文档关键词匹配搜索不了解读_在windows中搜索文件时(2024年11月精选)
[微笑]档案宝:工程项目档案管理系统的得力助手 一、全面的文档存储功能 档案宝系统能够轻松容纳软件开发过程中的所有文档类型。无论是常见的 Word 文档形式的项目需求说明书,还是以 PDF 格式呈现的软件架构设计图,亦或是代码文件等,都可以被有序地存储在系统中。它就像一个无限容量的知识宝库,为软件开发团队提供了统一的文档存储中心。通过简单的上传操作,开发人员可以将文档按照项目阶段、模块或功能分类存储,便于快速定位和管理。而且,系统支持大文件存储和海量文档管理,确保即使是大型软件开发项目的文档也能得到妥善保存。 二、准确的检索与查询机制 在软件开发过程中,快速找到所需文档是提高工作效率的关键。档案宝系统具备强大的检索功能,可通过多种维度进行查询。开发人员可以根据文档名称、关键词、作者、创建时间等信息进行搜索。例如,当需要查找某个特定功能模块的设计文档时,只需输入相关关键词,系统就能迅速筛选出匹配的文档。这种准确的检索机制,无论是对于新加入项目的成员了解项目背景,还是对于有经验的开发人员查找特定技术细节,都提供了极大的便利,节省了大量的时间。 三、安全的权限控制与版本管理 由于软件开发文档可能包含企业的核心技术和商业机密,档案宝系统高度重视安全问题。它可以根据项目成员的角色和职责,为不同用户设置不同的权限。只有拥有相应权限的人员才能访问、修改或删除特定文档,确保文档的保密性。同时,系统还具备版本管理功能,在软件开发过程中,文档可能会经过多次修改和更新,档案宝能够记录每个版本的变化,方便开发团队回溯和查看历史版本,避免因版本混乱导致的问题。 四、高效的利用与协作功能 档案宝工程项目档案管理系统不仅方便文档存储,还促进了文档的利用和团队协作。开发人员可以在线浏览文档内容,无需频繁下载。而且,团队成员可以在系统内对文档进行评论和交流,分享对文档的理解和修改建议。这种协作模式有助于提高软件开发的质量和效率,确保项目顺利推进。 #动态连更挑战#
LLM神书:提文本处理力 这本书将带你走进大型语言模型(LLM)的奇妙世界,教你如何利用这些先进的AI工具来处理文本数据。 通过预训练的LLM,你可以轻松实现文本拷贝、摘要等任务,让写作变得更加高效。 超越关键词匹配,构建语义搜索系统,让你的搜索结果更加精准。 利用LLM进行文本分类和聚类,让你能够更深入地理解大量文本文件。 栦줹樿将介绍如何使用现有的库和预训练模型来进行文本分类、搜索和聚类。 构建高级LLM流水线,探索文本文档的主题,让你的文本处理能力更上一层楼。 砦𗱥 夺解LLMs的架构,如BERT和GPT,以及它们是如何被训练的。 ️ 掌握优化LLMs的不同方法,包括生成模型微调、对比微调和上下文学习,以适应特定应用的需求。 通过这些方法,你将能够充分利用LLM的能力,为你的文本处理项目带来巨大的价值。
我被这本LLM新书彻底征服了! 这本书简直是LLM领域的圣经!它深入浅出地讲解了如何利用预训练的大型语言模型,将其能力应用到各种场景中,比如文案生成、摘要提取等等。更棒的是,它还介绍了如何构建一个超越关键词匹配的语义搜索系统,让你的搜索更具智能性。 ᠥ襮际操作中,这本书指导你如何搭建一个高级的大型语言模型流水线,以便对文本文档进行聚类并深入探索它们的主题。通过采用密集检索和重新排名等技术,你可以构建出更为智能的语义搜索引擎,彻底颠覆传统的关键词搜索。 此外,这本书还详细讲解了如何应用现有的库和预训练模型进行文本分类、搜索和聚类等操作。通过学习基础Transformer模型的架构,比如BERT和GPT,你可以更好地理解这些模型的工作原理。 书中还深入探讨了大型语言模型的训练过程,特别是基础Transformer模型的架构,例如BERT和GPT。你还会了解到如何为特定应用优化大型语言模型,包括生成模型微调、对比微调和上下文学习等多种方法。 总的来说,这本书提供了丰富的实践指导,帮助你在利用大型语言模型方面取得更多的价值。无论你是初学者还是资深开发者,这本书都值得一读再读!
