7-2 寻找大富翁

7-2 寻找大富翁 分数 25 全屏浏览题目 切换布局 作者 陈越 单位 浙江大学 胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。

PTA 7-2 符号配对（20 分）

7-2 符号配对（20 分） 请编写程序检查C语言源程序中下列符号是否配对：/*与*/、(与)、[与]、{与}。 输入格式: 输入为一个C语言源程序。

实战微软新一代RAG：GraphRAG强大的全局理解能力，碾压朴素RAG？

微软近日开源了新一代RAG框架GraphRAG[1]，以解决当前RAG在大型语料库上全局理解问题。 当前RAG主要聚焦于局部检索能力，即根据查询语句在向量库中匹配部分知识，然后通过大型语言模型合成这些检索到的信息，生成一个自然流畅的回答。 下一篇，我们将使用LlamaIndex测试同样问题进行对比全局理解能力。 1. **这类问题需要查询聚焦摘要（Query focused summary）而不是像我们上述RAG系统那样显式检索，现有的QFS方法无法扩展到RAG系统索引的文本量。 王林对“仙人”的概念着迷，反映了他对于超自然能力和永生的渴望。他的故事中还包含了与Heng Yue Faction青年的互动，这些交流影响了社区的动态和选拔过程。

7-2 树种统计 (20 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924532 7-2 树种统计 (20 分) 随着卫星成像技术的应用，自然资源研究机构可以识别每一棵树的种类

RAG技术：通过向量检索增强模型理解与生成能力

摘要本文介绍了RAG（检索增强生成）技术的原理与应用，特别是如何通过向量检索系统增强生成模型对外部知识的理解和生成能力。 RAG技术通过结合向量检索与生成模型，有效解决了这些问题，提高了模型对外部知识的理解和生成能力。RAG技术原理RAG技术主要通过“检索+生成”两个阶段结合来处理复杂的问题。 技术系统架构图优化与改进为了提升RAG技术的效果，可以持续优化生成模型的训练数据和参数配置，以提高其对自然语言的理解能力和语义分析准确性。 Q2：如何评估RAG技术的效果？A2：可以通过对比实验来评估RAG技术的效果。例如，将RAG技术与传统的基于关键词检索的方法进行比较，观察在相同查询条件下，RAG技术是否能够生成更准确、更相关的回答。 总结本文介绍了RAG技术的原理与应用，特别是如何通过向量检索系统增强生成模型对外部知识的理解和生成能力。

7-2 到底有多二

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96301355 7-2 到底有多二 一个整数“犯二的程度”定义为该数字中包含2的个数与其位数的比值

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

所以下面我们使用一个简单的例子来介绍如何使用知识图谱构建RAG。 对于RAG，知识图谱是一个非常好的应用方向。 作者：Plaban Nayak 喜欢就关注一下吧： 点个 在看 你最好看！

PTA 7-2 方阵循环右移

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

GraphRAG vs 传统 RAG：如何通过知识图谱提升 AI 检索能力

相比传统 RAG 仅能独立检索文本片段的局限性，GraphRAG通过构建实体关系图谱实现了信息间的连接，让 AI 能更完整地理解和检索复杂的关联信息，从而生成更准确和连贯的回答 问题背景: 想象有一本详细记录某人 现在我们想要总结这个人的所有成就 传统 RAG 的局限性: 只能获取有限数量(top-k)的相关文本片段 各个文本片段是独立检索的 LLM 需要自行推断这些片段之间的联系 可能会遗漏重要信息 GraphRAG

闲来无事，我测了测国产大模型的RAG能力

上面这些场景所考验的，就是模型在RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成方面的能力。 RAG这个概念，最早在2020年的一篇划时代论文中首次提出，它巧妙地融合了LLM和信息检索的能力。 百度搜索增强技术深度融合大模型能力和搜索系统，构建了「理解-检索-生成」的协同优化技术。 RAG不仅是技术，更是智能进化的里程碑 2024百度世界大会上，李彦宏曾表示，RAG已从百度特色逐渐成为了行业共识。 过去两年，我们见证了RAG，为整个大模型领域带去翻天覆地的变化。 RAG不仅是技术，更是智能进化的里程碑。

7-2 冒泡法排序 (30分)

7-2 冒泡法排序 (30分) 将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。

7-2 冒泡法排序 (30分)

将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。通过一遍扫描，则最后一个元素必定是最大的元素。然后用同样的方法对前N−1个元素进行第二遍扫描。依此类推，最后只需处理两个元素，就完成了对N个数的排序。

PTA 7-2 列车调度（25 分）

7-2 列车调度（25 分） 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。

7-2 歌唱比赛计分 (15分)

7-2 歌唱比赛计分 (15分) 设有10名歌手(编号为1-10)参加歌咏比赛，另有6名评委打分，每位歌手的得分从键盘输入，计算出每位歌手的最终得分(扣除一个最高分和一个最低分后的平均分)，最后按最终得分由高到低的顺序输出每位歌手的编号及最终得分

RAG 作者：RAG 已死，RAG 万岁！

一个具有更大上下文窗口的新模型问世，社交媒体上便会充斥着“RAG 已死”的宣言。 RAG 的初衷 五年前，我在 Meta 基础人工智能研究中心（FAIR，前身为 Facebook 人工智能研究中心）的团队提出了 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成 底线是：您同时需要长上下文 LLM 和 RAG。 但既然“RAG”这个术语似乎如此具有争议性，那我们不妨这样说： 我们不必非得称之为 RAG。 我们可以就叫它 检索 (retrieval)。 RAG 提供了相当于直接翻到相关页面的能力。处理更多 token 不仅更慢，而且极其低效，并且比使用 RAG 精准定位所需信息要昂贵得多。 RAG、微调和大型上下文窗口在 AI 中也是如此。 结论 我们不需要在 RAG 与长上下文窗口、微调或 MCP 之间做出选择。

【RAG】001-RAG概述

【RAG】001-RAG概述 0、整体思维导图 下面的知识是基于一个视频教程结合 AI 生成的笔记，我也看了一遍，有了一些印象，但这种印象很快就会消失，知识也就消失了，为了使得知识在我的大脑中停留更长的时间 补充1：RAG 基本逻辑 补充2：RAG 知识库基本逻辑 一、RAG 介绍 1、LLM 的主要局限性 大语言模型（LLM）尽管功能强大，但仍存在以下明显的局限性： 时效性问题：模型的知识在预训练后就固定了 概述 1、RAG 的概念 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了检索和生成技术的文本处理方法，主要用于提高语言模型的输出质量。 RAG 通过在生成回答之前，先从知识库中检索相关信息，然后将检索到的信息作为上下文提供给语言模型，从而实现更准确、更可靠的响应。这种方法既保留了 LLM 强大的理解和生成能力，又克服了其知识局限性。 对响应速度要求高的场景 有充足的训练资源和专业团队 需要深度定制模型行为的项目 3.3 混合使用策略 在实际应用中，可以考虑将两种方法结合使用： 使用 Fine-tuning 优化模型的基础能力 使用

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。