如果你曾问过 ChatGPT：“今天我公司的股价是多少？”或者“请总结一下刚才我上传的这篇 PDF 文档”，你其实就已经触碰到了 RAG (Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成) 的边缘。 在人工智能的浪潮中，大语言模型（LLM）展现出了惊人的才华，它们像是一个博古通今的学者，读完了互联网上几乎所有的书。但这个学者有两个致命的缺陷：第一，他的记忆停留在了训练结束的那一天（知识截止）；第二，他非常自信，即使不知道答案，也会一本正经地胡说八道（幻觉）。 RAG，就是为了治愈这两个“顽疾”而诞生的技术方案。 作为本系列文章的开篇，我们将带你回到原点，探讨 RAG 是什么，它为何成为 AI 应用的主流范式，以及在实际工程落地中，我们正在面临哪些棘手的挑战。 什么是 RAG？一场“开卷考试” 如果把大模型（如 GPT, Llama,…
在第一篇中，我们部署了 Label Studio；在第二篇中，我们清洗数据并训练了 YOLOv8 模型。 现在，我们要完成“闭环”：将训练好的 YOLO 模型部署为 Label Studio 的后端服务，实现 AI 辅助自动标注。 这意味着：你上传新图片后，AI 会自动帮你画好框，你只需要微调即可。效率提升神器！ 简介 纯手工标注是枯燥且低效的。Label Studio 最强大的功能之一就是 "Human-in-the-loop"（人机协同）： 1. 预标注：模型先预测一遍。 2. 人工修正：人类只需调整不准的框。 3. 循环迭代：修正后的数据再次训练模型，模型越来越准。 本文将教你如何使用 Docker 编写并部署一个自定义的 YOLOv8 ML…
简介 当你完成了 Label Studio 的标注工作，点击“导出”时，你会发现导出的文件结构并不能直接用于 YOLOv8 训练。 YOLO 模型对数据集有严格的要求：训练/验证集必须物理隔离，且必须包含 data.yaml 配置文件。 手动整理几千张图片不仅耗时，还容易出错（比如把猫的标签对应到了狗的图上）。本文将提供一个 Python 脚本，一键解决数据清洗、划分和配置生成的问题。 第一步：从 Label Studio 导出 1. 进入项目，点击右上角 Export。 2. 格式选择 YOLO。 3. 下载并解压 ZIP 包。 解压后的目录结构（假设文件夹名为 ls_export）： ls_export/ ├── classes.…
简介 在计算机视觉和 NLP 项目中，数据标注往往是最耗时的一环。Label Studio 是目前最流行的开源数据标注工具之一，它界面友好、配置灵活，支持图像、文本、音频等多种数据格式。 本文将介绍如何使用 Docker 部署 Label Studio，涵盖从个人快速测试到基于数据库的生产环境两种方案，并教你如何直接读取本地硬盘上的大量图片。 方案一：快速启动（适合个人测试） 如果你只是想快速体验一下，或者标注的数据量很小（几百张图片），直接使用 Docker 命令行启动是最简单的方式。 1. 启动命令 确保你已安装 Docker，然后在终端运行： docker run -it -p 8080:8080 \ -v $(pwd)/mydata:/label-studio/data \ heartexlabs/label-studio:latest 2. 参数解析…
前言：为什么你不再需要虚拟机？ 对于 Windows 用户来说，想要体验 Linux 环境，过去的选择只有 VMware、VirtualBox 或者双系统。但这些方案要么资源占用巨大，要么显卡直通（GPU Passthrough）配置堪比“地狱难度”。 WSL 2 (Windows Subsystem for Linux 2) 的出现彻底改变了这一局面。 * 真内核： 自 2020 年发布以来，它拥有完整的 Linux 内核。 * 高性能： 文件 I/O 速度大幅提升。 * AI 神器： 它可以直接调用宿主机的 NVIDIA 显卡进行 CUDA 计算，无需在 Linux 内部折腾复杂的显卡驱动。 无论你是 X99…
1. 引言 在当今的软件开发领域，搜索功能几乎成为了所有应用的标准配置。无论是电商平台的商品检索、内容社区的笔记发现，还是企业内部的文档管理，搜索框背后承载的不仅仅是数据的查询，更是用户意图的理解与满足。 很多开发者在初次接触搜索时，往往认为这只是简单的 SELECT * FROM table WHERE content LIKE '%keyword%' 的升级版，或者认为部署一个 Elasticsearch 集群就能万事大吉。然而，当我们深入到海量数据和高并发场景时，会发现真正的挑战在于：如何从数亿文档中毫秒级地捞出用户真正想要的那几条？ 这是一个涉及自然语言处理（NLP）、分布式系统、机器学习排序（LTR）以及复杂的评估体系的系统工程。 在本文中，我们将跳出枯燥的教科书定义，以架构师的视角拆解现代搜索引擎的核心链路。我们将探讨决定搜索质量的关键因子，剖析从查询理解到最终排序的全流程，并重点聊聊那些容易被忽视但至关重要的评价指标。 2. 现代搜索链路的解构与重组 传统的搜索往往过分依赖倒排索引（Inverted Index），这解决了"找得到"的问题，…
在后端面试和生产环境中，Redis 始终是绕不开的话题。作为高性能缓存的代名词，Redis 的速度非常快，但它也有“软肋”——单线程模型。 正是因为这个核心特性，大 Key（Big Key） 和 热 Key（Hot Key） 成为了导致 Redis 阻塞、超时甚至引发雪崩的头号杀手。本文将从原理到实战，系统性地梳理这两个核心概念。 一、 核心概念定义 在讨论解决方案之前，我们需要先对问题进行量化。多大才算“大”？多热才算“热”？ 1. 大 Key (Big Key) 大 Key 通常指 Value 占用内存过大，或者集合元素数量过多。 * String 类型：单个 Value 超过 10KB（…
摘要：布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率极高的概率型数据结构。它有一条唯一的铁律：它说不存在，就一定不存在；它说存在，那可能是误判。本文将深入探讨其背后的数学原理、误判成因以及设计哲学。 在海量数据处理的场景中，我们经常面临一个难题：如何判断一个元素是否在一个巨大的集合中？ 如果你使用传统的 HashMap 或 Set，当数据量达到上亿级别时，内存消耗将是惊人的。这时候，一位“空间魔术师”登场了——布隆过滤器（Bloom Filter）。 它不存储原始数据，只占用极小的内存，就能完成高效的查询。虽然它有一点点“不靠谱”（存在误判），但在 Redis 缓存穿透保护、网页爬虫去重等场景下，它却是无可替代的神器。 什么是布隆过滤器？ 简单来说，布隆过滤器是一个极其节省内存的“存在性检测器”。 它由两部分组成： 1. 一个很长的二进制位数组（Bit Array），初始全为 0。…