哈希算法,SHA256,哈希函数,加密哈希,哈希预测/哈希算法是博彩游戏公平性的核心，本文详细解析 SHA256 哈希函数的运作原理，并提供如何通过哈希技术进行博彩预测的方法！构建AI智能体：十五、超越关键词搜索：向量数据库如何解锁语义理解新纪元

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　　向量数据库是专为存储和检索高维向量设计的新型数据库，通过Embedding技术将文本、图像等非结构化数据转化为向量，利用近似最近邻（ANN）算法实现语义级相似性搜索，广泛应用于AI推荐、语义搜索与智能问答，是大模型时代的关键基础设施。

　　在如今的数字时代，数据的形式正以前所未有的速度变得多样化。文本、图片、音频、视频等非结构化数据占据了数据总量的80%以上。传统数据库（如MySQL）擅长处理“张三的年龄是25岁”这类结构化数据，但对“一张有夕阳、狗和海滩的图片”或“一篇讨论量子计算前景的文章”却无能为力。

　　我们可以轻松理解这些内容背后的含义和关联，但计算机需要一种方式来“理解”和“比较”它们。向量数据库（Vector Database）就是专为解决这一问题而生的新型数据库，它是AI基础设施中至关重要的一环，被誉为AI应用的“长期记忆体”和“检索大脑”。

　　首先需要回顾一下向量和Embedding的含义，具体可以参考章节《构建AI智能体：十二、给词语绘制地图：Embedding如何构建机器的认知空间》

　　向量：在AI和机器学习领域，向量是一组数字的有序列表，可以表示任何数据对象（如一段文字、一张图片）在高维空间中的位置。

　　嵌入（Embedding）：通过AI模型（如BERT、CNN、CLIP等）将非结构化数据转换为向量的过程，称为“嵌入”。这个转换过程捕获了数据的深层语义特征。

　　示例：单词“国王”通过模型转换后，可能得到一个包含300个数字的向量。在数学上，这个向量与“男人”、“女王”、“女人”的向量存在某种关系（如“国王” - “男人” + “女人” ≈ “女王”）。

　　向量数据库是一种专门用于存储、索引和查询高维向量的数据库。它的核心功能是执行近似最近邻（ANN）搜索，即快速找到与查询向量最相似的向量集合。

　　在高维空间中（维度可达成百上千维），进行精确的最邻近搜索计算量极大，速度极慢。向量数据库使用近似最近邻（ANN）算法，在可接受的精度损失下，极大提升搜索速度。

　　想象一下，你是一个图书管理员，管理着一个有100万本书的图书馆。一个顾客问你：“请帮我找一本和《三体》最相似的书。”

　　聪明但近似的方法（ANN算法）：你是一个聪明的管理员。你事先做了功课：你给书分了类（建立了索引）：科幻区、文学区、历史区……你知道《三体》是科幻小说。你还给书贴了标签：有“外星人”、“物理学”、“悬疑”标签的书大概率在科幻区。当顾客提出同样的问题时，你不会去检查所有100万本书。你直接冲向科幻区，然后只在这个区的几千本书里快速寻找和《三体》最像的。你甚至可能只看了有“外星人”标签的那个书架。

　　这个“聪明的办法”就是 ANN 算法的核心思想：ANN（Approximate Nearest Neighbor），近似最近邻。它的精髓就是：用极高的效率（速度）和可接受的内存占用，换来一个“差不多”的、非常接近正确的搜索结果。它不保证找到的是绝对最近的，但能保证找到的是非常近的。

　　为什么需要它？ 因为在处理高维数据（比如图片、文本的1024维向量）时，暴力搜索的计算量是灾难性的，ANN 是唯一可行的解决方案。

　　注意：FAISS是一个极其高效的向量相似性搜索库（Library），而不是一个完整的、功能齐备的数据库（Database）。FAISS 是 Facebook AI 团队开源的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它提供了大量的算法，针对不同的数据集大小和精度要求，可以组合出最优的索引和搜索方式。

