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这份文档是《RAG实践手册》的部分目录与内容节选，旨在为读者提供一套构建知识库和智能问答系统的实战指南。手册围绕检索增强生成 (RAG) 技术展开，详细介绍了从核心原理、技术选型到部署运维的整个流程，特别强调了使用Cloudflare Workers和Vectorize 向量数据库构建高性能、低延迟的无服务器架构。核心主题包括知识库构建的两大阶段（离线处理与实时查询）、文本的分块与向量化（特别是维度对齐），以及如何集成大语言模型（如千问Qwen）来实现准确、可追溯的智能问答和多语言支持。这份手册不仅是理论指导，更提供了具体的架构图和代码示例，帮助开发者实现个人数字分身等AI应用。
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这份《RAG实践手册》是一部关于构建基于 检索增强生成（RAG） 技术的智能聊天机器人（Chatbot）的实战指南。它详细阐述了如何利用 Cloudflare 生态系统（Workers, Vectorize）结合 大语言模型（如通义千问 Qwen 或 Gemini）来打造一个低成本、高性能、支持多语言的“个人数字分身”。
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这份由Frost & Sullivan (弗若斯特沙利文) 撰写的白皮书，题为**《2025年中国世界模型发展洞察》，深入探讨了世界模型 (World Models)** 这一前沿人工智能技术。报告旨在全面梳理世界模型的定义、核心技术、发展历程及其在智能驾驶等领域的应用潜力。世界模型被定义为一种生成式AI框架，通过学习现实世界的物理属性和因果关系，能够模拟并预测动态环境，从而为自动驾驶、机器人和数字孪生等高阶智能系统提供感知、预测与决策的一体化支撑。报告分析了当前该技术仍处于早期阶段，并强调未来的发展重点将集中在多模态融合、因果可控生成以及与具身智能系统的深度整合。
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这份研究报告题为《智能驱动增长：人工智能客户关系管理（AI CRM）系统研究报告（2025 年）》，由中国信息通信研究院和北京仁科互动网络技术有限公司联合发布，旨在系统分析客户关系管理系统如何向智能化转型。报告指出，在宏观经济结构调整、新兴技术加速演进以及客户需求升级的背景下，传统的CRM系统面临数据孤岛、交互僵化等局限，亟需突破。文章详细阐述了人工智能（AI）和生成式AI，尤其是大语言模型（LLM），如何重塑CRM的交互范式与核心能力，使其从被动的“记录系统”升级为**“洞察驱动”的智能中枢和“增长引擎”。此外，报告强调了转型过程中必须应对数据安全与合规**（如GDPR和国内法规）的新要求，并提供了AI CRM在技术演进、市场现状和选型评估指标体系方面的系统性参考。
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这份资料摘录自一本名为《大数据教科书》的教材，由吉斯兰·富尼撰写，旨在大学中教授大规模数据库知识。文本的核心内容围绕大数据管理系统的理论和实践展开，深入探讨了关系模型、NoSQL数据存储以及大规模并行处理的实现。其中，资料详细解释了关系数据库中的行、属性和主键等基本概念，以及半结构化数据（如JSON和XML）如何被映射到关系表中。此外，它还介绍了分布式文件系统（如HDFS）的物理架构，以及MapReduce和Spark等技术如何实现对万亿级记录的大规模并行处理。
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该文本提供了一个对概率机器学习领域的全面概述，涵盖了从基础理论到高级模型和算法的广泛主题。其结构清晰地分为几个核心主题，首先探讨了频率派统计和贝叶斯推断的基本原理，包括采样分布、共轭先验以及计算期望的核心作用。随后，文本深入介绍了图模型，区分了有向（贝叶斯网络）和无向（马尔可夫随机场）模型，并讨论了它们在表示联合分布、条件独立性和高效消息传递算法（如信念传播）中的应用。最后，文档还广泛涉及了深度生成模型和序列模型的现代方法，例如变分自编码器（VAEs）、生成对抗网络（GANs）、扩散模型以及隐马尔可夫模型（HMMs）的概括，同时也涵盖了优化（包括自然梯度和EM算法）和高斯过程等关键学习工具，旨在为读者提供一个理论与实践并重的机器学习知识体系。
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这份资料来自一本关于机器学习的专业书籍的目录和节选，全面地概述了从基础概率论到复杂的深度学习模型和无监督学习技术等核心主题。其结构清晰，始于监督学习（如分类和回归）和非监督学习（如聚类和降维）的介绍，并详细讨论了训练模型所需的优化方法，包括梯度下降变体和约束优化。此外，资料深入探讨了各种模型类型，包括线性回归、逻辑回归、核方法（如高斯过程）、树集成模型（如提升和装袋）以及神经网络，尤其是针对图像和序列数据的深度神经网络（DNNs）、卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）或Transformer架构。最后，它触及了高级主题，如贝叶斯统计、频繁派统计、维度归约以及推荐系统和图嵌入等应用，表明其旨在为读者提供一个从理论基础到现代算法的全面学习路径。
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别再用记事本管理Prompt了：这款本地化工具的5个亮点，彻底改变你的AI工作流
提示词管理器是一款本地化AI提示词管理工具，采用Python+Flask+SQLite架构，所有数据存储于本地SQLite文件，支持JSON导入导出，确保数据主权与隐私安全。内置版本控制系统，可像管理代码一样对提示词进行语义化版本升级、历史回滚和差异比对。提供智能标签系统，支持层级标签和自动联想，方便分类和检索。具备主题切换、快捷键、颜色标注等贴心设计，界面响应式流畅。支持Docker一键部署，开箱即用，无需订阅，帮助用户高效、安全地管理与迭代提示词资产。
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