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小白家庭 nas 搭建方案-icode9专业技术文章分享
最近在网上调研了一圈，结合自己的需求，想了下家庭 nas 搭建方案，跪求大佬们能够指出问题，多挑毛病，省得我还得继续踩坑。需求家庭智能设备控制希望能够通过一个平台管理家里的所有智能设备如果能够使用小爱智能屏语音控制所有设备更好照片备份、整理、查看系统安卓、…
2024/6/26 6:02:40 人评论 次浏览 -
AI大模型企业应用实战(24)-什么是zero-shot, one-shot和few-shot Learning？
1 Zero-shot learning 零样本学习。 1.1 任务定义 利用训练集数据训练模型，使得模型能够对测试集的对象进行分类，但是训练集类别和测试集类别之间没有交集；期间需要借助类别的描述，来建立训练集和测试集之间的联系，从而使得模型有效。 Zero-shot learning 就是希望我…
2024/6/25 23:02:38 人评论 次浏览 -
MySQL报错Duplicate entry '0' for key 'PRIMARY'
报错现场现象解释 因为你在插入时没有给 Customer.Id 赋值，MySQL 会倾向于赋值为 NULL。但是主键不能为 NULL，所以 MySQL 帮了你一个忙，将值转换为 0。这样，在第二次插入时就会出现冲突（如果已经有一条记录为 0）。 解决方案 将 MySQL 表的 id 设置为自增主键！
2024/6/25 23:02:36 人评论 次浏览 -
AI大模型企业应用实战(19)-RAG应用框架和解析器
1 开源解析和拆分文档 第三方工具去对文件解析拆分，将文件内容给提取出来，并将我们的文档内容去拆分成一个小的chunk。常见的PDF word mark down, JSON、HTML。都可以有很好的一些模块去把这些文件去进行一个东西去提取。 1.1 优势 支持丰富的文档类型 每种文档多样化选…
2024/6/24 23:02:40 人评论 次浏览 -
AI大模型企业应用实战(20)-RAG相似性检索的关键 - Embedding
1 文本Embedding 将整个文本转化为实数向量的技术。 Embedding优点是可将离散的词语或句子转化为连续的向量，就可用数学方法来处理词语或句子，捕捉到文本的语义信息，文本和文本的关系信息。 ◉ 优质的Embedding通常会让语义相似的文本在空间中彼此接近：◉ 优质的Embed…
2024/6/24 23:02:39 人评论 次浏览 -
AI大模型企业应用实战(21)-RAG的核心-结果召回和重排序
1 完整RAG应用的检索流程从用户输入Query到最终输出答案的各个步骤。整个流程包括Query预处理、检索召回、排序等关键环节，每个环节都有不同的技术和方法来提升检索效果。 2 Query预处理 2.1 意图识别 判断query问的是什么类型的问题，从而决定是否走RAG链路。 示例1 深圳…
2024/6/24 23:02:37 人评论 次浏览 -
AI大模型企业应用实战(22)-Prompt让LLM理解知识
1 Prompt Prompt 可理解为指导AI模型生成特定类型、主题或格式内容的文本。 NLP中，Prompt 通常由一个问题或任务描述组成，如“给我写一篇有关RAG的文章”，这句话就是Prompt。 Prompt赋予LLM小样本甚至零样本学习的能力：LLM能力本质上说是续写，通过编写更好的prompt来…
2024/6/24 23:02:35 人评论 次浏览 -
AI大模型企业应用实战(14)-langchain的Embedding
1 安装依赖 ! pip install --upgrade langchain ! pip install --upgrade openai==0.27.8 ! pip install -U langchain-openai! pip show openai ! pip show langchain ! pip show langchain-openai2 Embed_documents # 1. 导入所需的库 from langchain_openai import Ope…
2024/6/23 23:32:43 人评论 次浏览 -
AI大模型企业应用实战(15)-langchain核心组件
1 Langchain的核心组件 那肯定就是Chain 当然！ Langchain是一种功能强大且灵活的链式处理框架，广泛应用于各种数据处理和分析任务中。它的核心组件是Chain，这是所有处理流程的基石。 1.1 什么是Chain？ 在Langchain中，Chain是一个处理单元，负责接收输入数据、执行特定…
2024/6/23 23:32:42 人评论 次浏览 -
AI大模型企业应用实战(16)-langchain核心组件
1 stuff将文档列表插入到提示词中，适合文档较小或少量文档的应用。 2 refine通过循环输入文档并迭代更新答案来构建响应，一次只传递给LLM一个文档，适合LLM上下文大小不能容纳的小文档。 参考： https://js.langchain.com/v0.1/docs/modules/chains/#when-to-use-1 http…
2024/6/23 23:32:40 人评论 次浏览 -
AI大模型企业应用实战(17)-利用memory为LLM解决长短时记忆问题
1 利用内存实现短时记忆 from langchain.memory import ConversationBufferMemorymemory = ConversationBufferMemory() memory.chat_memory.add_user_message("你好，我是人类！") memory.chat_memory.add_ai_message("你好，我是AI，有什么可以帮助你的…
2024/6/23 23:32:39 人评论 次浏览 -
AI大模型企业应用实战(18)-“消灭”LLM幻觉的利器 - RAG介绍
大模型在一定程度上去改变了我们生活生工作的思考的方式，然后也越来越多的个人还有企业在思考如何将大模型去应用到更加实际的呃生产生活中去，希望大语言模型能够呃有一些更多企业级别生产落地的实践，然后去帮助我们解决一些业务上的问题。目前 1 LLM的问题 1.1 幻觉 L…
2024/6/23 23:32:37 人评论 次浏览 -
AI 大模型应用开发实战(04)-AI生态产业拆解
1 行业全景图2 结构拆解AI GC 生成式AI这个产业。分成上中下游三大块。 2.1 上游基础层 主要包括： 算力：包括AI芯片和云服务等，例如像英伟达、AMD以及华为等厂商提供的算力基础设施。大型模型基于Transformer架构，对算力的需求很大。 数据：新时代的石油，分为基础数据…
2024/6/23 23:02:41 人评论 次浏览 -
AI 大模型企业应用实战(06)-初识LangChain
LLM大模型与AI应用的粘合剂。 1 langchain是什么以及发展过程 LangChain是一个开源框架，旨在简化使用大型语言模型构建端到端应用程序的过程，也是ReAct(reason+act)论文的落地实现。2022年10月25日开源 54K+ star 种子轮一周1000万美金，A轮2500万美金 11个月里累计发布…
2024/6/23 23:02:40 人评论 次浏览 -
AI 大模型企业应用实战(13)-Lostinthemiddle长上下文精度处理
1 长文本切分信息丢失处理方案10+检索时性能大幅下降 相关信息在头尾性能最高 检索 ->> 排序 ->使用 实战 安装依赖： ! pip install sentence-transformers演示如何使用 Langchain 库中的组件来处理长文本和检索相关信息。 导入所需的库 使用指定的预训练模型（…
2024/6/23 23:02:38 人评论 次浏览
