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山行AI

山行AI(原开发架构二三事),后续专注于AI应用领域
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OpenUI—通过和AI聊天定制UI界面
构建 UI 组件可能是一个艰苦的过程。OpenUI 旨在使这一过程变得有趣、快速和灵活。它也是我们在 W&B 使用的工具,用于测试和原型设计我们的下一代工具,以在 LLM 之上构建强大的应用程序。
山行AI
2024-04-11
2.1K0
GenAI——LLM结合图谱RAG和LangChain实战指南
GenAI 栈将帮助你迅速开始构建自己的GenAI应用。演示应用可以作为灵感来源或起点。在技术博客文章[19]中了解更多详情。
山行AI
2023-12-29
3.5K1
什么是Rasa智能机器人?如何与LLM结合?
之前写过一篇介绍用Rasa结合类似于GPT这种LLM应用的项目:RasaGpt——一款基于Rasa和LLM的聊天机器人平台
山行AI
2023-06-14
4.5K0
AI跑车引擎第三篇——向量引擎之ElastiKnn实战
在今天的数据驱动的世界中,在AI兴起的当下,信息检索和相似性搜索已经成为了许多领域的核心技术,包括但不限于各类AI应用、推荐系统、电子商务、社交媒体和生物信息学。这些领域的一个共同需求是能够快速、准确地找到与给定对象最相似的其他对象。为了满足这个需求,我们需要一个强大、灵活且高效的搜索引擎。这就是Elasticsearch和ElastiKNN的用武之地。
山行AI
2023-06-14
1.1K0
Flowise——通过拖放界面构建定制的LLM流程
在ChatGPT引领的AI浪潮下,涌现了一大批AI应用,其背后其实蕴含着一个基本事实:AI能力得到了极大突破——大模型的能力有目共睹,未来只会变得更强。这世界唯一不变的就是变,适应变化、拥抱变化、喜欢变化,天行健君子以自强不息。我们相信未来会有越来越多的大模型出现,AI正在逐渐平民化,将来每个人都可以利用大模型轻松地做出自己的AI产品。
山行AI
2023-06-14
4.4K3
一文读懂比BitMap有更好性能的Roaring Bitmap
1.什么是bitmap?为什么使用bitmap?Roaring bitmap与其他bitmap编码技术相比有哪些优势?2.Roaring bitmap将32位无符号整数按照高16位分容器,即最多可能有216=65536个容器(container),存储数据时,按照数据的高16位找到container(找不到就会新建一个),再将低16位放入container中。高16位又称为共享有效位,它用于索引应该到哪个容器中查找对应的数值,属于roaring bitmap的一级索引。3.Roaring bitmaps以紧凑高效的两级索引数据结构存储32位整数。高密度块使用位图存储;稀疏块使用16位整数的压缩数组。当一个块包含不超过4096个整数时,我们使用一个排好序的16位整数数组。当有超过4096个整数时,我们使用2^16 位的位图。为什么按4096作为阀值呢?仅仅是因为当数据块中的整数数量超过这个值之后,bitmap将比数组的内存使用率更高。
山行AI
2020-11-26
8.8K0
docker安装hbase
docker run -d --name hbase001 -p 16010:16010 docker.io/dajobe/hbase与docker run -d --name hbase001 -P docker.io/dajobe/hbase的区别:
山行AI
2020-05-22
3.7K0
Elasticsearch源码分析八之锁管理工具KeyLock
KeyedLock的map属性是存放资源标识和KeyLock的容器,也就是一个大的锁容器。KeyLock为每一个资源标识对应的锁对象,它继承自ReentrantLock:
山行AI
2020-03-25
6260
Elasticsearch源码分析二之Node节点创建与启动流程分析
紧接着昨天的Bootstrap的初始化来进行开篇,对应的是org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap#setup方法,详见代码片段:
山行AI
2020-03-11
1.1K0
实战之防止表单重复提交
对于防止重复提交,最简单也最不安全的做法相信大家也都经历过,前端在一个请求发送后立即禁用掉按钮,这里咱们来讨论一下后端对防止重复提交的处理方式。 主要针对非分布式环境下防止重复提交与分布式环境下的防止重复提交。一般分布式环境下也可以通过网关路由的方式将同一个用户的请求路由到一个实例上处理。
山行AI
2019-06-28
2.9K0
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