当前位置: 首页 > news >正文

SpringAI框架中的RAG模块详解及应用示例

SpringAI框架中的RAG模块详解及应用示例

RAG(Retrieval-Augmented Generation)可以通过检索知识库,克服大模型训练完成后参数冻结的局限性,携带知识让大模型根据知识进行回答。SpringAI框架提供了模块化的API来支持RAG,主要包括QuestionAnswerAdvisorRetrievalArgumentAdvisor

QuestionAnswerAdvisor

QuestionAnswerAdvisor主要提供便捷简单的RAG流功能,只需指定一些简单的参数即可。例如,假设数据已加载到vectorStore中,可以通过以下方法进行RAG知识库检索:

QuestionAnswerAdvisor questionAnswerAdvisor = QuestionAnswerAdvisor.builder(vectorStore).searchRequest(SearchRequest.builder().similarityThreshold(0.5) // 只返回相似度高于0.5的结果.topK(3) // 只返回前三个结果.filterExpression(newFilterExpressionBuilder().eq("a", "b").build()) // 只检索 a==b 的文档.build()).build();ChatClient chatClient = ChatClient.builder(openAiChatModel).defaultOptions(OpenAiChatOptions.builder().model("gpt-3.5-turbo").build()).build();ChatResponse response = chatClient.prompt().advisors(questionAnswerAdvisor).user(u -> u.text("你好")).call().chatResponse();

如果构造advisor时未指定过滤条件,构建请求时也能动态添加:

chatClient.prompt().user(u -> u.text("hello")).advisors(a -> a.param(QuestionAnswerAdvisor.FILTER_EXPRESSION, "a==b")).call().chatResponse();

这里的lambda表达式中的a是一个AdvisorContext.Builder实例,param()用于向AdvisorContext中添加参数,这些参数在advisor链中共享,advisor会自动调用相应方法完成知识库检索和拼接。

RetrievalArgumentAdvisor

RetrievalArgumentAdvisor提供了更丰富的功能,允许程序员定义整个RAG过程的操作,包括检索前预处理、检索、检索后处理以及生成。

简单RAG实现示例

Advisor retrievalAugmentationAdvisor = RetrievalAugmentationAdvisor.builder().documentRetriever(VectorStoreDocumentRetriever.builder().similarityThreshold(0.50).vectorStore(vectorStore).build()).build();String answer = chatClient.prompt().advisors(retrievalAugmentationAdvisor).user(question).call().content();

高级RAG流程

检索前预处理
  1. CompressionQueryTransformer:对用户提问进行压缩,适用于对话历史较长且当前问题基于上下文的场景。示例:
Query query = Query.builder().text("And what is its second largest city?").history(newUserMessage("What is the capital of Denmark?"),newAssistantMessage("Copenhagen is the capital of Denmark.")).build();QueryTransformer transformer = CompressionQueryTransformer.builder().chatClientBuilder(chatClientBuilder).build();Query transformedQuery = transformer.transform(query);

也可由advisor自动完成:

CompressionQueryTransformer compressionQueryTransformer = CompressionQueryTransformer.builder().chatClientBuilder(ChatClient.builder(openAiChatModel)).build();RetrievalAugmentationAdvisor retrievalAugmentationAdvisor = RetrievalAugmentationAdvisor.builder().documentRetriever(VectorStoreDocumentRetriever.builder().build()).queryTransformers(compressionQueryTransformer).build();ChatClient.builder(openAiChatModel).build().prompt().user(u -> u.text("中国第二大的城市是哪里")).messages(newUserMessage("中国首都城市是哪里")).messages(newAssistantMessage("北京")).advisors(retrievalAugmentationAdvisor).call().chatResponse();
  1. RewriteQueryTransformer:使用大语言模型重写用户输入,适合语义模糊或冗长的查询。
QueryTransformer queryTransformer = RewriteQueryTransformer.builder().chatClientBuilder(chatClientBuilder).build();
  1. TranslationQueryTransformer:翻译用户查询为目标语言(通常为嵌入模型支持的语言)。
QueryTransformer transformer = TranslationQueryTransformer.builder().chatClientBuilder(chatClientBuilder).targetLanguage("english").build();
  1. MultiQueryExpander:多查询扩展器,将原始查询扩展为多个不同形式的查询以获取更多相关结果。
MultiQueryExpander expander = MultiQueryExpander.builder().chatClientBuilder(chatClientBuilder).numberOfQueries(3) // 生成三个查询.includeOriginal(false) // 不包含原始查询.build();
检索