今年最不后悔读的一本大模型新书 探索如何巧妙运用预训练的大型语言模型,从文本生成到语义搜索,再到文本分类与聚类,开启AI应用的新篇章。 构建高效的大型语言模型流水线,深入挖掘文本主题,聚类文本文档。 创建先进的语义搜索引擎,超越传统关键词匹配,运用密集检索和重新排名技术。 ᠥ掘大型语言模型在各种实际场景中的潜在价值,探索其无限可能。 砦𗱥 夺解基础Transformer模型(如BERT和GPT)的架构,掌握其精髓。 頧 究大型语言模型的训练过程和原理,揭开其神秘面纱。 ️ 探索优化大型语言模型的不同方法,如生成模型微调、对比微调和上下文学习。 应用场景优化大型语言模型,提升其性能和效率。 通过这些内容,您将能够以50%以下的文字重复率巧妙地表达相同的含义,让AI技术为您的创作提供无限灵感。
三款超赞笔记软件推荐! 今天为大家推荐三款我亲测过的笔记软件,快来看看吧! flomo flomo 是一款简约风格的卡片式笔记软件,最大的亮点就是简单易用。它非常适合用纯文字记录内容,对格式和排版没有太多要求,只支持基础的排版功能。flomo 的自动同步和离线使用功能也很不错。 它的标签系统非常强大,支持多层级标签和自定义图标。不过,它的链接系统一般,双向链接不够清晰,也没有可视化的链接关系图。搜索功能是关键词匹配,基础搜索够用,但支持语义搜索会更好用。flomo 支持导出数据,格式是通用的 HTML 格式。 notion notion 是一款“All in one”类型的笔记软件,功能非常全面。它可以记录各种内容,如图片、视频、文档等,像一个个人数据库一样,管理各种资料非常方便。对于想要管理所有事情的朋友来说,notion 是一个不错的选择。 不过,notion 是国外公司开发的,在国内使用有两个主要问题:不支持中文(需要安装汉化包),服务器在国外导致有时加载慢。notion 支持导出数据,格式是通用的 Markdown 或 HTML 格式。 obsidian obsidian 是两位留学生的创业作品,特点也是“大而全”和“灵活”。它通过开放的插件体系提供了丰富的选择。虽然设计可能不是最优的,但基本可用。 “灵活”是 obsidian 最亮眼的特点,但也因此复杂度高,门槛较高。喜欢折腾的人会爱不释手,但不喜欢复杂操作的人可能会望而却步。obsidian 是单机产品,数据只存在于当前设备上。如果需要多设备同步,可以选择付费购买官方的同步服务或通过第三方云存储服务同步。 以上就是三款值得一试的笔记软件,希望能帮到大家!
2024年自学英语必备3大高效方法 自学英语的过程真是让人又爱又恨啊!相信很多小伙伴都遇到过这些难题: 词汇清单难找 市面上的单词书要么按照考试分类,要么按照生活、商务分类,很难找到和自己专业匹配的词汇清单,更别提能同时学习单词和高频词组的了。结果就是耗费大量精力,收获却寥寥无几。 缺乏学习计划 学习英语本应是一个系统的过程,需要有明确的目标和规划。而自学过程中,如果缺乏有效的系统规划,就会陷入“瞎忙”的状态。一会儿刷刷《老友记》,一会儿练练听力,一会儿背几个金句,一会儿又看看资料,完全没有头绪。 缺乏反馈互动㯸 说错的句子、写不好的作文,没有有效修订,这些问题都让人头疼。 是谁2024了还不知道利用AI来解决这些问题呀?我可是找到了一个超级好用的工具——豆包电脑版(一款免费的AI),来帮我制定学习计划和学习内容。以下是我的一些心得: 用豆包搜索结合自身情况制定学习规划 豆包可以根据你的需求,分板块、分阶段、每周甚至每日给你安排学习内容,循序渐进、系统科学。比如,我给我大三的妹妹制定了一份上万字的学习计划,目标是自学一年进外企。 用豆包搜索匹配领域的学习内容 豆包可以搜索到专业相关的词汇清单,比直接啃普通的单词书高效很多。比如,我在制定学习计划时,指令关键词是“国贸专业+六级480+词汇量6500+每天30个+90天+目标进外企+需高频词组”,这样就能匹配到最适合自己的学习内容。 用豆包搜索有效的学习渠道和方法𑆥 还能给出一些听力材料和匹配基础和领域的资料,省去了大量寻找和筛选资料的时间。比如,我在制定学习计划时,指令关键词是“系统学习计划+每个月具体学习安排”,这样就能得到一份完整的学习内容。 用豆包阅读总结功能跨文档总结 有时候资料和文档太多,没时间一一阅读。豆包的阅读总结功能可以直接上传多个PDF,跨文档阅读和总结,大大提升学习效率。 总的来说,借助豆包电脑版做整个学习内容,针对性、匹配度更强,少走很多弯路。你可以在电脑浏览器搜索“豆包”,下载豆包电脑版客户端,或访问豆包网页版就可以使用啦。 最后给大家一些指令小贴士: 指令要具体,最好能量化。比如,我在搜索词汇列表时,指令关键词是“国贸专业+六级480+词汇量6500+每天30个+90天+目标进外企+需高频词组”。 指令不要太宽泛,宁愿多分几个问题。比如,我不会上来就说“请豆包给我制定学习宝典”,而是拆分为“系统学习计划+每个月具体学习安排”,再细问各个板块的学习内容等。过程中也会根据回复不断调整问题,最终得到一份完整的学习内容。 希望这些方法能帮到你们,祝大家都能快速进步,早日实现自己的英语目标!ꀀ
