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Poetry
Poetry Poetry 是什么 Poetry 是一个用于 Python 编程语言的依赖管理和打包工具。它旨在帮助开发者在开发 Python 应用时更好地管理项目依赖、打包和发布。Poetry 主要具有以下特点: 依赖管理:Poetry 通过 pyproject.toml 文件统一管理项目依赖,这
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2024-09-14
开发 LLM 应用的整体流程
开发 LLM 应用的整体流程 一、何为大模型开发 我们将开发以大语言模型为功能核心、通过大语言模型的强大理解能力和生成能力、结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用称为大模型开发。开发大模型相关应用,其技术核心点虽然在大语言模型上,但一般通过调用 API 或开源模型来实现核心的理解与生成,通过
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2024-09-13
LangChain
LangChain 一 、什么是LangChain ChatGPT 的巨大成功激发了越来越多的开发者兴趣,他们希望利用 OpenAI 提供的 API 或者私有化模型,来开发基于大型语言模型的应用程序。尽管大型语言模型的调用相对简单,但要创建完整的应用程序,仍然需要大量的定制开发工作,包括 API 集
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2024-09-13
检索增强生成(RAG, Retrieval-Augmented Generation)
检索增强生成(RAG, Retrieval-Augmented Generation) RAG(Retrieval Augmented Generation)是一种人工智能技术框架,用于从外部知识库检索事实,以最准确、最新的信息为基础,来提高大型语言模型(LLMs)的生成质量。这种技术结合了预训练的
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2024-09-13
怎么解决大模型中的多轮对话问题?
怎么解决大模型中的多轮对话问题? 难点: 在多轮对话中,模型需要记住并正确理解之前对话的上下文。 大型模型虽然能处理较长的上下文,但仍然存在记忆限制,无法记住非常早期的对话信息。 在对话过程中,模型需要抽取关键信息并更新对话状态。 解决办法: 拼接历史query策略
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2024-05-29
基于知识图谱和知识库的大模型对话系统(四)
基于知识图谱和知识库的大模型对话系统(四) 利用chatglm-6b作为核心模型,基于flask构建后端的对话模型
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2024-05-24
基于知识图谱和知识库的大模型对话系统(三)
基于知识图谱和知识库的大模型对话系统(三) 补全知识图谱 数据准备: 使用现有的知识图谱作为基础数据源。 将数据集分为50%的训练/验证数据和50%的测试数据。
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2024-05-20
基于知识图谱和知识库的大模型对话系统(二)
基于知识图谱和知识库的大模型对话系统(二) 构建知识图谱 构建抽取规则: 定义实体关系类型: 确
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2024-05-13
RAG优化技巧
RAG优化技巧 RAG的挑战 RAG通过检索现有的大量知识,结合强大的生成模型,为复杂的问答、文本摘要和生成任务带来了全新的解决方案。然而,尽管RAG有其独特的优势,但在实践过程中也遭遇了多个挑战。 1数据质量差导致检索效果差 在RAG模型中,检索阶段的输出直接影响到生成阶段的输入和最终的输出质量。
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2024-05-10
基于知识图谱和知识库的大模型对话系统(一)
基于知识图谱和知识库的大模型对话系统(一) 数据预处理 文本提取:首先从原始扫描版PDF文件开始,通过OCR(光学字符识别)技术将其转换为可编辑的粗粒度文本格式。这一步是必要的,因为直接处理扫描版的PDF文件会面临许多问题,如无法进行有效的搜索、复制或进一步的数据分析等。 数据分析
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2024-05-08
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