负责从数据库中检索最相关文档。

VectorStoreDocumentRetriever vectorStoreDocumentRetriever = VectorStoreDocumentRetriever.builder().vectorStore(vectorStore).topK(4) // 返回最相关的4个.filterExpression(newFilterExpressionBuilder().eq("a", "b").build()) // 过滤条件:a==b.similarityThreshold(0.4) // 只返回相关度大于0.4的文档.build();List<Document> documents = vectorStoreDocumentRetriever.retrieve(newQuery("What is the main character of the story?"));

同样可以交由advisor自动完成并最终展示结果。

检索后处理

解决文档内容过多导致的信息丢失、模型上下文长度限制、内容噪声或重复问题。常见操作包括根据相关性重新排序文档、删除无关或重复文档、压缩文档内容以减少干扰。

生成

根据用户输入和最终检索到的文档生成回答。

ContextualQueryAugmenter将检索到的相关内容拼接到用户提问中,示例:

ContextualQueryAugmenter contextualQueryAugmenter = ContextualQueryAugmenter.builder().allowEmptyContext(false) // 是否允许检索提供空内容.build();
  • .allowEmptyContext(false)时,若无检索内容,模型通常不会回答或回答不知道。
  • .allowEmptyContext(true)时,即使检索内容为空,也会尝试回答。

ContextualQueryAugmenter主要做以下工作:

  • 检查检索结果是否为空
  • 非空时,拼接检索结果字符串并注入提示词模板变量(如{{retrievedDocs}}
  • 为空且.allowEmptyContext(false)时,设置空变量并指示模型“不要根据已有知识回答”
  • 为空且.allowEmptyContext(true)时,放行不插入上下文内容

以上即为SpringAI框架中RAG模块的详细介绍及使用示例,涵盖从简单到复杂的多种应用场景,帮助开发者灵活构建基于知识库的问答系统。

相关文章:

SpringAI框架中的RAG模块详解及应用示例

SpringAI框架中的RAG模块详解及应用示例 RAG&#xff08;Retrieval-Augmented Generation&#xff09;可以通过检索知识库&#xff0c;克服大模型训练完成后参数冻结的局限性&#xff0c;携带知识让大模型根据知识进行回答。SpringAI框架提供了模块化的API来支持RAG&#xff0…...

图像增强技术

一、目的 通过本实验加深对数字图像增强操作的理解&#xff0c;熟悉MATLAB中的有关函数&#xff1b;了解直方图均衡化和卷积滤波的原理&#xff1b;熟悉低通和高通滤波模板的构造方法。 二、实验内容与设计思想 1、观察实验结果可看出&#xff0c; 原图像 I的对比度较低&…...

【Java学习笔记】多态参数

多态参数 应用&#xff1a;方法定义的形参类型为父类类型&#xff0c;实参允许为子类类型 // 父类 package polyparemeter;public class employee {private String name;private double salary;//构造器public employee(){}public employee(String name, double salary) {thi…...

计算机网络核心技术解析:从基础架构到应用实践

计算机网络作为现代信息社会的基石&#xff0c;承载着全球数据交换与资源共享的核心功能。本文将从网络基础架构、核心协议、分层模型到实际应用场景&#xff0c;全面解析计算机网络的核心技术&#xff0c;并结合行业最新趋势&#xff0c;为读者构建系统的知识体系。 一、计算机…...

LiveData:Android响应式编程的核心利器

LiveData是一种可观察的数据持有类,用于在Android应用中实现数据的响应式编程。它具有以下特点和作用: 特点 生命周期感知:LiveData能够感知与其关联的组件(如Activity、Fragment)的生命周期状态。只有当组件处于活跃状态(如Activity处于RESUMED状态)时,LiveData才会将…...

【LeeCode】1.两数之和

文章目录 1. 暴力求解2. 哈希表具体过程1. nums [2, 7, 11, 15]&#xff0c;target 9&#xff1a;2. nums [11, 15, 2, 7]&#xff0c; target 9 给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target&#xff0c;请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数&#xff…...

继承关系下创建对象的具体流程

public class Person {int x initX(); // 显式初始化&#xff1a;调用方法 initX()public Person() {System.out.println("Parent 构造器执行, x " x);}int initX() {System.out.println("initX() 被调用了");return 100;} }public class Child extends…...

