内容概要：文章介绍了RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术，这是将信息检索与生成式AI融合的一种创新技术。RAG通过检索、增强和生成三个环节工作：首先将问题转化为向量形式并进行相似度匹配以检索相关信息，然后将这些信息作为上下文输入到模型中增强其理解能力，最后结合这些信息生成高质量的回答。RAG能实时获取最新信息，避免“幻觉”（即生成错误或虚构信息），并能拓展专业知识边界。它在智能客服、企业知识管理和科研等领域展现出巨大应用潜力，但也面临着检索准确性、数据质量等挑战。; 适合人群：对人工智能领域感兴趣的研究人员、工程师及企业管理人员。; 使用场景及目标：①提升智能客服的响应质量和效率；②优化企业内部知识管理，促进知识共享；③辅助科研人员快速获取和整理研究资料。; 其他说明：尽管RAG技术目前面临一些挑战，如检索准确性和数据质量问题，但随着技术的进步，它有望与知识图谱、多模态技术等深度融合，进一步拓展应用场景，为用户提供更加丰富和全面的服务。

内容概要：本文全面介绍了检索增强生成（RAG）技术，它结合了信息检索与文本生成，通过检索外部知识库来增强大型语言模型（LLM）的生成能力。RAG的核心思想是克服传统LLM仅依赖训练时学到的参数化知识的局限，通过在生成答案前检索相关文档作为上下文，既保持LLM的强大生成能力，又能够访问最新的或特定领域的知识。RAG系统由检索器、生成器和知识库组成，工作流程包括用户提问、检索相关文档、将文档和问题输入生成器以及生成最终回答。关键技术涵盖文档处理（分块和嵌入）、检索优化（多向量检索、重排序、混合检索）和生成优化（上下文压缩、提示工程、自洽性校验）。RAG的优势包括知识可更新、来源可追溯、领域适应性强、减少幻觉和成本效益高等。典型应用场景涉及问答系统、内容生成、教育、医疗咨询、法律分析和客服系统。开源框架如LangChain、LlamaIndex、Haystack，商业服务如Azure AI Search、Google Vertex AI和AWS Kendra + Bedrock支持RAG的实现。当前挑战包括检索精度、上下文窗口、延迟问题和多模态扩展，前沿发展方向有Active RAG、Self-RAG、多跳检索和端到端训练。; 适合人群：对自然语言处理、信息检索和AI技术感兴趣的开发者、研究人员和技术爱好者。; 使用场景及目标：①理解RAG技术的基本概念和系统架构；②掌握RAG的关键技术和实现工具；③探索RAG在不同领域的应用潜力。; 其他说明：RAG技术是企业部署LLM应用的主流范式，解决了知识更新和可信度等关键问题，未来将在更多领域展现其独特价值。阅读过程中应重点关注RAG的工作流程、优势特点以及与传统方法的对比，以便更好地理解和应用这一技术。

内容概要：本文详细介绍了RAG（检索增强生成）技术的核心思想、优点、缺点及其实现流程。RAG通过从外部知识库动态检索相关信息来增强大语言模型（LLM）的上下文，从而生成更准确、更真实的回答。其核心优势在于知识更新灵活、减少幻觉、高可追溯性和领域适配成本低。然而，RAG也面临依赖检索质量、系统复杂性和额外延迟等问题。文中还探讨了RAG的具体实现流程，包括加载文件、文本向量化、匹配相似文本和生成回答等步骤。此外，文章还介绍了向量检索与传统倒排索引的区别、Embedding的重要性、RAG的工作流程优化方法，以及RAG在不同场景下的应用优势。 适用人群：对自然语言处理、信息检索和大语言模型有一定了解的研究人员和工程师；希望深入了解RAG技术及其应用场景的从业者。 使用场景及目标：①需要实时更新知识的场景（如新闻、金融）；②领域专业性强的任务（如医疗、法律）；③需要提供可解释

用python批量下载快手某个主播的所有短视频，可以自动翻页，检索到全部，采用多线程同时下载，macos上亲测可用，使用方法python3 ks_author_multi_task.py

