AI 智能体 RAG 入门教程

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RAG,全称为 Retrieval-Augmented Generation,中⽂译为检索增强⽣成。这项技术的核⼼在于整合两⼤关键功能:

C# 弃元模式:从语法糖到性能利器的深度解析

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  弃元是 C# 7.0 引入的语法特性,用下划线 _ 表示 “有意忽略的变量”。它不是一个实际的变量,没有分配值,甚至未分配内存,也无法被访问(尝试使用会触发编译错误 CS0103 The name ‘_’ doesn’t exist in the current context)。其核心设计初衷是:通过统一的语法明确 “此值无关紧要”,让编译器和开发者都能清晰理解意图。

QARM:多模态语义对齐与量化在推荐系统中的实践路径

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但在工业实践中,这种方式并不能充分发挥多模态特征的潜力。本文将介绍快手提出的
QARM(Quantitative Alignment Multi-modal Recommendation) 框架,它通过”语义对齐 + 表征量化”两步,解决了多模态特征在推荐系统中长期存在的两个核心问题:表征不匹配(Representation Unmatching)和表征不学习(Representation Unlearning)。

Kubernetes Ingress:管理集群外部访问的入口网关

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  在k8s之服务Service章节,我们详细的介绍了Service的组成以及相关的原理。Service可以将自身的服务暴露出去,给集群内部服务或者给外部服务去使用,或者将外部服务分装为一个service,供给集群内部服务使用。而今天介绍的ingress其实和service很类似,他都是将内部的服务暴露出来,给外界(包括集群内或集群外)去使用。只不过它两者工作的网络层级不同罢了。

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