RAG介绍 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）技术是一种结合了检索和生成两个阶段的自然语言处理技术，它由** Facebook AI**团队在 2020 年提出。通常包括两个阶段：检索阶段和生成阶段。在检索阶段，从知识库中找出与问题最相关的知识，为后续的答案生成提供素材。在生成阶段，RAG会将检索到的知识内容作为输入，与问题一起输入到语言模型中进行生成。这样，生成的答案不仅考虑了问题的语义信息，还考虑了相关私有数据的内容。解决了以下几个问题： ...
当我们计算卷积池化后的图像尺寸时，需要注意“VALID”和“SAME”两种Padding对应的输出尺寸计算方式不一样，下面就来说说具体的计算方式 1. 当Padding为“VALID” 这种情况下，当你经过最后一步步长做卷积或池化运算，超出图像边界不会补‘0’，输出的形状为：⌈(W-F+1)/S⌉ ...
一、标题写法 # 一级标题 ## 二级标题 ### 三级标题 #### 四级标题 ##### 五级标题 ###### 六级标题 注：最好#和标题之间保留一个空格 效果如下： 一级标题 二级标题 三级标题 四级标题 五级标题 六级标题 二、列表写法 无序列表： - 列表一 - 列表二 - 列表三 或者 * 列表一 * 列表二 * 列表三 或者 + 列表一 + 列表二 + 列表三 三者效果一样，如下所示： 列表一 列表二 列表三 有序列表： ...