基于spring-ai框架实现的RAG增强检索，及ai对话demo后端服务源码。 Demo中演示了，根据本地客户宠物的洗澡剪毛记录，和剪毛和洗澡间隔规则，询问ai,哪些宠物应该剪毛或洗澡了。 运行前准备工作： 1.Java运行环境：openjdk22 2.安装ollama 3.pull大模型nomic-embed-text，wangshenzhi/llama3-8b-chinese-chat-ollama-q4 详细运行步骤，请参考以下文章：https://blog.csdn.net/weixin_42545951/article/details/140129688

包含：国能发电力〔2023〕20号 20KV及以下配电网工程建设预算编制与计算规定1册 (2022版)20kV及以下配电网工程概算定额5册 (2022版)20kV及以下配电网工程预算定额6册 2022版20kV及以下配电网工程预算+概算定额Excel版8册

这篇开题报告、文献综述和外文翻译的集合，主要涵盖了图像检索这一领域的深入研究。图像检索是计算机科学中的一个重要分支，它涉及到如何在大量的图像数据中有效地找到与查询图像相似或匹配的图像。这一技术广泛应用于搜索引擎、社交媒体、医学影像分析等领域。 开题报告是整个毕业设计的起点，它通常包括以下几个方面：选题背景和意义、研究现状、研究目标和内容、技术路线、预期成果以及进度安排。在这个特定的开题报告中，学生可能会详细阐述图像检索的重要性，尤其是在大数据时代的背景下，如何利用机器学习和深度学习技术提升检索效率和准确性。此外，还会提及当前的研究热点，如特征提取、图像分类、相似性度量等，并设定具体的研究目标和实施步骤。 文献综述是对过去研究的系统性总结，有助于理解图像检索的发展历程和技术趋势。这里可能涵盖了经典的图像检索算法，如基于内容的图像检索（CBIR）、SIFT特征、SURF特征、卷积神经网络（CNN）等。同时，也会讨论各种方法的优点和局限性，以及近年来的一些创新，比如深度学习模型如VGG、ResNet在图像特征表示上的应用。 外文翻译部分，从文件名称来看，涉及到了英语、日语两种语言的原文

随着科技、物联网技术的发展，图像检索系统的应用越来越广泛。图像检索技术是通过对待检索图像的颜色、纹理、语义进行特征提取，通过目标匹配识别算法在数据库中去寻找最为匹配的图像，从而实现目标的分类识别。图像检索技术目前广泛应用于互联网搜图、广告投放、智能安防等领域，提高了目标查找的速度与精准度。 本文基于图像处理算法，实现了基于颜色特征的图像检索系统的开发。算法方面分为图像的预处理、特征提取、检索算法三个部分，预处理部分采用色彩空间转换算法将待检索图像转换至HSV空间，然后利用中值滤波进行去噪处理。特征提取部分采用颜色矩特征提取算法，检索识别部分采用提取图像的颜色集特征，利用最小距离法实现特征的匹配和分类。系统搭建方面本文利用Matlab的GUI开发功能，搭建了目标检索系统。经过大量的测试表明，系统稳定且目标检索的效率及准确率较高，具有一定的实用性。 关键词：图像处理；特征提取； 目标检索；最小距离法

