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将RAG上下文修剪到答案实际所需的内容

Hacker News Top · 昨天 缓存

Kapa.ai 描述了他们在RAG流程中的检索和生成之间添加了一个小型LLM修剪器,该修剪器丢弃了68%的上下文,同时保持了96%的召回率,将查询成本降低了三分之一。

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我们最终没有使用jj的(微不足道的)原因

Lobsters Hottest · 昨天 缓存

Gradle解释了为何决定不采用Jujutsu (jj)作为其主要版本控制系统:jj不遵循.gitattributes,导致在Windows上像gradlew.bat这样的文件因行尾不匹配而持续出现虚假修改。他们继续使用git worktree替代。

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