首先进行了多文档问题回答的实验。该任务的目标是让模型对文档进行推理，找到并使用相关信息来回答给定的问题。 在实验中，对输入上下文的大小以及输入上下文中的相关信息位置进行了有控制的调整。...上图展示了键值检索任务输入内容和其对应的预期输出。 该任务中，可通过增加或减少随机键来改变JSON键值对的数量，这样就改变了输入的长度；同时也会调整输入中相关的正確信息的位置。...含有75、140和300个键值对的测试 上图展示了键值检索的表现。结果显示虽然键值找回任务仅需找到输入上下文中的精确匹配，但并非所有模型都表现优秀。...但当模型处理超过其在训练时使用的最大序列长度时,编码器-解码器模型也会出现U形曲线。 另外，更改答案在上下文中的位置，可以完美地提高关键-值检索任务的性能,但对多文档问答任务的性能趋势影响不大。...尽管在某些情况下，向语言模型提供更多的上下文信息可以提高其性能，但是在一定点之后，增加更多的上下文信息可能无法带来显著的性能改进。 模型优先使用开头和末尾信息。
嵌入模型是大型语言模型检索增强生成(RAG)的关键组成部分。它们对知识库和用户编写的查询进行编码。 使用与LLM相同领域的训练或微调的嵌入模型可以显著改进RAG系统。...此外，当将LLM2Vec与监督对比学习相结合时，还在仅使用公开可用数据的模型中实现了最先进的性能。...蒙版下一个标记预测（MNTP）：这是一个训练目标，结合了下一个标记预测和蒙版语言模型的元素。具体来说，首先在输入序列中随机蒙版一些标记，然后训练模型预测这些蒙版的标记，同时考虑前后文。...这些代码修改主要集中在模型的预训练和微调阶段，旨在不仅使模型能够处理更丰富的上下文信息，还提高了模型在不同NLP任务中的通用性和有效性，也就是说我们最终还是需要进行微调训练的，所以下面我们就要展示一些代码来看看如何进行这部分的微调训练...如果不设置它，模型将是float32参数的原始大小，内存是不够的。 这时，其实这个模型已经可以使用了。但是如果其插入到RAG中。
为了增强粒度的多样性，随机选择纯文本进行更细粒度的分割，即将其分解为更多的副标题。 结构化内容：结构化内容主要包括表格数据和页面上的一些有序/无序列表。...本文的方法也遵循这种基于检索的范式。然而，会议的数据集是以半结构化格式组织的。因此，首先需要处理JSON数据来组织内容以进行检索。...对于每一次会议，都进行了以下实验：直接回答而不检索（Origin），用标准条目回答（gold），使用单词袋检索函数BM25检索条目（BM25），使用密集检索方法检索条目（Entry），以及三种结构感知方法...这表明我们的数据集包含结构和文本信息，并且可以通过将两者有效地集成来实现更好的性能。 何时 如果设置为0（仅使用文本信息）或1（仅使用结构信息），则由于缺少部分信息，结果相对较差。...另一方面，排除父路径的信息需要直接使用来自其兄弟节点的信息来生成条目的描述，从而有助于在一个步骤中产生条目的描述。
将预训练模型调优的过程称为Fine-tuning，指的是使用额外的数据对现有的语言模型进行训练，以优化其针对特定任务的表现。...3.3 上下文数据向量存储 一般地，我们可能不应该在目标应用程序中使用预训练的LLM知识，而是为每个提示提供任何必要的上下文信息，并指定LLM仅基于提示中包含的信息进行响应。...获取前N个相关结果并将它们添加到请求提示中，指定LLM应仅使用提示中的信息，然后提交提示词。 收到响应后，将其与发送的上下文数据进行比较，确保没有幻觉并且它与目标应用程序的数据相关。...另外，为了能够在目标应用程序中使用响应，必须能够预测将收到的格式。最好的方法是在提示词中提供预期的JSON格式。这种JSON格式可以包括要修改的UI元素、要采取的操作等属性。...我们也可以先使用Davinci进行尝试，然后评估是否也可以使用Ada获得足够好的结果。在模型选择后，首先要设置API key获得访问权限，然后再尝试设置一些首选项，在不同的参数中进行一些调试。
