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    GPT动作中的数据检索

    一个动作可能会:使用关键字搜索访问API检索数据使用结构化查询访问关系数据库检索记录使用语义搜索访问向量数据库检索文本片段我们将在本指南中探讨与各种检索集成相关的特定考虑事项。...身份验证方案例如,Google Drive使用OAuth对用户进行身份验证,并确保仅其可用文件可供检索。OpenAPI规范一些提供商将提供一个OpenAPI规范文档,您可以直接导入到您的动作中。...如果GPT可以根据索赔号在关系数据库中查找索赔,那么GPT对用户将会更加有用。...因为GPT托管在OpenAI的基础设施上,您需要确保您暴露的任何API都可以在防火墙之外访问。复杂的查询字符串关系数据库使用像SQL这样的正式查询语法来检索相关记录。...数据库权限因为向量数据库存储的是文本块而不是完整文档,所以很难维护可能存在于原始源文件上的用户权限。请记住,任何可以访问您的GPT的用户都将可以访问数据库中的所有文本块,因此请合理规划。

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    在Android中调用WebService

    某些情况下我们可能需要与Mysql或者Oracle数据库进行数据交互,有些朋友的第一反应就是直接在Android中加载驱动然后进行数据的增删改查。...我个人比较推荐的做法是使用Java或PHP等开发接口或者编写WebService进行数据库的增删该查,然后Android调用接口或者WebService进行数据的交互。...本文就给大家讲解在Android中如何调用远程服务器端提供的WebService。 既然是调用WebService,我们首先的搭建WebService服务器。...在Android中调用WebService还是比较简单的:请求webservice,获取服务响应的数据,解析后并显示。...String readSoapFile(InputStream inStream, String mobile) throws Exception 101 { 102 // 从流中获取文件信息

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    在Android中调用WebService

    某些情况下我们可能需要与Mysql或者Oracle数据库进行数据交互,有些朋友的第一反应就是直接在Android中加载驱动然后进行数据的增删改查。...我个人比较推荐的做法是使用Java或PHP等开发接口或者编写WebService进行数据库的增删该查,然后Android调用接口或者WebService进行数据的交互。...本文就给大家讲解在Android中如何调用远程服务器端提供的WebService。 既然是调用WebService,我们首先的搭建WebService服务器。...在Android中调用WebService还是比较简单的:请求webservice,获取服务响应的数据,解析后并显示。...String readSoapFile(InputStream inStream, String mobile) throws Exception 101 { 102 // 从流中获取文件信息

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    在 Vue 中,如何从插槽中发出数据

    我们知道使用作用域插槽可以将数据传递到插槽中,但是如何从插槽传回来呢? 将一个方法传递到我们的插槽中,然后在插槽中调用该方法。 我信无法发出事件,因为插槽与父组件共享相同的上下文(或作用域)。...,我们将介绍其工作原理,以及: 从插槽到父级的 emit 当一个槽与父组件共享作用域时意味着什么 从插槽到祖父组件的 emit 更深入地了解如何使用方法从插槽通讯回来 从插槽到父级的 emit 现在看一下...因此,无论该按钮在模板中位于何处,都可以访问handleClick方法。 乍一看,这可能有点奇怪,这也是为什么插槽很难理解的原因之一。...插槽向祖父组件发送数据 如果要从插槽把数据发送到祖父组件,常规的方式是使用的$emit方法: // Parent.vue 数据从子节点传递到槽中 // Child.vue 以及如何在作用域内的插槽中使用它

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    从精准化测试看ASM在Android中的强势插入-总纲

    技术选型 在服务端开发中,通常使用「单测+覆盖率」的方式来保证代码的执行覆盖程度,所以,这里借助代码覆盖率,来作为关联代码和用例的桥梁。 ❝日企单测跑覆盖率,大于95%才算合格的单测。...❞ 在移动端,代码覆盖率通常使用JaCoCo,即 Java Code Coverage来实现。 在实际开发过程中,一般不太会对全量代码做检测,所以,需要改造JaCoco,提供增量探针功能。...在测试用例库中查找相应的代码映射关系 获取推荐的测试用例集 一个测试用例的执行,在代码层面上来看,实际上就是一系列函数的调用链。在执行测试用例的时候,在函数调用链上记录下对应的关系即可。...这部分,我们需要利用JaCoco增量探针机制,对diff代码做扫描,用例测完后,导出覆盖率数据,看是否覆盖所有的修改代码。...对于自动化测试来说,可以通过在功能测试阶段试验录制脚本回放的方式获得映射关系。 phase3 从用例库中提取代码变更影响的用例。 phase4 与CI上的其它质量管控平台对接,单独创建覆盖率包。

