Noisy Text in RAG: Typos, OCR, and the Gap Classical Spell-Check Leaves
企业文档智能 [Vol.1 #B1] - 一个问题的三个根源。用户打字错误、快速打字转录噪音、OCR 字符错误。经典的拼写检查可以处理其中之一。嵌入带来其余的 RAG 中的嘈杂文本：打字错误、OCR 和 Gap 经典拼写检查叶子首先出现在《走向数据科学》上。
4 Claude Skills Every Data Scientist Needs in 2026
如果您不想落后，今天就值得在您的工作流程中添加四项技能2026 年每位数据科学家需要的 4 项克劳德技能一文首先出现在《迈向数据科学》上。
When to Use Claude Code and When to Use Codex
了解哪种编码代理最好 何时使用 Claude Code 和何时使用 Codex 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Human-in-the-Loop Without Killing Throughput
我们如何停止审查每个代理操作，并开始将人类的注意力转移到真正重要的地方。《不影响吞吐量的人机循环》一文首先出现在《走向数据科学》上。
From One Agent to a Team: Understanding Codex Subagents
在 Codex CLI 中定义专业代理并协调其工作的实践指南从一个代理到一个团队：了解 Codex 子代理一文首先出现在走向数据科学上。
Connecting My LangGraph AI Agent to Postgres
如何使用 Docker 在本地或在云端运行后端将我的 LangGraph AI Agent 连接到 Postgres 的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
Why Claude Code Time Estimates Are Poor
成为 LLM 编程的更好沟通者为什么 Claude 代码时间估计很差的帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
The Sigmoid Function: From 'e' to Neural Networks
我们一直使用这个方程。但它实际上是从哪里来的？《Sigmoid 函数：从“e”到神经网络》一文首先出现在《走向数据科学》上。
I Trained Six Models for Fraud Detection, and the Best One Isn't in Production
最后一年的项目教会了我关于评估指标和生产决策之间的差距我训练了六个用于欺诈检测的模型，但最好的一个没有投入生产的帖子首先出现在《走向数据科学》上。
Agentic AI Is Rewriting The Analytics Stack But There's One Skill It Still Can't Touch
随着人工智能处理更多的执行任务，哪些工作应该属于代理而不是人类，为什么这种区别很重要？代理人工智能正在重写分析堆栈，但有一项技能仍然无法触及，该文章首先出现在《走向数据科学》上。
当你停止提供模型上下文并让它自己寻找自己的内容，在严格的限制内遍历知识图时会发生什么，以及四个模型和一个错误的预测揭示了这是否值得做。停止给你的人工智能代理一个搜索框并开始给它输入类型的工具，硬边界和一个它不能说话的门首先出现在走向数据科学上。
How Does a RAG Reranker Really Work?
企业文档智能[第1卷第2D期]——数据科学家在被问及时说什么，模型在幕后实际做什么，以及为什么诚实回答会改变企业RAG中的架构决策。该文章《RAG重排序器实际如何工作？》首次发表于
Why Random Forest Needs to Be This Random
Bagging遇到了无论多少棵树都无法突破的瓶颈——这是解释其原因的方程，以及证明它的实验。该文章《为什么随机森林需要如此随机》首次发表于Towards Data Science。
Is Agentic AI Just Automation?
为什么大多数代理只是伪装的流程图，以及应该构建什么。该文章《代理式AI只是自动化吗？》首次发表于Towards Data Science。
How to Format Your TDS Draft: A New and Improved Guide
关于在我们的贡献者门户上创建草稿，您需要知道的一切《如何格式化您的TDS草稿：全新改进指南》一文首次发表于Towards Data Science。
A New Towards Data Science: A Faster Site and a Brand-New Contributor Portal
我们很高兴分享一些重大消息：我们完全重建了TDS网站和我们的贡献者门户。无论您是来阅读、写作还是两者兼顾，以下是您可以从我们的新网站获得的内容。该文章《全新Towards Data Science：更快的网站和更智能的提交体验》首次发表于。
