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【项目实战】基于Agent的金融问答系统:RAG的检索增强之上下文重排和压缩
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【项目实战】基于Agent的金融问答系统:Agent框架的构建
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【项目实战】基于Agent的金融问答系统:RAG检索模块初建成
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【项目实战】基于Agent的金融问答系统:项目简介
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【课程总结】day30:大模型之Agent的初步了解
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【课程总结】day29:大模型之深入了解Retrievers解析器
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【课程总结】day28:大模型之深入探索RAG流程
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【课程总结】day27:大模型之初识RAG
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【课程总结】day26:大模型应用开发之Prompt进阶使用
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【课程总结】day25:大模型应用开发之Prompt初步了解
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【课程总结】day24(下):大模型部署调用(vLLM+LangChain)
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【课程总结】day24(上):大模型三阶段训练方法(LLaMa Factory)
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【课程总结】day23:大模型训练策略(BERT模型与GLM模型)
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【课程总结】day22:大模型体验之Qwen2模型
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【课程总结】day21(下):大模型的三大架构及T5体验
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【课程总结】day21(上):Transformer源码深入理解之预测过程
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【课程总结】day20:Transformer源码深入理解之训练过程
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【课程总结】day19(下):Transformer源码深入理解之构建模型流程
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【课程总结】day19(中):Transformer架构及注意力机制了解
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【课程总结】day19(上):大模型简介
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【课程总结】Day18:Seq2Seq的深入了解
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【课程总结】Day17(下):初始Seq2Seq模型
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【课程总结】Day17(中):LSTM及GRU模型简介
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【课程总结】Day17(上):NLP自然语言处理及RNN网络
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【课程总结】Day16:对抗生成网络GAN
计算机视觉
【课程总结】Day15(下):图像分割之旋转目标检测
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【课程总结】Day15(中):图像分割之实例分割
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【课程总结】Day15(上):图像分割之语义分割
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【课程总结】Day14:MTCNN过程的深入理解
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【课程总结】Day13(下):人脸识别和MTCNN模型
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【课程总结】Day13(上):使用YOLO进行目标检测
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【课程总结】Day12:YOLO的深入了解
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【课程总结】Day11(下):YOLO的入门使用
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【课程总结】Day11(中):手势图像识别实战(Vgg16和ResNet)
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【课程总结】Day11(上):手势图像识别实战(LeNet模型)
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【课程总结】Day10:卷积网络的基本构成
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【课程总结】Day9:机器学习主要知识点梳理
机器学习
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前言
问题
优化方案
优化步骤
1、检索器增加上下文压缩
2、检索器增加上下文重排
3、优化日志输出
重写MultiQueryRetriever
重写ContextualCompressionRetriever
4、给Agent增加更多工具
实现工具函数:计算股票年化收益率
Agent增加工具
4、验证测试
问题1解决效果
问题2解决效果
结束语
附录
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