Forget Going to Fly for Canada: F-22 Has a Message for the JAS 39 Gripen
要点：瑞典JAS-39 Gripen和American F-22 Raptor是具有截然不同的角色和优势的杰出战士。 - 格里本优先考虑负担能力，灵活性和易于维护，在短跑操作中表现出色和多角色任务。 - 相反，隐形的F-22以无与伦比的隐身，超级速度和推力矢量化的可操作性来统治空对空活动。 - 格里本（Gripen）拥有[…]帖子忘记要飞往加拿大：F-22对JAS 39 Gripen的信息首先出现在19fortyfive上。
GraphRAG in Action: From Commercial Contracts to a Dynamic Q&A Agent
基于问题的提取方法在这篇博文中，我们介绍了一种利用图形检索增强生成 (GraphRAG) 方法的方法 — 以简化提取商业合同数据和构建问答代理的过程。这种方法与传统的 RAG（检索增强生成）不同，它强调数据提取的效率，而不是不加区分地分解和矢量化整个文档，这是主要的 RAG 方法。在传统的 RAG 中，每个文档都被分成块并进行矢量化以进行检索，这会导致大量不必要的数据被拆分、分块并存储在矢量索引中。然而，这里的重点是从每个合同中提取最相关的信息，以用于特定用例，即商业合同审查。然后将数据构建成知识图谱，该图谱组织关键实体和关系，从而允许通过 Cypher 查询和向量搜索进行更精确的图数据检索。
How to Speed Up Python Pandas by Over 300x
如何加速 Pandas 代码 – 矢量化 如果我们希望深度学习模型在数据集上进行训练，我们必须优化代码以快速解析该数据。我们希望使用优化的方式编写代码，尽可能快地读取数据表。即使是最小的《如何将 Python Pandas 速度提高 300 倍以上》一文也首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
How to Speed Up Python Pandas by Over 300x
在此博客中，我们将定义 Pandas 并提供一个示例，说明如何矢量化 Python 代码以使用 Pandas 优化数据集分析，从而使代码速度提高 300 倍以上。