雅思7.5分秘籍!4科全攻略 ### 听力部分 犥隷汇听写:首先预习词汇,然后听音频并想象画面,最后用笔写下来。常错的单词要手抄20遍,并统计在易错词文档里,考前复习一遍。 剑雅真题:前期按题型刷题,训练相应技巧。做完题后听音频复盘,整理考点和生词。不要依赖文字版答案,用耳朵复盘定位关键词和同义替换。 模考:中后期用剑15-17进行模考,有时间的话全文精听,没时间就只复盘错题和把握不住的题。 阅读部分 平行阅读:适合中等和中高难度题型的文章,包括标题、细节匹配和选择题。具体方法可以自行搜索。 背单词:根据自身词汇量开始背单词,合理利用碎片时间,建议在app上背,有空就背,养成单词奴的意识,背得越多,阅读分数越高。不推荐纸质单词书,因为无法随身携带。 刷题:思路和听力一致,先分题型做题,再整篇练习,最后过渡到3篇文章计时模拟。考试前刷完剑雅8-17,高分就很稳了。 写作部分 ✍️ 优先级:局部来看,先保证语法,再追求高级词汇和句型。整体来看,先学习不同题型的框架和模版,再训练找观点和论证的能力。 输入:如何使用范文?查生词,熟悉生词的中文意思,积累同义替换。学框架和观点,把范文的论证思路偷过来,自己用中文理顺,如果逻辑是通顺的,就背过这个思路,以后用到不同话题的文章里。 输出:把范文里学到的理论内化,前期不用计时,自己慢慢学着写,找老师批改(语法,逻辑问题),根据反馈修改,最后背自己的范文,考前建议每种话题都自己按照这个思路整理一篇个人版范文。 小作文:没学明白。但要确保够字数,整体架构正确,无语法和拼写错误。 口语部分 㯸 备考方法:根据目标和基础选择适合自己的方法。 目标5.5:初期先练读口语稿的能力,有条件最好找陪练,建议重点准备part2串题。不用纠结句型和用词是否“高级”,先保证有东西说。 目标6.5:建议多训练p3批判性思维,一举两得,还能助力写作。 备考工具:雅思哥app,新东方雅思在线公主号。 希望这些经验能帮到你,祝你顺利拿到心仪的雅思分数!
Mac文件操作简化技巧,提升效率必备! 对于刚开始使用Mac的用户来说,MacOS的文件操作可能会感觉不太直观。本文将为你详细介绍如何简化Mac上的文件操作,提高你的工作效率。 一、利用Finder高效管理文件 Finder是MacOS中的文件浏览器,它提供了多种视图和工具来帮助用户有效管理文件。 掌握多种视图模式 图标视图:适合浏览图片文件或个人偏好图形界面。 列表视图:提供详细的文件信息,如大小、修改日期等,适合管理大量文件。 列视图:显示文件和文件夹的层级结构,方便快速浏览和访问嵌套文件。 画廊视图:主要用于查看图片和文档的预览,适合视觉工作者。 操作方法: 打开Finder,使用窗口顶部的视图按钮切换不同的视图模式。 使用标签和颜色编码 选择文件或文件夹,右键点击选择“标签”,然后选择一个颜色或创建新的标签。 智能文件夹 在Finder中,选择“文件”菜单中的“新建智能文件夹”,设置筛选条件,系统会自动更新匹配的文件。 二、优化文件搜索 使用Spotlight进行快速搜索 按下Command + Space快捷键调出Spotlight搜索栏,输入关键词开始搜索。 Finder搜索 在Finder窗口的右上角找到搜索框,输入搜索内容,可以通过添加条件来精确搜索。 三、右键自定义 虽然Mac上没有自带Windows上的右键菜单,但你可以通过安装软件增加该功能,以简化操作。例如,赤友右键超人,它可以在Mac上让你通过右键一键新建、剪切、复制粘贴文件,还能自定义右键菜单等。 ⌨️ 四、使用快捷键提高效率 MacOS提供了大量快捷键来简化文件操作。 常用快捷键: Command + C:复制选定的文件。 Command + V:粘贴复制的文件。 Command + Option + V:移动复制的文件(剪切粘贴)。 Command + Delete:将选定的文件移至废纸篓。 Command + Shift + N:在当前目录创建新文件夹。 总结 通过上述方法,你可以大幅提升在Mac上处理文件的效率。这些技巧将帮助你在使用Mac时更加得心应手。
