通过Milvus的BM25算法进行全文检索并将混合检索应用于RAG系统
本文介绍如何利用 Milvus 2.5 版本实现快速的全文检索、关键词匹配，以及混合检索（Hybrid Search）。通过增强向量相似性检索和数据分析的灵活性，提升了检索精度，并演示了在 RAG 应用的 Retrieve 阶段如何使用混合检索提供更精确的上下文以生成回答。
解锁机器学习的新维度：元学习的算法与应用探秘
引言 在机器学习快速发展的今天，元学习（Meta-Learning）作为一种新兴的方法论，受到了越来越多的关注。元学习的主要目标是使模型能够在面对新任务时迅速适应，通常只需极少的样本。这一能力在现实应用中尤为重要，例如在图像识别、自然语言处理和医疗健康等领域。本文将详细探讨元学习的基本概念、主要算法及其广泛的应用，帮助读者深入理解元学习的原理与实践。 ...
如何通过开放搜索内容增强版在社区论坛场景的应用
社区内容通常包括UGC和PGC。由于关键词和内容多样性丰富、用词规范程度参差不齐，搜索引擎需要对关键词和内容进行智能语义分析，识别出用户真正的查询意图，找到最全面最相关的结果满足用户需求。本文将详细介绍如何通过“开放搜索（OpenSearch）内容增强版”在社区论坛场景的应用，提升用户搜索体验。
维度规约（降维）算法在WEKA中应用
维度的诅咒是一种现象，即数据集维度的增加导致产生该数据集的代表性样本所需的指数级更多的数据。为了对抗维度的诅咒，已经开发了许多线性和非线性降维技术。这些技术旨在通过特征选择或特征提取来减少数据集中维度（变量）的数量， 而不会显着丢失信息。特征提取是将原始数据集转换为维数较少的数据集的过程。两个众所周知的，密切相关的特征提取技术是主成分分析（PCA）和自组织映射（SOM）。 ...
物联网平台企业实例类型和功能区别
物联网平台企业版实例类型包含标准型、尊享型和MQTT型，您可根据实际业务需求，参考本文实例说明，购买需要的企业版实例。本文介绍各类型企业版实例的使用说明。
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