基于世界土壤数据库(HWSD)的中国土壤数据集(v1.1)(2009)

时间分辨率&#xff1a;年共享方式&#xff1a;开放获取数据大小&#xff1a;156.47 MB数据时间范围&#xff1a;2009元数据更新时间&#xff1a;2020-03-26 数据集摘要 数据来源于联合国粮农组织&#xff08;FAO&#xff09;和维也纳国际应用系统研究所(IIASA)所构建的世界土…...

mac M2能安装的虚拟机和linux系统系统

目前网上的资料大多错误&#xff0c;能支持M2的很少。 推荐安装的改造过的centos7也无法进行yum操作&#xff0c;建议安装centos8 VMware Fusion下载地址&#xff1a; https://pan.baidu.com/s/14v3Dy83nuLr2xOy_qf0Jvw 提取码: jri4 centos8下载地址&#xff1a; https://…...

212. 单词搜索 II【 力扣(LeetCode) 】

文章目录 零、原题链接一、题目描述二、测试用例三、解题思路四、参考代码 零、原题链接 212. 单词搜索 II 一、题目描述 给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个单词&#xff08;字符串&#xff09;列表 words&#xff0c; 返回所有二维网格上的单词 。 单词必须按照字母…...

【软考-高级】【信息系统项目管理师】论文写作注意事项及2014年至2024年历年论文题目汇总

论文写作注意事项 要求 字数要求&#xff1a;2500字以内&#xff08;2024年超过2500字&#xff0c;在线答题系统无法输入&#xff09;时长要求&#xff1a;2小时&#xff08;大多数人不够用&#xff09;内容要求&#xff1a; 必须响应子标题&#xff0c;如子标题要求写如何优…...

MySQL数据库表的约束

目录 1.null属性 2.默认值约束&#xff08;default&#xff09; 3.comment 4.zerofill 5.主键&#xff08;primary key&#xff09; 6.自增长&#xff08;auto_increment&#xff09; 7.唯一键&#xff08;unique&#xff09; ​编辑 8.外键 约束是为了安全插入数据&a…...

硅基计划2.0 学习总结 壹 Java初阶

一、初见Java &#xff08;1&#xff09;Java简介 首先不得不承认Java是一门优秀的程序设计语言 其系列的计算机软件和跨平台体系包括国内的生态链完善是C/C语言难以弥补的 &#xff08;2&#xff09;Java SE 全称Java Standard Edition&#xff0c;是Java体系的基础 &am…...

逆向破解:x64dbg

文章目录 一、CPU窗口1、反汇编窗口2、寄存器窗口3、栈地址窗口4、十六进制数据窗口5、堆栈参数解析窗口 二、常用快捷键三、字符串检索功能四、调试功能1、上一步 一、CPU窗口 1、反汇编窗口 2、寄存器窗口 寄存器窗口用于显示和解释当前线程环境下CPU寄存器的各种状态值和内…...

从MCU到SoC的开发思维转变

目录 1、硬件设计 2、软件开发 3、调试与测试 4、电源管理 微控制器单元&#xff08;MCU&#xff09;和系统级芯片&#xff08;SoC&#xff09;是嵌入式开发中最常见的两种处理器类型。MCU以其简单、低功耗的特点&#xff0c;广泛应用于特定控制任务&#xff1b;而SoC凭借强…...

3DGS-to-PC:3DGS模型一键丝滑转 点云 or Mesh 【Ubuntu 20.04】【2025最新版!!】

一、引言 3D高斯泼溅(3DGS)是一种新兴的三维场景表示方法&#xff0c;可以生成高质量的场景重建结果。然而&#xff0c;要查看这些重建场景&#xff0c;需要特殊的高斯渲染器。大多数3D处理软件并不兼容3D高斯分布模型&#xff0c;但它们通常都兼容点云文件。 3DGS-to-PC项目提…...

互联网大厂Java求职面试:优惠券服务架构设计与AI增强实践-3

互联网大厂Java求职面试&#xff1a;优惠券服务架构设计与AI增强实践-3 场景背景 面试场景设定在一家大型互联网公司&#xff0c;面试官为拥有10年以上经验的技术总监&#xff0c;专注于高并发、高可用系统的架构设计。候选人郑薪苦是一名技术潜力十足的程序员&#xff0c;擅…...

