当前位置： 首页 > article >正文 RAG实战_01代码生成_02智能检索 article 2025/3/1 16:19:05 整理了RAG案例的Git代码 https://github.com/LGRY/RAG_Tutorial/tree/main 【注意事项】 01 代码生成系统源代码中使用的weaviate向量数据库，不支持window系统，建议换系统/换向量数据库02 智能检索系统 同样需要配置向量数据库，可以先安装好ES数据库 参考博客 RAG实战案例：如何基于 LangChain 实现智能检索生成系统基于RAG的企业级代码生成系统：从数据清洗到工程化实现 查看全文 http://www.kler.cn/a/504455.html 相关文章： 深入剖析 Java 设计模式之观察者模式 aws(学习笔记第二十三课) step functions进行开发（lambda函数调用） G1原理—3.G1是如何提升垃圾回收效率 【大数据】机器学习 -----关于data.csv数据集分析案例 如何在Ubuntu上安装和配置Git LLM 智能视频字幕助手，支持生成、断句、优化、翻译、视频合成全流程 从0开始学习搭网站第二天 《计算机网络》课后探研题书面报告_网际校验和算法 SLAM后端处理 uniapp 小程序 五星评分精确到0.1 Lua语言的软件开发工具 设计模式-工厂模式/抽象工厂模式 免 root 开启 Pixel 手机 VoLTE 功能 使用Python实现疫情监测系统 STM32 FreeRTOS 介绍 【机器学习：十四、TensorFlow与PyTorch的对比分析】 微服务主流框架和基础设施介绍 关于编写测试用例的细枝末节 STM32 FreeRTOS 的任务挂起与恢复以及查看任务状态 【算法学习】——整数划分问题详解（动态规划）
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