摘要：
MindSearch 是InternLM团队的一个开源的 AI 搜索引擎框架，由中科大和上海人工智能实验室联合打造的，具有与 Perplexity.ai Pro 相同的性能。本文介绍MindSearch 的相关原理。 阅读全文
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本文主要记录通过网页控制安卓设备相关的实践过程，通过从adb方案开始，到uiautomator2，以及最后放弃scrpy方案，在这个热闹的周末，正好闲暇的时间，了解过去不曾接触的知识，也是一个有趣的过程。 阅读全文
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最近Mem0横空出世，官方称之为PA的记忆层，The memory layer for Personalized AI，有好事者还称这个是RAG的替代者，Mem0究竟为何物，背后的原理是什么，我们今天来一探究竟。 阅读全文
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PhiData以其强大的功能集成和灵活的部署选项，为AI产品开发提供了极大的便利和高效性。它为构建智能AI助手提供了一个全新的视角，让开发者能够探索AI的无限可能。如果你对构建AI产品感兴趣，不妨试试PhiData。 阅读全文
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Google推出了实验性的NotebookLM产品，一款基于RAG的个性化AI助手产品，基于用户提供的可信信息，通过RAG，帮助用户洞察和学习参考内容，然后借助AI整理笔记，转换为用户最终需要的大纲、博客、商业计划书等最终目的。 阅读全文
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Playwright是新兴的自动化测试工具，拥有丰富的功能和API，隐藏在众多的爬虫和自动化工具背后，而多模LLM的出现让Playwright可以如虎添翼，自动化智能化的RPA工具预计将会井喷般出现。 阅读全文
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LM出来后对爬虫程序有了新的要求，LLM也给爬虫带来了新的解决方案，本文分析Jina Reader和ScrapeGraphAI两块具有代表性的LLM时代的抓取工具功能、实现原理，带你看LLM时代的爬虫工具 阅读全文
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前面我们通过两篇文章: [BGE M3-Embedding 模型介绍](https://www.cnblogs.com/xiaoqi/p/18143552/bge-m3) 和 [Sparse稀疏检索介绍与实践](https://www.cnblogs.com/xiaoqi/p/18135929/sparse_retrieval) 介绍了sparse 稀疏检索，今天我们来看看如何建立一个工程化的系统来实现sparse vec的检索。 阅读全文
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BGE M3-Embedding是BAAI开源的embedding模型，支持多语言，多粒度，多功能检索，本文介绍模型的相关信息 阅读全文
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在处理大规模文本数据时，我们经常会遇到一些挑战，比如如何有效地表示和检索文档，当前主要有两个主要方法，传统的文本BM25检索，以及将文档映射到向量空间的向量检索。
BM25效果是有上限的，但是文本检索在一些场景仍具备较好的鲁棒性和可解释性，因此不可或缺，那么在NN模型一统天下的今天，是否能用NN模型来增强文本检索呢，答案是有的，也就是我们今天要说的sparse 稀疏检索。
传统的BM25文本检索其实就是典型的sparse稀疏检索，在BM25检索算法中，向量维度为整个词表，但是其中大部分为0，只有出现的关键词或子词（tokens）有值，其余的值都设为零。这种表示方法不仅节省了存储空间，而且提高了检索效率。 阅读全文