ABP-Book Store Application中文讲解 - 前期准备 - Part 3:Acme.BookStore项目模块详解

ABP-Book Store Application中文讲解-汇总-CSDN博客 本文通过对Acme.BookStore项目各模块的详解&#xff0c;让大家知道每个project用来干什么的&#xff0c;他们之间的引用关系是什么&#xff0c;同时知道怎样添加新的功能模块。 Acme.Bookstore 是主要 ABP Studio 模块的主…...

智慧城市综合运营管理系统Axure原型

这款Axure原型的设计理念紧紧围绕城市管理者的需求展开。它旨在打破传统城市管理中信息孤岛的局面&#xff0c;通过统一标准接入各类业务系统&#xff0c;实现城市运营管理信息资源的全面整合与共享。以城市管理者为中心&#xff0c;为其提供一个直观、便捷、高效的协同服务平台…...

Java中进阶并发编程

第一章、并发编程的挑战 并发和并行&#xff1a;指多线程或多进程 线程的本质&#xff1a;操作系统能够进行运算调度的最小单位&#xff0c;是进程&#xff08;Process&#xff09;中的实际工作单元 进程的本质&#xff1a;操作系统进行资源分配和调度的基本单位&#xff0c…...

cursor 出现问题 为客户解决问题

文档出自&#xff1a;https://www.kdocs.cn/l/cp5GpLHAWc0p...

【氮化镓】GaN在不同电子能量损失的SHI辐射下的损伤

该文的主要发现和结论如下: GaN的再结晶特性 :GaN在离子撞击区域具有较高的再结晶倾向,这导致其形成永久损伤的阈值较高。在所有研究的电子能量损失 regime 下,GaN都表现出这种倾向,但在电子能量损失增加时,其效率会降低,尤其是在材料发生解离并形成N₂气泡时。 能量损失…...

用drawdb.app可视化创建mysql关系表

平时自己建表,没有可视化图形参考 为了便于理解,用drwadb画mysql关系表 drawDB | Online database diagram editor and SQL generator...

模型上下文协议(MCP):AI的“万能插座”

~犬&#x1f4f0;余~ “我欲贱而贵&#xff0c;愚而智&#xff0c;贫而富&#xff0c;可乎&#xff1f; 曰&#xff1a;其唯学乎” 一、MCP解决什么问题&#xff1f; \quad 在过去的几年中&#xff0c;AI大模型快速发展&#xff0c;从横空出世的GPT到“AI界拼多多”DeepSeek&am…...

初识 Pandas:Python 数据分析的利器

在数据分析、数据清洗和可视化等领域&#xff0c;Python 无疑是最受欢迎的语言之一&#xff0c;而在 Python 的数据处理生态中&#xff0c;Pandas 是最核心、最基础的库之一。如果你接触数据分析、机器学习、金融建模&#xff0c;或者只是想处理一些 Excel 表格&#xff0c;那么…...

Python教程(四)参数提取pymysql

Python&#xff08;四&#xff09; 本系列其他教程&#xff1a; Python教程(二)&#xff1a;函数、异常、模块&包、文件读取、常用模块 Python教程(三)&#xff1a;类&对象、闭包、装饰器、类型注解 Python教程(三)&#xff1a;类&对象、闭包、装饰器、类型注解、…...

Halcon案例(一):C#联合Halcon识别路由器上的散热孔

本案例分3部分 识别效果,分别显示识别前后识别后;代码展示,分别是Halcon源码和Halcon转为C#的代码代码解释(解释在源码中) 原图如下: 处理后的图像: Halcon源码&#xff1a; *读取一张图像 read_image (Image, progres)*获取图像大小 get_image_size (Image, Width, Height)*关…...

SC5061串口设备联网服务器,4路RS-232,4路422/485串行接口

串口设备联网服务器&#xff0c;简称串口服务器。能够将RS-232/485/422串口设备联入TCP/IP网络&#xff0c;实现RS-232/485/422串口与TCP/IP网络接口的数据双向传输&#xff0c;使得串口设备能够具备联网功能&#xff0c;根据串口数量的不同&#xff0c;可以分为单串口、两串口…...

