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文章讲述了智能问答系统从纯RAG技术到结合Agent技术的优化过程。针对三个子场景中结构化和非结构化数据混合查询的问题,作者最初按场景建立三个知识库,但遇到召回率低、场景判断不准的困境。后改为从数据类型维度建立两个知识库(结构化和非结…
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第一章:Open-AutoGLM离线任务调度算法概述Open-AutoGLM 是一个面向大规模语言模型训练与推理任务的离线调度框架,专为异构计算资源环境设计。其核心目标是在保证任务执行效率的同时,最大化资源利用率并降低整体调度延迟。该算法结合了动态优先…
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基于Dify镜像的开源LLM开发平台实战指南 在AI技术加速落地的今天,越来越多企业希望将大语言模型(LLM)融入业务流程——从智能客服到自动报告生成,再到个性化推荐。但现实是,大多数团队卡在了“如何快速、稳定、安全地构…
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你以為的『優化』正在讓程式慢 300%:C 類型系統的 7 個謊言前言:性能的幻象與現實在C開發者的世界中,「類型安全」與「零成本抽象」幾乎成為信仰條款。我們被教導要相信編譯器的智慧,相信現代C的優雅設計能自動轉化為高效執行碼。…
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第一章:Open-AutoGLM技术革命的行业意义Open-AutoGLM 的诞生标志着自然语言处理与自动化推理领域的一次重大跃迁。该技术通过融合生成式语言模型与逻辑推理引擎,实现了从“被动响应”到“主动决策”的能力升级,正在重塑企业智能化服务、科研辅…