信息检索(IR)支持对文档的检索，它通过轻量级的语法模型表示用户的检索需求和资源内容，如 AND OR。即目前占主导地位的关键词模式：词袋模型。...它使用表达能力更强的模型来表示用户的需求、利用数据之间的内在结构和语义关联、允许复杂的查询、返回精确匹配查询的具体答案。...当新插入元素时，不可能完全重建索引，因此需要使用增量索引。...排序和索引 上面建立的索引并存储。现在我们需要对其进行检索，对于检索我们需要支持四种基本的操作: ? ?...查询时我们还需要对其进行排序，排序有两个原则： 质量传播原则：一个元素的分数可以看成是其质量(quality)的度量,质量传播即通过更新这个分数同时反应该元素的相邻元素的质量。
近期的一些语言模型有能力输入较长的上下文，但它究竟能多好地利用更长的上下文？这一点却相对少有人知。...在此任务中，研究者会向模型提供一个 JSON 格式的「键 - 值」对集合，然后要求模型返回与特定键关联的值。...Flan-UL2 一开始使用 512 token 长度的序列训练（编码器和解码器），但之后又在 1024 token 长度的序列上预训练了额外 10 万步（编码器和解码器），然后进行了指令微调 —— 其编码器在...由此，当对文档或键 - 值对进行上下文化时，仅解码器模型无法顾及查询 token，因为查询只会出现在 prompt 末尾而仅解码器模型在每个时间步骤只能关注之前的 token。...图 14 这些结果表明，如果能有效地对检索文档排序（让相关信息与输入上下文的起始处更近）或对已排序的列表进行截断处理（必要时返回更少的文档），那么也许可以提升基于语言模型的阅读器使用检索上下文的能力。
大型语言模型大有用处，在设计 prompt 方面，人们通常建议为语言模型提供详尽的任务描述和背景信息。 近期的一些语言模型有能力输入较长的上下文，但它究竟能多好地利用更长的上下文？...在此任务中，研究者会向模型提供一个 JSON 格式的「键 - 值」对集合，然后要求模型返回与特定键关联的值。...Flan-UL2 一开始使用 512 token 长度的序列训练（编码器和解码器），但之后又在 1024 token 长度的序列上预训练了额外 10 万步（编码器和解码器），然后进行了指令微调 —— 其编码器在...由此，当对文档或键 - 值对进行上下文化时，仅解码器模型无法顾及查询 token，因为查询只会出现在 prompt 末尾而仅解码器模型在每个时间步骤只能关注之前的 token。...图 14 这些结果表明，如果能有效地对检索文档排序（让相关信息与输入上下文的起始处更近）或对已排序的列表进行截断处理（必要时返回更少的文档），那么也许可以提升基于语言模型的阅读器使用检索上下文的能力。
每个HTML元素都是DOM中的一个节点，每个节点都可以使用节点上的方法进行操作。 DOM最初是为了表示静态文档而创建的，而不是我们今天拥有的超级动态网站。...因此，当DOM树中的元素经常更新时，它的设计并不具有良好的性能。 这就是为什么当我们对DOM进行更改时会出现性能损失。 虚拟DOM是用JavaScript的DOM的映射。...RxJS已经使得检索和处理远程数据变得容易了，但是，正如第4章“构建完整的Web应用程序”中所看到的那样，我们仍然需要跳过一些环节来使我们的DOM操作高效。...在MVI中，三个组件是模型，视图和意图。 MVI旨在适应像手套一样的Reactive编程模型。 MVI是被动的，意味着每个组件都会观察其依赖关系并对依赖项的更改做出反应。...我们将Wikipedia查询URL发送到JSONP驱动程序，以便检索其结果。 当这些可用时，它将在response.JSONP中发出它们，我们在searchResults中对它进行了优化。