谈AI/OT 的融合

过去的十几年间&#xff0c;工业界讨论最多的话题之一就是IT/OT 融合&#xff0c;现在&#xff0c;我们不仅要实现IT/OT 的融合&#xff0c;更要面向AI/OT 的融合。看起来不太靠谱&#xff0c;却留给我们无限的想象空间。OT 领域的专家们不要再当“九斤老太”&#xff0c;指责这…...

RAGFlow 初步尝试 (01)

1. 起因&#xff0c; 目的: 简单尝试一下。 2. 先看效果 3. 过程: 目的: 研究 RAG 的实现过程。 实用目的&#xff1a; 对于一本电子书&#xff0c; pdf&#xff0c;我在读书的时候&#xff0c;可以问一写些问题。对一个 github 项目&#xff0c;可以迅速理解文件的关系。…...

Linux 服务器用 SSH 拉取多个 Git 工程

在一台 Linux 服务器上用 SSH 拉取两个 Git 工程&#xff0c;而这两个工程对应的是 不同的 Git 账号&#xff08;SSH Key&#xff09;&#xff0c;做法&#xff1a; 使用 SSH Config 配置多个 Git 账号 场景假设&#xff1a; 工程 A 的仓库地址&#xff1a;gitgithub.com:com…...

测试文章标题01

模型上下文协议&#xff08;Model Context Protocol, MCP&#xff09;深度解析 一、MCP的核心概念 模型上下文协议&#xff08;Model Context Protocol, MCP&#xff09;是一种用于规范机器学习模型与外部环境交互的标准化框架。其核心目标是通过定义统一的接口和数据格式&am…...

如何禁止chrome自动更新

百度了一下 下面这个方法实测有效 目录 1、WINR 输入 services.msc 2、在Services弹窗中找到下面两个service并disable 3、验证是否禁止更新成功&#xff1a; 1、WINR 输入 services.msc 2、在Services弹窗中找到下面两个service并disable GoogleUpdater InternalService…...

【C++重载操作符与转换】构造函数和复制控制

目录 一、构造函数&#xff1a;对象的初始化引擎 1.1 构造函数的定义与分类 1.2 初始化列表&#xff1a;高效且安全的初始化方式 1.3 显式构造函数与类型安全 二、复制控制&#xff1a;管理对象的生命周期 2.1 复制构造函数&#xff1a;深拷贝的核心 2.2 赋值运算符重载…...

CATIA高效工作指南——常规配置篇(二)

一、结构树&#xff08;Specification Tree&#xff09;操作技巧精讲 结构树是CATIA设计中记录模型历史与逻辑关系的核心模块&#xff0c;其高效管理直接影响设计效率。本节从基础操作到高级技巧进行系统梳理。 1.1 结构树激活与移动 ​​激活方式​​&#xff1a; ​​白线…...

神经生物学+图论双buff,揭示大脑语言系统的拓扑结构

摘要 近年来&#xff0c;神经影像数据分析的进展促进了大脑网络整合中适应性变化的表征。本研究提出了一种融合知识驱动与数据驱动的独特方法&#xff0c;为更精确地理解这些变化提供了新思路。通过运用图网络分析&#xff0c;并结合特定领域脑网络系统的现有神经生物学知识&am…...

Kotlin 懒初始化值

Kotlin 懒初始化值&#xff1a;深入理解 lateinit 与 by lazy 在 Kotlin 开发中&#xff0c;懒初始化&#xff08;Lazy Initialization&#xff09; 是一种常见的优化技巧&#xff0c;它允许我们将对象的初始化延迟到真正需要使用时再执行。Kotlin 提供了两种核心机制来实现懒…...

高速系统设计实例设计分析

在上几章的内容中&#xff0c;我们从纯粹高速信号的理论分析&#xff0c;到 Cadence 工具的具体使用都做了详细的讲解和介绍。相信读者通过前面章节的学习&#xff0c;已经对高速系统的设计理念及 Cadence 相应的设计流程和工具有了一个基本的认识。但是&#xff0c;对于高速电…...

数据结构与算法学习-JavaScript的Array.prototype.reduce()方法

一、语法 array.reduce(callbackfn, initialValue);callbackfn (accumulator, currentValue, currentIndex, array) > {// 回调逻辑 } callbackFn 为数组中每个元素执行的函数。 其返回值将作为下一次调用 callbackFn 时的 accumulator 参数。对于最后一次调用&#xff0c…...