　　1. 导入必要的库：os 和 openai（需要安装openai库，如果使用百炼，需要确保版本支持）

　　3. 调用embeddings.create方法，传入模型名、输入文本、向量维度和编码格式

　　第七步：检索元数据，使用返回的ID，从元数据存储中查找到原始文本和元数据。

　　初始化OpenAI客户端失败，请检查环境变量DASHSCOPE_API_KEY是否已设置。

　　迪士尼乐园的门票一经售出，原则上不予退换。但在特殊情况下，如恶劣天气导致园区关闭，可在官方指引下进行改期或退款。

　　购买“奇妙年卡”的用户，可以享受一年内多次入园的特权，并且在餐饮和购物时有折扣。

　　对于在线购买的迪士尼门票，如果需要退票，必须在票面日期前48小时通过原购买渠道提交申请，并可能收取手续费。

　　# 我们使用一个简单的列表来存储元数据。列表的索引将作为FAISS的ID。

　　# 对于大型数据集，可以考虑使用字典或数据库（如Redis, SQLite）

　　# `retrieved_ids[0]` 包含与查询最相似的k个向量的ID

　　原始文本: 对于在线购买的迪士尼门票，如果需要退票，必须在票面日期前48小时通过原购买渠道提交申请，并可能收取手续费。

　　原始文本: 迪士尼乐园的门票一经售出，原则上不予退换。但在特殊情况下，如恶劣天气导致园区关闭，可在官方指引下进行改期或退款。

　　原始文本: 购买“奇妙年卡”的用户，可以享受一年内多次入园的特权，并且在餐饮和购物时有折扣。

　　向量数据库并非要取代传统数据库，而是对其能力的重要补充。它将数据从简单的字符和数字提升到了富含语义的数学表示，使计算机能够真正地“理解”和“联想”非结构化数据。随着生成式AI和大语言模型的爆发，向量数据库作为其记忆和知识检索的核心组件，正在成为现代AI技术栈中不可或缺的基础设施。

　　构建AI智能体：十八、解密LangChain中的RAG架构：让AI模型突破局限学会“翻书”答题

　　本文深入探讨了如何利用LangChain框架实现RAG（检索增强生成）架构，构建智能问答系统。文章首先介绍了RAG技术解决大模型知识更新和准确性问题的原理，以及LangChain作为开发框架提供的模块化组件。详细解析了LangChain的核心模块（模型、提示、索引、链等）和四种ChainType（stuff、map_reduce、refine、map_rerank）的特点与适用场景。通过一个完整的代码示例，展示了如何结合DeepSeek模型和FAISS向量数据库处理PDF文档，实现本地知识库问答功能

　　构建AI智能体：十七、大模型的幻觉难题：RAG 解决AI才华横溢却胡言乱语的弊病

　　RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索与大型语言模型的技术，旨在解决LLM的幻觉问题。其核心流程包括：离线处理阶段（知识库构建）和在线处理阶段（用户查询应答）。通过将外部知识源转换为向量存入数据库，当用户提问时，系统会检索相关内容并增强提示，再由LLM生成准确答案。RAG技术显著提升了AI在专业领域的可靠性，适用于智能客服、企业知识管理、内容创作等场景。尽管面临检索精度、多模态处理等挑战，RAG仍是AI实用化的重要突破方向。

　　构建AI智能体：十六、构建本地化AI应用：基于ModelScope与向量数据库的文本向量化

　　本文介绍了如何利用本地化部署的轻量级文本嵌入模型实现语义搜索。重点讲解了两种高效模型paraphrase-MiniLM-L6-v2和all-MiniLM-L6-v2的特点，它们通过知识蒸馏技术实现高质量语义表示，且体积小、速度快。文章详细演示了从ModelScope下载模型到本地、使用sentence-transformers库生成文本向量、构建FAISS索引进行相似性搜索的完整流程。通过Python代码示例展示了如何实现文档添加、查询处理和索引持久化功能，为构建本地化的语义搜索系统提供了实用解决方案。

　　本文介绍大模型基础知识及API调用方法，涵盖阿里云百炼平台密钥申请、DashScope SDK使用、Python调用示例（如文本情感分析、图像文字识别），助力开发者快速上手大模型应用开发。

　　构建AI智能体：六、体验Trae指定Qwen-Turbo模型自动生成问答系统

　　本文介绍如何使用字节跳动的AI编程工具Trae与阿里通义千问Qwen-Turbo模型，快速生成一个智能问答系统。通过图文结合方式，演示从环境搭建、指令生成到界面优化的全过程，涵盖前后端代码自动生成、模型调用封装及交互优化技巧，展现AI辅助开发的高效与趣味，助力开发者提升生产力。

　　构建AI智能体：十九、优化 RAG 检索精度：深入解析 RAG 中的五种高级切片策略

　　本文详细介绍了RAG（检索增强生成）系统中的文本切片策略。RAG切片是将长文档分割为语义完整的小块，以便AI模型高效检索和使用知识。文章分析了五种切片方法：改进固定长度切片（平衡效率与语义）、语义切片（基于嵌入相似度）、LLM语义切片（利用大模型智能分割）、层次切片（多粒度结构）和滑动窗口切片（高重叠上下文）。作者建议根据文档类型和需求选择策略，如通用文档用固定切片，长文档用层次切片，高精度场景用语义切片。切片质量直接影响RAG系统的检索效果和生成答案的准确性。

　　构建AI智能体：十三、大数据下的“搭积木”：N-Gram 如何实现更智能的语义搜索

　　N-gram是一种基于上下文的统计语言模型，通过前N-1个词预测当前词的概率，广泛应用于文本生成、输入法预测、语音识别等领域，具有简单高效、可解释性强的优点，是自然语言处理的基础技术之一。

　　面向 RL 和在数据层（SQL 或 SPL 环境）中直接调用大模型的自动化评估实践。

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