构建AI智能体：二十四、RAG的高效召回方法论：提升RAG系统召回率的三大策略实践
本文探讨了检索增强生成（RAG）系统中的高效召回技术。RAG系统通过检索相关文档增强大语言模型的回答质量，但性能受制于垃圾进，垃圾出原则。为提高召回效果，文章重点分析了三种方法：Small-to-Big通过大小文本块映射兼顾检索精度与上下文丰富度；索引扩展（如HyDE）利用大模型生成假设文档来优化检索；双向改写弥合用户查询与文档表述的差异。这些方法从不同角度解决了RAG系统中的语义鸿沟、词汇不匹配等核心问题，可单独或组合使用。高效召回技术能显著提升RAG系统的回答质量和效率。
番茄叶片病害检测数据集（千张图片已划分）| AI训练适用于目标检测任务
在农业领域，植物病害检测是确保作物健康和提高农业生产效率的关键任务之一。随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的目标检测方法成为了病害识别的主流手段。为此，专门针对番茄叶片病害检测任务，我们推出了一个经过精心设计的番茄叶片病害检测数据集。该数据集包含了10,853张带标签的图像，覆盖了10种常见的番茄叶片病害类型，支持YOLO等先进的目标检测模型训练，旨在帮助研究人员和开发者提高农作物病害自动化检测的能力。
《LLM零开销抽象与插件化扩展指南》
本文聚焦C++在LLM系统落地中的核心赋能价值，围绕其强类型泛型编程、零开销抽象、内存布局控制、RAII机制及动态插件化五大核心特性展开。针对LLM多精度计算、复杂架构设计、缓存优化、长期稳定运行及快速迭代等关键需求，详解C++的编译期类型适配、静态多态、内存对齐、资源自动管理、动态链接库封装等实操方案。这些技术手段既解决了LLM系统“抽象设计与性能损耗”的核心矛盾，又提升了缓存利用率、保障了高并发场景稳定性，还支持系统灵活升级适配。
《C++在LLM系统中的核心赋能与技术深耕》
文章围绕C++的内存管理、编译优化、多线程编程、跨平台适配及模块化设计五大核心特性展开，结合LLM在云端、边缘设备、车载等多场景的部署需求，详解自定义内存池、硬件指令集适配、线程池调度、代码裁剪等实操优化方案。
智能自动化全方位解读：定义、技术、市场、应用，一文解答所有
智能自动化融合AI与RPA技术，重塑企业效率。它可处理非结构化数据、跨系统协同、自主决策，广泛应用于财务、人力、制造等领域，助力降本增效、合规创新。2025年全球市场规模将达4200亿美元，中国超9500亿元，成为最大单一市场。实在Agent等标杆产品实现“一句话完成工作”，5000+企业已落地应用，部署快、回报高、无需改造系统，正推动人机协同的数字革命。