《文献检索与综述》是一门重要的硕士课程，旨在教授学生如何有效地在各种信息源中查找、筛选和综合学术文献，以支持他们的研究工作。这门课程的核心目标是提升学生的科研能力和批判性思维，使他们能够高效地进行学术交流和知识创新。 在文献检索方面，学生将学习使用各种数据库，如Web of Science、PubMed、CNKI、万方等，这些数据库覆盖了全球范围内的学术期刊、会议论文、学位论文和科技报告。理解数据库的结构和检索策略至关重要，包括关键词选择、布尔逻辑（AND、OR、NOT）的运用、引文索引的利用以及高级检索功能的掌握。此外，课程还将涉及搜索引擎，如Google Scholar的使用技巧，以及如何利用开放获取资源来扩大文献搜索的范围。 文献综述是科学研究中的关键环节，它要求对某一主题的大量文献进行深入阅读、分析和整合。学生将学习如何评估文献的质量，识别研究趋势，发现知识空白，以及如何有条理地组织和呈现综述内容。撰写文献综述时，需要遵循学术规范，正确引用和格式化参考文献，这通常包括APA、MLA、Chicago等引用风格。 在课程中，PPT课件将涵盖以下主题： 1. 文献检索基础：介绍主要的学术数据库和搜索引擎，以及如何构建有效的检索策略。 2. 信息素养：培养批判性思维，识别伪科学和错误信息，以及如何评估信息的可靠性。 3. 文献管理工具：如EndNote、Mendeley、Zotero等，用于收集、整理和引用文献的软件应用。 4. 文献综述写作：讲解文献综述的结构，包括引言、方法、结果和讨论部分，以及如何进行逻辑性的论述。 5. 学术伦理：强调引用和避免抄袭的重要性，以及学术不端行为的后果。 6. 实战训练：通过实际案例，让学生应用所学技能进行文献检索和综述的编写。 通过这门课程的学习，学生不仅能掌握高效的文献检索技能，还能提升自己的研究能力和学术写作水平，为他们的学术生涯打下坚实的基础。无论是进行硕士论文写作还是未来的研究项目，这些技能都将发挥重要作用。

【基于大语言模型的交互式视频检索引擎】 在当今信息化社会，视频数据量激增，如何高效地检索和获取相关信息成为了一个重要的问题。基于大语言模型的交互式视频检索引擎正是为了解决这一挑战而设计的。这类系统利用自然语言理解和生成能力强大的大语言模型，结合Python与Django框架，提供用户友好的接口，使得用户可以通过输入自然语言查询来检索相关视频。 **大语言模型** 大语言模型，如BERT、GPT系列或T5等，是深度学习在自然语言处理领域的突破性成果。这些模型通过海量文本数据的预训练，学会了理解和生成人类语言的能力。它们能够理解复杂的语义关系，执行语义解析，进行问答系统构建，甚至生成连贯的文章。在视频检索引擎中，大语言模型可以将用户的自然语言查询转化为可供搜索引擎理解的关键词，提高了查询的准确性和用户体验。 **Python编程语言** Python是一种广泛应用于数据分析、机器学习和Web开发的高级编程语言。其简洁的语法和丰富的库生态系统使得开发变得更加便捷。在视频检索引擎中，Python用于编写后端逻辑，处理数据处理、模型调用以及与数据库的交互等工作。Python的Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等库可以轻松集成大语言模型，实现高效的文本分析。 **Django Web框架** Django是Python的一个高级Web开发框架，它遵循MVT（Model-View-Template）架构模式，提供了快速开发、安全和可维护的Web应用。在交互式视频检索引擎中，Django负责处理用户请求，渲染页面，以及管理数据库。通过Django的URL路由系统，我们可以方便地定义用户接口，并通过视图函数处理请求，返回响应。同时，Django的ORM（对象关系映射）层简化了数据库操作，使得开发者可以专注于业务逻辑，而非底层数据库细节。 **实现过程** 1. **数据预处理**：需要对视频内容进行转码，提取关键帧和音频，并使用计算机视觉技术（如OpenCV）和音频处理库（如librosa）进行特征提取，生成视频的语义表示。 2. **模型集成**：将大语言模型整合到Python环境中，通过API调用或直接加载模型权重，使其能够处理用户输入的自然语言查询。 3. **查询处理**：用户输入查询后，大语言模型会对其进行解析，生成与视频特征相匹配的关键信息。 4. **检索匹配**：将处理后的查询与视频的语义表示进行比较，使用相似度算法（如余弦相似度）找出最相关的视频。 5. **结果展示**：Django框架根据匹配结果生成动态网页，将视频列表展示给用户，同时支持排序和过滤功能。 6. **交互优化**：通过用户反馈和点击率，持续优化模型和检索策略，提升检索效果和用户体验。 基于大语言模型的交互式视频检索引擎结合了Python的灵活性和Django的强大功能，实现了自然语言与视频内容之间的高效匹配，为用户提供了一种直观且有效的检索方式。随着技术的发展，此类引擎有望在视频搜索引擎领域发挥越来越重要的作用。