在说重排工具之前，我们要先了解一下 RAG。 检索增强生成（RAG）是一种新兴的 AI 技术栈，通过为大型语言模型（LLM）提供额外的“最新知识”来增强其能力。 基本的 RAG 应用包括四个关键技术组成部分： Embedding 模型：用于将外部文档和用户查询转换成 Embedding 向量 向量数据库：用于存储 Embedding 向量和执行向量相似性检索（检索出最相关的 Top-K 个信息）

Retriveal Augmented Generation（RAG）检索增强生成，是一种结合了知识检索和生成模型的技术方法，用于减少“幻觉”的产生，主要使用在问答系统，为用户提供正确的答案。 传统的生成模型，通常是基于大量的通用数据进行训练，但在处理特定领域或专业知识时可能存在一定的限制。为了解决这个问题，RAG 引入了知识检索的概念。在 RAG 中，生成模型与一个知识检索模块相结合。知识检索模

本专题致力于深入探讨如何通过SpringBoot3.x框架与OpenCV库实现高效的人脸检测和人脸识别系统。通过系统化的10篇文章，从基础概念到高级应用，结合代码示例和实战案例，逐步引导大家掌握从零开始构建完整人脸检测与识别系统的全过程。 利用Spring Boot和Elasticsearch进行人脸数据的高效检索 在人脸识别系统中，高效的数据存储和检索方案是系统性能的关键。Elasticsear

本专题致力于深入探讨如何通过SpringBoot3.x框架与OpenCV库实现高效的人脸检测和人脸识别系统。通过系统化的10篇文章，从基础概念到高级应用，结合代码示例和实战案例，逐步引导大家掌握从零开始构建完整人脸检测与识别系统的全过程。 在当前科技领域，尤其是安全监控、智能家居和身份验证等场景中，人脸数据的存储和检索变得越来越重要。本篇文章将结合SpringBoot与本地数据库（如MySQL）的

select 语句可从 oracle 表中检索数据，功能包括：数据检索：从列中选择数据。列选择：指定要检索的列或使用 (*) 检索所有列。计算：执行计算并返回结果，例如求和或平均值。条件过滤：使用 where 子句按条件过滤结果。排序：使用 order by 子句按列排序结果。分组：使用 group by 子句按列分组结果并聚合数据。连接：使用 join 子句连接来自多个表的数据。 Oracle

数据库检索（Database Retrieval）是指在大规模数据库中查找、筛选、获取与特定信息需求相关的数据记录、信息或文档的过程，可以为用户提供一种高效、快捷地获取数据信息的方式。在实际应用中，数据库的检索常常需要运用到统计学、信息学、人工智能等技术。 各种类型的信息（如图书馆图书编码、电子商务的商品信息、科学文献、商业数据等）被保存在越来越多的数据库中，而这些数据库通常包含海量的数据记录。如

sql中的星号（）是一个通配符，用于检索表中的所有列。它可用于检索所有列或特定前缀的列：检索所有列：select from tablename;检索特定前缀的列：select customer from table_name; SQL 中星号（）的含义 SQL 中的星号（*）是一个通配符，用于检索表中所有列。它可以用于以下两种情况： 1. 检索所有列 使用星号可以检索表中的所有列：