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    如何改进 AI 模型在特定环境中的知识检索

    在当今数字化的时代,AI 模型的应用越来越广泛,而如何提高其在特定环境中的知识检索能力成为了一个关键问题。本文将结合Anthropic 文章,深入探讨改进 AI 模型知识检索的方法。...它通常将知识库拆分为小的文本块,进行嵌入编码后存储在向量数据库中。在运行时,根据用户查询的语义相似性查找最相关的块,并添加到提示中。然而,传统的 RAG 方法存在一些问题。...这样,在检索时,模型可以更好地理解每个块的含义,提高检索的准确性。 2. Contextual BM25 创建 BM25 索引。...五、结论 通过对 Contextual Retrieval 和 reranking 技术的介绍,我们可以看出,这些方法可以结合使用,以最大限度地提高 AI 模型在特定环境中的知识检索准确性。...总之,改进 AI 模型在特定环境中的知识检索是一个复杂而又具有挑战性的问题。但通过不断地探索和创新,我们相信可以找到更加有效的方法,为 AI 技术的发展做出更大的贡献。

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    Excel中实现关联检索数据项

    工作中碰到个制表的需求,需要excel中做个数据关联选择的功能,模拟说明,现有北京市和上海市两个一级数据,其下有各区名的二级数据, 需要在"城市"选择具体名称后,"区县"的选择是自动城市的,例如"城市"...圈中城市和区县的单元格,点击"公式"中"根据所选内容创建", 2. 弹出的窗口中,选择"首行", 此时左上角下拉菜单中,显示出圈中内容, 3....选中"城市"下的第一个单元格,点击"数据"中的"数据验证,"设置"的"允许"项选择"序列","来源"写上"北京市"和"上海市"的两个单元格, 4....选中"区县"下的第一个单元格,点击"数据"中的"数据验证,"设置"的"允许"项选择"序列","来源"写上"=INDIRECT($C22)",意思是参考(3)中设置的单元格数据,实现关联引用, 5....选择"城市"数据后,打开"区县"下拉框,就显示出可供选择的数据项, 以上是Office Excel的操作,如果是WPS的,可能会略有差异,有兴趣的朋友,可以自行尝试。

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    MT-BERT在文本检索任务中的实践

    总第408篇 2020年 第32篇 基于微软大规模真实场景数据的阅读理解数据集MS MARCO,美团搜索与NLP中心提出了一种针对该文本检索任务的BERT算法方案DR-BERT,该方案是第一个在官方评测指标...本文系DR-BERT算法在文本检索任务中的实践分享,希望对从事检索、排序相关研究的同学能够有所启发和帮助。...在美团业务中,文档检索和排序算法在搜索、广告、推荐等场景中都有着广泛的应用。...然而,Pairwise的排序任务存在两个问题:第一,这种方法优化两两文档的比较而非更多文档的排序,跟文档排序的目标不同;第二,随机从文档中抽取Pair容易造成训练数据偏置的问题。...具体的,在训练过程中,对于每个问题,我们采样n+个正例以及n-个负例作为输入,这些文档是从候选文档集合D中随机产生。注意,由于硬件的限制,我们不能将所有的候选文档都输入到当前模型中。

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    【综述专栏】检索增强生成在AIGC中的应用

    在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。...特别是,RAG引入了信息检索过程,通过从可用的数据存储中检索相关对象来增强AIGC结果,从而提高准确性和鲁棒性。在本文中,我们全面回顾了将RAG技术集成到AIGC场景中的现有工作。...然后,从另一个视角,我们调查了RAG在不同模态和任务中的实际应用,为研究人员和从业者提供宝贵的参考。此外,我们介绍了RAG的基准,讨论了当前RAG系统的局限性,并提出了未来研究的潜在方向。...尽管检索器和生成器在不同的模态和任务中展现出变化,我们提炼了RAG基础的基本抽象,将应用视为源自这些抽象的适应。...在本节中,我们将介绍用于增强RAG性能的方法。我们根据增强目标将现有方法分为5个不同的组别:输入、检索器、生成器、结果和整个流程。

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    AI Agent实战:智能检索在Kingbase数据库管理中的优势应用

    前言在信息技术飞速发展的今天,数据库管理已成为IT专业人员日常工作中不可或缺的一部分。...好的,我们创建一下:在工作流中添加我们刚才编写的插件,对问题进行搜索:在完成初步的代码开发和功能实现后,接下来我们将关注剩余的功能点。...为了克服这一挑战,我们采取了以下措施:数据检索量增加:我们特意将数据检索量设置为100条,以增加获取相关数据的机会。...总结虽然在开发过程中遇到了不少技术挑战,但最终我成功构建了一个针对金仓数据库的社区检索咨询助手。这个助手不仅解决了普通web搜索无法满足特定数据库问题的需求,还提高了我解决问题的效率和质量。...在未来的工作中,我将继续优化这个助手,使其更加智能和强大。我们可以看到Agent如何在数据库问题解决中发挥重要作用,从知识库的构建到社区资源的深度挖掘,每一个环节都体现了Agent能力的强大和便捷。

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