RAG
全程：Retrival Augmented Generation，检索增强生成。作用主要是：从资料库中检索内容，然后基于这些内容生成答案。解决问题：无法读取全部，上下文有限。 分片：字数，内容，段落，章节之类的。切分成多份 索引： 通过Embedding把片段转换为文本向量 Embedding模型，做专门的向量转化 向量数据库：Embedding后…
一步Windows永久激活
主机在重新装Windows之后，也提示我需要重新激活了。本来是打算闲鱼买个激活码得了，结果听鲲鲲说有这个MAS，试用了一下还真不错 操作步骤 右键点击 Windows 开始菜单，以管理员身份运行 Windows PowerShell（注意不是 CMD）。 输入下面的代码并回车： irm https://get.activated.win | iex…
Prompt Compression论文阅读
双压缩 LongCodeZip: Compress Long Context for Code Language Models 问题：虽然LLM很强大，但LLM压缩推理时候如果上下文过长，需要一定限制，不然导致信息丢失，性能下降。 传统的一些解决思路： LLMLingua：用小的transformor模型，对原始prompt 或上下文，语义保留的重…