该网页是一个名为ebook2audiobook的GitHub项目页面，主要介绍如何将电子书转换为有声书，支持多种功能和语言，具备详细的使用说明和多种运行方式。 1. 项目概述：旨在将电子书转换为包含章节和元数据的有声书，支持动态AI模型和语音克隆，可处理1107种以上语言，设计可在4GB内存设备上运行，强调仅用于无DRM（数字版权管理）且合法获取的电子书。 2. 功能特点：借助Calibre将电子书转换为文本格式，能按章节拆分，利用Coqui XTTSv2、Fairseq等实现高质量文本转语音，支持自定义语音克隆，提供多种输出格式，可在不同硬件（CPU、GPU、MPS）上运行 。 3. ...

Read more

探秘文本召回模型：信息检索的幕后英雄

文本召回模型是什么

在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到海量的文本数据。无论是在搜索引擎中查找资料，还是在电商平台上寻找心仪的商品，又或是在智能客服系统中获取帮助，我们都希望能够快速、准确地找到与自己需求相关的信息。而文本召回模型，正是在这样的背景下应运而生，成为了信息检索和自然语言处理领域的核心组件。

文本召回模型的核心任务，是在大规模文本库中，根据用户输入的查询（Query），快速找出 Top-K 最相关的文本。这里的大规模文本库，可能包含千万级甚至亿级别的文档，而用户的查询则多种多样，可能是一个简单的关键词，也可能是一个复杂的问题。文本召回模型...

Read more

文本召回模型是信息检索和自然语言处理中的核心组件，主要用于从海量文本中快速筛选出与查询相关的候选集，为后续的排序阶段提供高质量输入。以下是关于文本召回模型的详细解析：

1. 核心概念

• 核心任务：在大规模文本库（如千万级文档）中，根据用户输入的查询（Query），快速找出Top-K最相关的文本。
• 特点：强调高效率和高召回率，而非精准排序（这是排序模型的任务）。
• 应用场景：
• 搜索引擎（如网页、商品搜索）
• 推荐系统（召回相关物品或内容）
• 问答系统（召回候选答案）
• 对话系统（召回合适的回复）

2. 常见方法

2.1 传统方法

• TF-IDF：基于词频统计，计算查询与文档的相似性。
• BM2...

Read more

《大模型RAG实战：RAG原理、应用与系统构建》由汪鹏、谷清水、卞龙鹏所著，全面介绍了RAG（检索增强生成）技术在大模型应用中的原理、实践与优化。随着大模型发展，RAG成为提升性能的关键技术，本书旨在帮助读者掌握RAG技术，构建可靠的RAG系统。

1. RAG基础

   • RAG概述：RAG是结合大模型与知识检索技术的生成模型，通过检索外部知识提升回答准确性，解决大模型知识更新难、可解释性差等问题，在问答等场景广泛应用。
   • 语言模型基础：介绍Transformer、自动编码器、自回归模型等语言模型原理，如Transformer的词嵌入、编码器、解码器结构，为理解RAG技术提供理论支持。
   • 文本召回模...

Read more

多源异构数据采集引擎是一种用于从多样化、结构差异大的数据源中高效采集、处理和整合数据的系统。其核心目标是解决数据源的复杂性（如不同协议、格式、存储方式）与数据应用需求（如实时分析、数据湖/仓库构建）之间的矛盾。以下是其关键要素的体系化总结：

1. 核心架构设计

• 数据源适配层：
• 协议适配：支持HTTP/HTTPS、FTP/SFTP、JDBC/ODBC、MQTT、Kafka等协议。
• 接口封装：针对API（RESTful、GraphQL）、数据库（SQL、NoSQL）、文件系统（本地/HDFS/S3）等定制连接器。

• 动态扩展：插件化架构，允许快速集成新数据源（如自定义SDK或模板）。

...

Read more

月目标

• 数据采集引擎架构设计
• 多维度/多模态自动化数据管道/高并发/高性能
• 免费接口/数据源聚合层设计

2025-03-03--09 架构设计/V1

2025-03-05

• 数据源网站-功能编码-录入功能
• 单数据接口调通-Yahoo yfinance 接口 tushare akshare
• 预测页面能有数据

2025-03-04

• 单数据接口调通-Yahoo yfinance 接口 tushare akshare
• 预测页面能有数据

2025-03-03

• 采集架构设计
• 单数据接口调通
• 预测页面能有数据

Read more

金融信息检索的研究，提出了FinSearch这一新型基于代理的搜索框架，旨在解决金融决策中信息检索与分析的难题，通过实验验证了其性能优势。

1. 研究背景与目的：金融决策需要处理大量实时信息并理解其复杂时间关系。传统搜索引擎和大语言模型（LLMs）在金融信息检索方面各有局限，现有结合两者的尝试也存在不足。研究旨在提出FinSearch框架，解决这些问题。
2. FinSearch框架设计：由搜索预规划器、带动态查询重写器的搜索执行器、时间加权机制和响应生成器组成。搜索预规划器分解复杂查询，构建搜索图；搜索执行器根据中间结果优化查询；时间加权机制按时间相关性给信息加权；响应生成器整合信息生成报告。
...

Read more

有不少AI软件能将整本书转换为语音，以下这些软件都具备强大的文本转语音功能，且各有特色，你可以依据自身需求进行选择：

• ebook2audiobookXTTS：一款开源的AI工具，支持将EPUB、PDF、MOBI等多种电子书格式转换为有声书格式（.m4b ）。它利用Coqui XTTS技术实现高质量的文本到语音转换，发音接近真人。不仅支持包括英语、中文在内的16种语言，还提供命令行、Web界面和Docker容器等多种使用方式。该软件能自动识别电子书中的章节并创建相应标记，同时保留电子书的元数据，如标题、作者、封面等，便于管理和识别 。
• Auralis：是一款强大的文本转语音引擎，转换速度...

Read more

FinSearch：开启金融信息搜索新时代

金融搜索的困境与挑战

在金融领域，信息就是财富的风向标。每一个数据的波动、每一条政策的发布、每一份研报的解读，都可能成为投资者、分析师等金融从业者决策的关键依据。金融市场的信息规模庞大且繁杂，每日都有海量的金融数据产生，包括股票、债券、期货等各类金融产品的交易数据，上市公司的财报、公告，宏观经济数据以及各类研究报告和新闻资讯等。这些信息不仅数量多，而且来源广泛，涵盖了交易所、金融机构、新闻媒体、政府部门等多个渠道 。

然而，传统的搜索工具在处理金融信息时却显得力不从心。当用户输入一个复杂的金融查询，如 “分析当前宏观经济形势下，新能源汽车行业龙...

Read more

Data Mesh 核心概念、架构与概述

1. 核心概念
Data Mesh 是一种去中心化的数据架构范式，由 Zhamak Dehghani 提出，旨在解决传统集中式数据架构（如数据仓库、数据湖）在规模化、敏捷性和协作性上的瓶颈。其核心原则包括：

• 领域自治（Domain Ownership）
  数据由业务领域团队直接负责，每个领域团队拥有自己的数据产品（Data Product），确保数据贴近业务需求，减少跨团队依赖。

• 数据即产品（Data as a Product）
  数据被视为独立的产品，需满足可发现、可理解、可信、可交互等标准，例如提供元数据、SLA（服务等级协议）和...

Read more