很可能不是手速快，而是“心法”对。他们懂得如何让软件为自己“打工”，掌握工作的主动权。

软件 ppt 办公软件 excel query 2025-09-04 23:11  7

单目 3D 目标检测是计算机视觉领域的热门研究方向，但如何在真实复杂场景中识别“未见过”的物体，一直是个难题。本文介绍的 3D-MOOD 框架，首次提出端到端的开集单目 3D 检测方案，并在多个数据集上刷新了 SOTA。>>更多资讯可加入CV技术群获取了解哦

query sota 相机参数 单目 单目3d 2025-09-03 10:12  4

在监控、可观测性领域，指标的数量与日俱增，各类中间件的指标相对固定，但是很多业务方有时会上报很多稀奇古怪的指标，也不管有用没用反正就是上报了，而且有时是偶发性流量暴增，比如业务方为了做测试，部署了一套新环境之类的。作为平台存储侧，VictoriaMetrics

副本 query disk victoriametrics 2025-09-03 09:53  4

本文深入探讨了RAG（Retrieval Augmented Generation）技术的实现细节与优化策略，指出在AI应用开发中，RAG常被视为黑盒导致问题定位困难。文章从文档分块（Chunking）、索引增强（语义增强与反向HyDE）、编码（Embeddi

模型 rag query token rag效果 2025-09-01 20:18  6

从RAG到Agentic RAG，是AI从“信息调用”走向“任务执行”的一次范式跃迁。本文将系统梳理Agentic RAG的架构演进、能力扩展与应用场景，帮助读者理解生成式AI如何从“工具”变成“智能体”。

rag query agentic agenticrag 向 2025-09-01 10:46  4

本文提出了一个无需对目标类别进行再训练的新型少样本异常分割方法——DictAS，它通过从少量正常图像构建“字典”并利用字典查找机制识别查询图像中异常区域，从而在多个工业和医疗数据集上持续超越了现有的最先进 FSAS 方法。

范式 query iccv dictas attn 2025-08-29 18:35  4

在前面的 4 篇文章里，我们首先铺垫了AI产品经理最重要的基石——AI 产品四层架构 (用户层、应用层、模型层、基础设施层)，接着由浅入深的阐述了 RAG技术 (检索增强生成) ，包括：

rag llm 产品经理 prompt query 2025-08-30 11:17  7

意图识别（intent Detection）的核心作用在于准确判断用户的语义目的。系统能将用户输入映射到预定义的意图类别（如"查询天气"、"预订餐厅"），这一步骤决定了后续业务流程的正确走向。若意图识别错误，整个对话流程就会偏离用户真实需求。

智能体 ai智能体 query 上海地铁 智能体实战 2025-08-27 11:15  5

query 前端 const 乐观锁 乐观锁机制 2025-08-24 20:31  5

在RAG系统中，Query改写不是锦上添花，而是决定检索效果的关键变量。本篇文章将从AI产品经理视角出发，拆解Query改写的核心逻辑与落地路径，帮助你理解如何通过“意图重构”提升召回质量，构建更智能、更精准的AI问答系统。

rag 产品经理 向量 query rag系统 2025-08-24 19:25  6

Power Query 是 Microsoft Excel 和 Power BI 中强大的数据清洗与转换工具，能够高效处理复杂数据集。本文详细介绍十大实用技巧，涵盖数据清洗的核心功能，并通过具体示例及对应的 M 代码帮助你快速上手。这些技巧将提升你的数据处理效

apple query 分隔符 数 previousstep 2025-08-05 07:59  5

选择合适格式：优先文本格式 (CSV/TXT)：纯文本格式加载速度最快，内存占用最小。避免直接打开超大型 XLSX 文件。利用 Power Query：Excel 内置的强大ETL工具，能高效连接和转换大型文本、数据库数据。分批次导入：将超大文件拆分为多个 C

excel sql query sqlserver xcel 2025-08-04 20:14  5

无论是之前的搜索、问答、推荐还是目前基于大模型的RAG，召回和排序仍然是核心的两个工程模块。召回排序在不同场景有很多不同的算法和工程化实现方式，我们简单聊下其中的有代表性的方法。

逻辑 rag query ctr rag时代 2025-06-03 09:51  13

然而，清华大学、墨尔本大学的这项研究工作指出了该范式下的一种新型隐藏安全风险： 开源模型的发布者可以在开源之前埋下后门（不影响模型通用性能），并进而利用该后门从下游基于该开源模型微调得到的下游模型中窃取微调数据（仅需黑盒权限） ！

模型 开源 llm query 后门 2025-05-28 11:49  13

拿到这道题时，我在思考：是否可以用多个奖励小模型的组合来替代单一奖励大模型呢？让每个小模型专注评判图片的某一类问题，如商品形状、摆放位置、色彩搭配等，降低单一模型的学习难度，同时提升评判的精细度；另一方面多奖励模型意味着更灵活的业务规则嵌入和更丰富的模型组合方

零售 技术 query epsilon dmax 2025-05-26 15:45  11