我们使用 DrQA 的实验专注于回答事实性问题，同时仅使用维基百科作为文档的唯一知识源。维基百科是一个非常合适的大规模、丰富和详细的信息源。...这个转存数据使用 WikiExtractor（https://github.com/attardi/wikiextractor）进行了处理，并为内部消岐、列表、索引和大纲页面（通常仅包含链接的页面）进行了过滤...DrQA 组件 文档检索器 DrQA 并未绑定任何特定类型的检索系统——只要其能有效地缩小搜索空间并重点关注相关文档即可。...但是这里的研究得到的扩展，以便能在开放域环境中与文档检索器进行交互。即使当 ParlAI API 的限制解除时（比如在预处理和回答范围等方面），它也或多或少在训练上更高效，而且能实现稍微更好的表现。...我们也计划将这个模型整合到 ParlAI 接口中，以便其阅读器可以使用 ParlAI 进行可交替的训练或在许多数据集上多任务执行。
基于 mget 的批量查询 mget（multi-get） API用于批量检索多个文档。它可以通过一次请求获取多个文档的内容，并提供了一些参数来控制检索行为。...以下是一些常用的mget参数及其含义： _index：指定索引名称，表示要检索的文档所在的索引。 _id：指定文档的唯一标识符，用于唯一确定要检索的文档。...retry_on_conflict：在并发更新时，设置重试次数以处理冲突，默认为0，表示不进行重试。 pipeline：指定在索引操作期间使用的管道ID，用于预处理文档。...当你指明一个或多个路径时，返回的 JSON 对象就只会包含这些路径下的键，它接收一个逗号分隔的列表，其中包含了你想要返回的 JSON 对象内的路径。这个参数支持通配符（*）匹配和数组元素（[]）匹配。....*.value: 这个请求仅返回每个聚合的值。 请注意，如果你在 filter_path 中指定了多个字段，你需要使用逗号将它们分隔开。 点在看，让更多看见。
基本原理 向量相似度搜索的基本原理是通过将数据集中的每个元素映射为向量，并使用特定相似度计算算法，如基于余弦相似度的、基于欧氏相似度或基于Jaccard相似度等算法，找到与查询向量最相似的向量。...我们一直为世界上一些最大的客户（包括 OpenAI）提供支持，并在使机器学习 (ML)（现在是矢量数据库）无缝且易于访问方面进行了多年的投资。...其他功能包括范围查询、混合搜索（组合过滤器和语义搜索）、JSON 对象支持等。 构建和部署 LLM 检索增强生成 (RAG) 在 RAG 框架内，使用预先训练的 LLM 和客户自己的数据生成响应。...许多组织希望利用生成式人工智能的力量，而不需要构建自己的模型或对现有模型进行微调。此外，他们对于是否与商业法学硕士分享其专有数据犹豫不决。 这就是 Redis Enterprise 的用武之地。...Redis 还使用语义缓存来识别和检索在语义上与输入查询足够相似的缓存响应，从而显着提高缓存命中率。
，我们会发现一条令人惊讶的警告消息： AutoGPT 最近刚刚经历了“向量记忆改造”，其删除了所有向量数据库实现，包括 Milvus、Pinecone、Weaviate，仅保留几个负责记忆管理的类。...使用具有 JSON 持久性是最简单的实现方法，为实验留出了空间。 为什么 AutoGPT 一开始采用但现在又放弃向量数据库？是向量数据库的价值问题还是架构设计问题？...选用矢量数据库进行初代产品的开发可以更快得到高效可靠的矢量存储查询功能。而如今，AutoGPT 选择“放弃”矢量数据库，多半也是发现运维与使用矢量数据库的代价已经超过了其带来的好处。...“对于需要存储大量矢量的场景，如海量图像检索、音视频检索等，很显然使用矢量数据库可以获得更加强大、专业的功能，而对于数据量并没有那么大的场景来说，还不如使用 Numpy 等 Python 库计算来的高效...之前他利用 OpenAI 的 API 建了一个大模型应用，有网友问使用了什么向量数据库，Karpathy 表示，不用追风一些“奇特的东西”，使用 Python 库中的 np.array 已经足够了。