[Java][Leetcode simple] 189. 轮转数组

借助辅助数组 借助一个辅助数组tmp保存后面k个元素然后逆序循环&#xff0c;使用数组前面n-k个元素覆盖最后到后面最后把前k个元素从tmp中拿回来public void rotate(int[] nums, int k) {int len nums.length;k k % len;int[] Ra new int[len];int cnt 0;for (int i len-k…...

Hadoop 的代理用户(Proxy User)​ 功能解释

在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下的core-site.xml 配置里&#xff0c;可以新增hadoop集群的代理用户。 在集成配置中&#xff0c;会经常用到。它属于 Hadoop 安全机制的一部分。 以下是对该配置效果的详细说明及示例&#xff1a; 配置效果 <!-- 允许用户 hadoop 从主机 hadoop…...

day06_java中的流程控制语句

流程控制语句 Java提供了一些流程控制语句&#xff0c;来控制程序的执行流程 顺序结构 任何编程语言中最常见的程序结构就是顺序结构顺序结构就是程序从上到下逐行地执行&#xff0c;中间没有任何判断和跳转如果main方法的多行代码之间没有任何流程控制&#xff0c;则程序总是…...

机器学习实战:归一化与标准化的选择指南

在机器学习实战中——是否需要归一化&#xff08;Normalization&#xff09;或标准化&#xff08;Standardization&#xff09;&#xff0c;取决于所使用的模型类型。 ✅ LightGBM / XGBoost 是否需要归一化或标准化&#xff1f; 不需要。 &#x1f527; 原因&#xff1a; L…...

【内蒙古】《内蒙古自治区本级政务信息化建设项目预算支出标准(试行)》(内财预〔2024〕1449号)-费用标准解读系列

内蒙古自治区政务服务与数据管理局在2024年11月29日发布了《内蒙古自治区本级政务信息化建设项目预算支出标准(试行)》&#xff08;内财预〔2024〕1449号&#xff09;。该文件适用于自治区本级各部门、单位非涉密政务信息化建设项目(以下简称建设项目)经费的预算编制、审核。下…...

文本数据可视化

目录 【实验目的】 【实验原理】 【实验环境】 【实验步骤】 原理 操作步骤 图像展示 【实验目的】 了解什么是文本可视化 掌握文本可视化的相关技术 文本信息的提取和可视表达 本次实验是将某一文本进行可视化生成词云图片 尝试构造文本指纹 【实验原理】…...

qt命名空间演示

#ifndef CIR_H #define CIR_Hnamespace cir {double PI3.141592653;//获取圆行周长double getLenthOfCircle(double radius){return 2*PI*radius;}//获取圆形面积double getAreaOfCircle(double radius){return PI*radius*radius;}} #endif // CIR_H#include <iostream> …...

Android学习总结之布局篇

一、大厂面试高频布局真题解析 1. ConstraintLayout vs RelativeLayout 深度对比 真题问法&#xff1a; "为什么说 ConstraintLayout 是 RelativeLayout 的替代方案&#xff1f;两者在布局原理、性能、复杂场景处理上有什么核心区别&#xff1f;" 核心考点解析&am…...

星际篮球争霸赛/MVP争夺战 - 华为OD机试真题(A卷、Java题解)

华为OD机试题库《C》限时优惠 9.9 华为OD机试题库《Python》限时优惠 9.9 华为OD机试题库《JavaScript》限时优惠 9.9 针对刷题难&#xff0c;效率慢&#xff0c;我们提供一对一算法辅导&#xff0c; 针对个人情况定制化的提高计划&#xff08;全称1V1效率更高&#xff09;。 看…...

RNN(循环神经网络)原理与结构

1 RNN&#xff08;循环神经网络&#xff09;原理与结构 循环神经网络&#xff08;Recurrent Neural Network, RNN&#xff09;是一类专门用于处理序列数据&#xff08;如时间序列、文本、语音等&#xff09;的深度学习模型。与传统的前馈神经网络不同&#xff0c;RNN在每个时间…...

Claude深度解析:从技术原理到实战应用的全栈指南

🔥「炎码工坊」技术弹药已装填! 点击关注 → 解锁工业级干货【工具实测|项目避坑|源码燃烧指南】 引言:AI编程新纪元中的Claude 在生成式AI技术爆发的2024年,Anthropic的Claude系列模型以卓越的长文本处理能力和精确的代码生成质量,正在重塑程序员的开发范式。当开发者…...