《编程珠玑》一书的作者JonBentley曾经说过：“90%的程序员无法正确实现二分查找算法...”，今天，本文将带领你会写二分。经典写法现在我们来求解这样一个通用的二分查找问题：有一个不下降序列$a$，我们要从其中所有找到大于等于$k$的数的最小的下标。boolcheck(intindex)

查找英语同义词的网站：https://www.thesaurus.com因果关系thereforeHe'sonly17andthereforenoteligibletovote.他只有17岁，因此没有投票选举的资格。《牛津词典》Musclecellsneedlotsoffuelandthereforeburnlotsofcalories.肌肉细胞需要很多“燃料”，

目录茴香豆介绍 茴香豆本地标准版搭建 环境搭建配置服务器：搭建茴香豆虚拟环境：安装茴香豆下载茴香豆 安装茴香豆所需依赖下载模型文件更改配置文件知识库创建测试知识助手命令行运行GradioUI界面测试本文是对书生大模型L2-茴香豆：企业级知识库问答工具部分

我们要动手尝试将茴香豆从源码部署到本地服务器（以MobaXterm为例），并开发一款简单的知识助手Demo。2.1环境搭建打开MobaXterm，添加SSH远程链接HuixiangDou已下载ray1环境下 2.1.1 搭建茴香豆虚拟环境命令行中输入一下命令，创建茴香豆专用conda环境：studio-conda-oin

在浦语大模型的第三课《基于Internlm和LangChain构建你的知识库》中，北辰老师以其生动有趣的风格，深入浅出地讲解了RAG（RetrievalAugmentedGeneration）的基本概念，并指导我们如何利用茴香豆搭建一个RAG助手。在此之前，我阅读过一些关于大型语言模型的资料，心中一直存有一个疑惑：既

茴香豆是一个基于LLM的领域知识助手，可以用于解答群聊中的问题。接下来是创建过程。1.打开茴香豆Web版，创建自己的领域库。地址：茴香豆Web版这里类似于注册账号，你输入知识库的名称以及密码，然后它就会创建一个知识库，之后你就可以用名称和密码来管理你的知识库了。2.添加领

0.RAG概述定义：RAG（RetrievalAugmentedGeneration）技术，通过检索与用户输入相关的信息片段，并结合外部知识库来生成更准确、更丰富的回答。解决LLMs在处理知识密集型任务时可能遇到的挑战,如幻觉、知识过时和缺乏透明、可追溯的推理过程等。提供更准确的回答、降低推理成

课程内容概述本节课介绍了RAG（RetrievalAugmentedGeneration）技术的基础知识。展示了如何使用茴香豆（Huixiangdou）搭建一个RAG智能助理。讲解了茴香豆的进阶用法，包括网络搜索、使用远程模型、搭建网页Demo等。1.RAG技术概述RAG技术结合了检索和生成，通过检索相关信息片段来增

目录1.相关视频和文档2.视频学习笔记2.1RAG的原理、架构、数据库、评估与测试2.2茴香豆的介绍、特点、架构3.课后作业1.相关视频和文档视频地址：茴香豆：搭建你的RAG智能助理_哔哩哔哩_bilibili课程文档：Tutorial/huixiangdou/readme.mdatcamp2·InternLM/Tuto

视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1QA4m1F7t4文档地址：https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp2/huixiangdou/readme.md作业地址：https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp2/huixiangdou/homework.md茴香豆项目地址：  https://github.com/InternLM/