在某些情况下，使用的 LLM 模型具有旧数据，或者您必须提供一些内部数据（并使用嵌入来查找相似性）。...2.在矢量数据库中嵌入搜索您可以从检索器创建一个工具并根据需要对其进行描述，因此代理将使用此工具来获取某种数据，例如相似性检查和嵌入模型。3.做特定动作您的代理可以是多用途的。...agent成本是不可预测的，因为有些问题可能会在调用一个工具后直接回答，而另一些问题可能会使用一套全面的工具进行适当的推理。...选择适合您的选项：1.OpenAI 函数某些模型经过微调，输入与平时略有不同。可以调用一些特殊函数，此代理的作用是确定何时应调用它。该代理旨在与这种 OpenAI 模型一起使用。它支持聊天记录。...4.JSON 对话代理在读取JSON时，市场上有几种LLM特别方便。JSON也是某些实体表示的非常常见的标准。如果您正在构建某种对 JSON 文件进行操作的集成，并且模型支持它，则可以尝试使用此代理。
对细粒度分类模型，可以按照其使用的监督信息的强弱，分为“基于强监督信息的分类模型”和“基于弱监督信息的分类模型”两大类。...图5 借助FCN学习的部位分割模型 FCN训练完毕后，可以对测试集中的细粒度图像进行较精确地part定位，图6展示了一些定位效果图。...因此，目前细粒度图像分类的一个明显趋势是，希望在模型训练时仅使用图像级别标注信息，而不再使用额外的Part Annotation信息时，也能取得与强监督分类模型可比的分类精度。...对卷积特征进行可视化分析（如图9所示），发现一些响应比较强烈的区域恰好对应原图中一些潜在的局部区域点。因此，卷积特征还可以被视为一种检测分数，响应值高的区域代表着原图中检测到的局部区域。...Wang等在2015年首次提出细粒度图像“搜索”的概念，通过构造一个层次数据库将多种现有的细粒度图像数据集和传统图像检索（一般为场景）融合。在搜索时，先判断其隶属的大类，后进行细粒度检索。
这段代码和后面的代码使用的logValue函数： var logValue = function(val) { console.log(val) }; 有些情况下，我们传递给map的函数会进行一些异步计算来转换值...因为reduce不能为我们提供序列中元素的总数，所以我们需要对它们进行计数。我们使用包含两个字段sum和count的对象组成的初始值调用reduce，其中我们将存储到目前为止的元素总数和总数。...如果出现错误，它将使用仅发出一个项目的Observable继续序列，并使用描述错误的error属性。...我们首先要建立一个功能性的反应性实施方案，我们将随着时间的推移对其进行改进。 最终结果如下： ? 准备环境 我们将使用USGS（美国地质调查局）地震数据库，该数据库提供多种格式的实时地震数据集。...通过在地震观测中将地震检索“黑箱”，我们现在可以订阅并处理每次地震。 然后我们将为每个地震绘制一个圆，其大小与其大小成比例。 深入一些 我们可以做得更好吗？你打赌！
2023-02-15：商场中有一展柜A，其大小固定，现已被不同的商品摆满，商家提供了一些新商品B，需要对A中的部分商品进行更新替换，B中的商品可以自由使用，也就是可以用B中的任何商品替换A中的任何商品，...要求更新过后的展柜中，商品严格按照价格由低到高进行排列，不能有相邻商品价格相等的情况，Ai为展柜中第i个位置商品的价格，Bi为各个新商品的价格。...求能够满足A中商品价格严格递增的最小操作次数，若无法满足则返回-1。答案2023-02-15：动态规划。从左往右模型。代码用rust编写。...比如B = {5,3,2,9} // 可能先用5替换A的某个左边的数，再用2替换A的某个右边的数吗？...// 之前的过程中，B里可能已经拿过一些数字了// 拿过的数字都在B[0...bi-1]范围上，不一定都拿了// 但是最后拿的数字一定是B[bi-1]// 如果想用B里的数字替换当前的A[ai]，请在B
