机器学习项目工程实践
– title: 机器学习项目工程实践 date: 2026-01-27 09:00:00 categories: [AI, ML] tags: [AI, ML, 工程与工具] image: path: /assets/img/posts/common/ml.jpg — 机器学习项目工程实践 了解机器学习项目的工程化实践,包括数据管理、模型管理、系统架构等。从第一性原理出发,理...
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– title: 特征工程入门——从原始数据到特征矩阵 date: 2026-01-26 09:00:00 categories: [AI, ML] tags: [AI, ML, 特征与预处理] image: path: /assets/img/posts/common/ml.jpg — 特征工程入门——从原始数据到特征矩阵 深入理解特征工程的重要性,掌握使用 Featuret...
– title: 特征工程常用函数详解 date: 2026-01-25 09:00:00 categories: [AI, ML] tags: [AI, ML, 特征与预处理] image: path: /assets/img/posts/common/ml.jpg — 特征工程常用函数详解 深入理解特征工程中常用的函数(统计特征、类别特征、时间特征等),掌握每个函数的作用、...
– title: MLOps与机器学习生命周期管理 date: 2026-01-24 09:00:00 categories: [AI, ML] tags: [AI, ML, 工程与工具, MLOps] image: path: /assets/img/posts/common/ml.jpg — MLOps与机器学习生命周期管理 深入理解MLOps(机器学习运维)的概念和实践,...
– title: 机器学习中的数学原理基础 date: 2026-01-23 09:00:00 categories: [AI, ML] tags: [AI, ML, 工程与工具] image: path: /assets/img/posts/common/ml.jpg — 机器学习中的数学原理基础 深入理解机器学习中常用的数学概念(方差、标准差、协方差、相关性等),从第一性原...
– title: 机器学习项目技术选型与实践概览 date: 2026-01-22 09:00:00 categories: [AI, ML] tags: [AI, ML, 工程与工具] image: path: /assets/img/posts/common/ml.jpg — 机器学习任务类型、应用场景与技术选型 系统梳理机器学习的任务类型(分类、回归、聚类等)、典型应用场...
– title: 机器学习项目技术选型与实践概览 date: 2026-01-21 09:00:00 categories: [AI, ML] tags: [AI, ML, 工程与工具] image: path: /assets/img/posts/common/ml.jpg — 机器学习项目技术选型与实践概览 从第一性原理出发,帮助初学者理解机器学习项目的整体架构、技术选型思...

RAG知识库常用策略和配置 本文梳理 RAG 知识库搭建中的常用策略与配置,涵盖问题路由、检索方式、分块设计、重排取舍以及大模型参数调优,便于按场景选型与落地调优。 目录 一、策略类 1.1 问题路由 + 知识库子库划分 1.2 检索策略的使用 1.3 是否开启问题优化 1.4 知识库分块 1.5 ...

大模型提示词技巧-基于场景的自检清单和缺失反问 概述 在复杂业务场景中,大模型需要处理信息不完整的情况。通过引入自检清单机制和缺失信息处理流程,可以显著提升模型输出的准确性和可靠性。本文档介绍如何设计和使用这些技巧。 提示词功能流程 本提示词方案的核心功能流程如下: 用户提问 ↓ [场景识别] 简单场景与复杂场景自动区分 ↓ ├─→ 简单场景 → [直接回答...

RAG知识库多跳查询方案 1. 方案解决的问题 在传统的RAG(检索增强生成)知识库问答场景中,当用户提问涉及文档附件内容时,存在以下问题: 附件内容检索不精准:附件文档通常包含多个章节,在知识库中作为单个文档存储时,检索容易带出无关章节内容,影响答案准确性 附件引用信息缺失:大模型回答中虽然可能提到”详见附件X”,但无法直接展示附件具体内容,用户体验不完整 多跳查询效率...