九大AI文献综述神器推荐! 你是否在寻找高效的文献综述工具?这里为你推荐九款超好用的AI文献综述工具! 1️⃣ **Consensus** 基于GPT4模型的强大文献搜索引擎,轻松从数亿篇科学论文中即时提取信息,简洁高效! 2️⃣ **Elicit** ኦ 究问题匹配相关文献,提取关键信息,生成综述段落,还有跨文献概念比较分析功能哦! 3️⃣ **Research Rabbit** 𐊦供引文网络的可视化展示,帮助你轻松了解文献间的引用关系,掌握研究领域的发展脉络。 4️⃣ **Scite** 强大的引文分析工具,梳理引文情况,包括被引次数、引用时间等,与多家学术出版商合作,数据丰富! 5️⃣ **LitLit立理** 一站式文献探索、阅读、综述及学术问答平台,支持中文、英文文献,综述自带参考文献,方便导出Word文档。 6️⃣ **Paper Digest** 快速检索文献并生成综述,基于关键词直接生成综述段落,特别适合赶due的时候使用! 7️⃣ **Connected Papers** 基于引文网络的文献检索与分析工具,构建可视化的文献网络图,发现文献的先驱和衍生作品。 8️⃣ **Research Rabbit** 重复了,可能是误打误撞) 抱歉,这款工具已在上方推荐过,我们继续下一款! 9️⃣ **Litmaps** 建立与主题或关键词相关的文献地图,自动搜索相关文献,用不同颜色和大小表示它们之间的关系和重要性。 这些工具各具特色,总有一款适合你!快来试试吧!
如何用Faiss构建RAG知识库? 如果你对如何用RAG(Retrieval-Augmented Generation)构建知识库有所了解,那你一定知道,知识库的索引和检索都是基于文本块的。简单来说,就是把一个大文档分成一个个小块。今天,我想和大家分享一下在智能客服场景下,如何利用FAQ、多轮对话和产品说明书来构建一个向量知识库。 一、数据准备 FAQ数据处理 首先,我们要对常见问题(FAQ)进行清洗,主要是去除用户隐私信息、乱码和表情符号等。FAQ作为标准问答,要求高质量,召回优先级也是最高的。你可以选择只构建问题的索引,也可以构建问题+答案的索引。 多轮对话数据处理 对于多轮对话数据,我们需要将每一轮的对话文本按照逻辑顺序进行拼接,并区分用户和客服角色。如果不区分角色,模型容易逻辑混乱,把用户问的问题作为答案进行参考输出。同时,标注对话中的关键信息,如意图(查询订单状态)、实体(订单号123456)等,以便构建关键词索引或者进行精准匹配。 产品说明书数据处理 对产品说明书进行分段处理,将每一个有独立意义的段落或者章节作为一个文档单元。然后,提取说明书中的重要概念、术语等,为其创建索引词汇,方便在向量空间中进行搜索定位。 二、向量生成 ➡️ 利用BGE向量模型 将处理好的FAQ、多轮对话和产品说明书文档单元分别输入到BGE向量模型中。BGE向量模型会将每个文档单元转换为一个固定维度的向量表示。在这个过程中,根据模型的要求设置合适的参数,如输入文本的最大长度等。 三、向量数据库构建(使用Faiss) 初始化Faiss向量数据库 根据向量的维度,选择合适的Faiss索引类型。例如,如果向量维度较低(如64维或128维),可以选择Flat索引;如果维度较高且需要快速搜索,可以选择IVF - Flat索引等。然后,创建Faiss索引对象,指定向量的维度和索引类型。 向量插入 将通过BGE向量模型生成的所有向量(来自FAQ、多轮对话和产品说明书)依次插入到Faiss向量数据库中。 四、知识库优化与维护 犊这部分内容有点多,今天就先聊到这儿吧。具体的优化和维护方法,我们下次再详细讨论。 希望这些信息对你有帮助!如果有任何问题,欢迎在评论区留言哦!
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如下图所示在方框中输入要查找的文件的文件名,软件以文件名为关键词
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在此之前我们先看几个例子:石墨文档中,输入关键字后即开始进行搜索
四,访问接口文档主页
平台采用高速搜索引擎方式,通过关键词搜索,实现高效,快速地匹配相关
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若不记得文件名,仅记得文件中的关键词,everything 就无法发挥作用
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