作者：teng，腾讯前端开发工程师 ChatGPT 是一种强大的自然语言处理模型。在工作中，我们可以借助其卓越的自然语言生成能力，快速检索代码信息，使程序员们能更加专注于业务逻辑的实现和优化。...然而，由于它的知识库仅覆盖至 2021 年 9 月前的信息，一些新的技术文档无法被查询到，例如我们公司前端经常使用的开源框架 TDesign。...例如，前端开发中经常使用的公司开源项目 TDesign 就是一个例子： 幸运的是，针对这个问题，业界已经提供了解决方案——构建知识库，一般有两种路径： 首选的方法是对开源的大型语言模型（LLM）进行全面或部分的微调...然而，实践证明这种做法效果并不理想，即使结合 prompt 提示进行优化，其最终效果也相对有限。...我们需要研究如何有效整合多维度和长下文的知识； 维护模型效果：随着知识库的更新和扩大，如何有效地更新模型以保持其在新知识上的表现是一个挑战; 数据安全：最后还是想要强调一下，切勿使用敏感数据和代码来进行处理
…… 细粒度图像分析任务相对通用图像任务的区别和难点在于其图像所属类别的粒度更为精细。...有监督的做法基于强监督信息的细粒度图像分类模型，是在模型训练时，为了获得更好的分类精度，除了图像的类别标签外，还使用了物体标注框（bounding box）和部位标注点（part annotation）...因此，目前细粒度图像分类的一个明显趋势是，希望在模型训练时仅使用图像级别标注信息，而不再使用额外的part annotation信息时，也能取得与强监督分类模型可比的分类精度。...区别于传统图像检索的深度学习方法，针对细粒度图像检索问题，作者发现卷积特征优于全连接层特征，同时创新性的提出要对卷积描述子进行选择。...在这张二维图中，可以计算出所有HxW个元素的均值，而此均值m便是该图物体定位的关键：Aggregation Map中大于m的元素位置的卷积特征需保留；小于的则丢弃。
列表类似于 JSON 数组。列表元素中可以存储的数据类型没有限制，列表元素中的元素也不一定为相同类型。...映射类似于 JSON 对象。映射元素中可以存储的数据类型没有限制，映射中的元素也不一定为相同类型。...读取数据 GetItem - 从表中检索单个项目。我们必须为所需的项目指定主键。我们可以检索整个项目，也可以仅检索其属性的子集。...BatchGetItem - 从一个或多个表中检索最多 100 个项目。 Query - 检索具有特定分区键的所有项目。我们必须指定分区键值。 可以检索整个项目，也可以仅检索其属性的子集。...Scan - 检索指定表或索引中的所有项目。我们可以检索整个项目，也可以仅检索其属性的子集。或者，我们也可以应用筛选条件以仅返回感兴趣的值并放弃剩余的值。
实际上，这和之前介绍的一些本地知识库的大模型使用案例类似，主要分为搜索内容转embedding、相似插件/内容片段搜索、上下文填充、大模型处理这几步。...local_server[6] 包含为本地主机测试配置的检索插件的实现。 models[7] 包含插件使用的数据模型，例如文档和元数据模型。...开发人员应仅将授权的内容添加到其检索插件中，并允许其出现在用户的 ChatGPT 会话中。您可以选择多种不同的身份验证方法来保护插件（更多信息here[53]）。...当 API 在本地运行时，可以使用 /docs 路径的 Swagger UI 与 API 接口进行交互、测试其功能，并查看预期的请求和响应模型。...•附加的可选服务：集成更多的可选服务，例如对文档进行摘要或在嵌入之前对文档进行预处理，可以增强插件的功能和检索结果的质量。这些服务可以使用语言模型实现，并直接集成到插件中，而不仅仅在脚本中提供。
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