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LLM Zoomcamp 2026
LLM Zoomcamp 2026
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作者构建混合搜索引擎，结合了向量搜索和关键词搜索
作者在 LLM Zoomcamp 2026 期间详细介绍了他们构建混合搜索引擎的经验。他们解释了传统关键词搜索和向量搜索之间的基本区别，强调向量搜索通过将文本转换为数值向量来匹配含义而非精确的词语。该项目包括使用轻量级 ONNX 模型实现文本嵌入，使用 NumPy 从头开始构建向量搜索，以及对长文档进行分块以提高检索准确性。最后，作者使用倒数排名融合 (RRF) 集成了关键词搜索和向量搜索，以结合两种方法的优点，从而获得更精确的搜索结果。
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开发者从零开始使用Python和minsearch构建agentic RAG系统
一位开发者在LLM Zoomcamp 2026中详细介绍了他们从零开始构建agentic RAG系统的经验。 该过程涉及使用Python和一个名为minsearch的轻量级搜索库创建检索增强生成（retrieval-augmented generation）管道。关键收获包括文档分块对于提高检索效率的重要性，以及agentic RAG的概念，即LLM利用函数调用自主决定何时以及搜索什么。 该项目使用了Groq的API来运行LLM，…