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    推荐教程:RAG 比你想象的简单 —— 6 种检索方案从简到精

    推荐教程:RAG 比你想象的简单 —— 6 种检索方案从简到精

    一、背景:别一上来就搞向量数据库 很多团队做 RAG 的第一反应是:切分文档、调 embedding 模型、搭向量数据库、加 rerank,一套重型流水线直接上。结果索引慢、调试难、问个”...
    AI教程# 教程
    2个月前
    015.4K0
    AI 工作流中 7 个容易被忽略的 Python 坑

    AI 工作流中 7 个容易被忽略的 Python 坑

    一、背景:AI 代码跑得越多,隐性 bug 越多 AI 工作流的 Python 代码有三个特点:数据管线长(采集→清洗→切分→训练→评估)、随机性大(采样、初始化、shuffle)、依赖信任链长(pi...
    AI教程# 教程
    2个月前
    015K0
    TimesFM 2.5 实战:端到端时序预测全流程

    TimesFM 2.5 实战:端到端时序预测全流程

    一、背景:为什么需要时序基础模型 传统时序预测长期处于"一数据一模型"的作坊模式:做零售销量用 LightGBM,做电力负荷用 DeepAR,做流量预测又换成 PatchTST。每个场景都要重新做特征...
    AI教程# 教程
    2个月前
    014.9K0
    像素级 RAG 实战:把文档渲染成图像从零构建检索管线

    像素级 RAG 实战:把文档渲染成图像从零构建检索管线

    一、背景:为什么传统 RAG 在富版式文档上翻车 经典 RAG 管线是”文本中心”的:PyPDF 解析文字 → 按字符数切块 → 文本 embedding → 向量检索。这一套...
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    2个月前
    014.7K0
    IMDB 影评情感分析实战:从 TF-IDF 基线到 DistilBERT + LoRA 微调

    IMDB 影评情感分析实战:从 TF-IDF 基线到 DistilBERT + LoRA 微调

    情感分析是 NLP 的”Hello World”,但把 demo 做成可靠结论需要一整条工程链:数据审计、经典基线、可解释参照、参数高效微调、多维度评估、概率校准、鲁棒性检查...
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    2个月前
    014.7K0
    LangGraph 教程:用 Python 从零构建有状态的 AI Agent

    LangGraph 教程:用 Python 从零构建有状态的 AI Agent

    LangChain 的链式调用(Chain)跑线性流程很顺,可一旦流程需要”记状态、做分支、循环重试”,链就撑不住了。LangGraph 把 LLM 应用建模成图:节点是步骤...
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    2个月前
    014.5K0
    前谷歌 AI 总监的 LLM 编程工作流:让 AI 辅助编程真正高效

    前谷歌 AI 总监的 LLM 编程工作流:让 AI 辅助编程真正高效

    一、背景:为什么顶尖工程师都在重构自己的编程流 Addy Osmani 曾长期负责 Google 的 Web 与 AI 开发者体验工作,他每天面对的问题很典型:需求模糊、代码库庞大、模型能力强但不稳定...
    AI教程# 教程
    2个月前
    014.5K0
    Claude Skills 教程:给 AI 编程助手装上专业技能包

    Claude Skills 教程:给 AI 编程助手装上专业技能包

    一、背景:prompt 解决不了“每次都讲一遍”的累 同样一段“我们项目的 PR 按什么标准审”,你在每个新会话里讲一遍,队友讲另一个版本,agent 今天记住明天忘。Skill 解决的就是这个:把...
    AI教程# 教程
    2个月前
    014.3K0
    AI Agent 工程师指南:60 个自主系统设计模式(freeCodeCamp 免费全书)

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    一、背景:别再按行业背模板,按能力学架构 第一波 agent 资料是按行业组织的:医疗 agent、金融 agent、编程 agent,好像每个垂直领域都是一套独门配方。但把三者的架构图摆在一起会发现...
    AI教程# 教程
    2个月前
    013.7K0
    Meta Ax 实战:约束与多目标超参优化完整指南

    Meta Ax 实战:约束与多目标超参优化完整指南

    一、背景:调参为什么不能只靠网格搜索 训练一个随机森林、XGBoost 或者微调一个小模型,超参数空间动不动就是几十种组合:树的数量、最大深度、学习率、最小分裂样本……网格搜索在高维空间里是指数灾难...
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    2个月前
    012.8K0
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