38作者: page_index5 个月前原帖
并非所有的改进都来自于增加复杂性,有时去除复杂性才是关键。 PageIndex 对 RAG 采取了不同的方式。它并不依赖于向量数据库或人工分块,而是从文档中构建一个层次树结构,并使用基于推理的树搜索来定位最相关的部分。这种方法与人类阅读的方式相似:通过各个部分和上下文进行导航,而不是简单地匹配嵌入。 因此,检索过程显得透明、结构化且易于解释。这使得 RAG 从近似的“语义感觉”转向对信息存储位置的明确推理。这种清晰度可以帮助团队更有效地信任输出结果并调试工作流程。 更广泛的意义在于,检索不需要在向量中无止境地扩展才能强大。通过依赖文档结构和推理,它提醒我们,效率和类人逻辑可以与原始计算能力一样具有变革性。
8作者: pontusabra5 个月前原帖
我一直在致力于自动化记账任务,其中一个主要的难点是手动对账收据和银行交易。我们建立了一个后台运行的系统,可以解析收据(包括Gmail),建议匹配项,并通过确认学习,随着时间的推移实现自动匹配。<p>这个系统集成在Midday中,并且是完全开源的。<p>如果你有任何问题,请随时告诉我!
1作者: shivajikobardan5 个月前原帖
参数立方曲线 边界表示 混合函数 样条 B样条 立方贝塞尔曲线 德卡斯特利亚算法 我最近几天一直在研究这些主题,但还没有理解任何内容。我尝试过彼得·肖利的《计算机图形学》教材,以及福利等人的书、赫恩和贝克等的书…… 我清楚自己缺乏理解这些内容所需的数学基础。因此,我恳请推荐一些可以帮助我复习的资源。作为一名计算机工程专业的毕业生,我上过数学课程,只是我变得像一个计算器,而没有理解公式和步骤背后的逻辑,所以需要进行简短的复习。