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如何从文档创建 RAG 评估数据集

在本文中，将展示如何创建自己的 RAG 数据集，该数据集包含任何语言的文档的上下文、问题和答案。 检索增强生成 (RAG) 1 是一种允许 LLM 访问外部知识库的技术。...我们如何知道应该选择哪些参数以及哪些方法可以真正提高我们特定用例的性能？ 这就是为什么我们需要一个validation/dev/test数据集来评估我们的 RAG 管道。...自动从文档生成 RAG 评估数据样本的工作流程。图片由作者提供 自动生成 RAG 数据集的基本工作流程从从文档（例如 PDF 文件）读取我们的知识库开始。...生成问答上下文样本 使用 OpenAI 客户端和我们之前创建的模型，我们首先编写一个生成器函数来从我们的文档中创建问题和答案。...实验结论 从文档集合中自动创建 RAG 评估数据集非常简单。我们所需要的只是 LLM 生成器的提示、LLM 评委的提示，以及中间的一些 Python 代码。

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    Pandas统计分析-分组->透视->可视化

    数据 分组 聚合 运算 聚合 ‘ 飞行综合 flights = pd.read_csv('data/flights.csv') 1 显示部分数据 2 按照AIRLINE分组， 使用agg方法， 传入要聚合的列和聚合函数...flights.groupby('AIRLINE').agg({'ARR_DELAY':'mean'}).head() 3 或者要选取的列使用索引， 聚合函数作为字符串传入agg flights.groupby...(['AIRLINE', 'WEEKDAY'])['CANCELLED', 'DIVERTED'] group1.agg(['sum', 'mean']).head(7) 6 # 用列表和嵌套字典对多列分组和聚合...删除这三列缺失值 数据透视表 数据透视表 交叉表 综合练习 读取显示前8 表中数据做索引，后面列都是数值 Pandas可视化 线性表 四列累加和的直方图 柱状图 bar条状 叠...barth水平堆叠 直方图 密度图 频度出现次数 alpha是透明度 堆叠 bins堆个个数 散点图 scatter散点图 s 控制大小 其他图

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    如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

    最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...ignore_index参数设置为 True 以在追加行后重置数据帧的索引。 然后，我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据帧。“薪水”列值作为系列传递。序列的索引设置为数据帧的索引。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。

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    精通 Pandas 探索性分析：1~4 全

    首先，我们将学习如何从 Pandas 数据帧中选择数据子集并创建序列对象。 我们将从导入真实数据集开始。...我们将使用loc方法从之前创建的数据集中调用数据帧。...我们还学习了根据从数据创建的布尔序列过滤数据的方法，并且学习了如何将过滤数据的条件直接传递给数据帧。 我们学习了 Pandas 数据选择的各种技术，以及如何选择数据子集。...三、处理，转换和重塑数据 在本章中，我们将学习以下主题： 使用inplace参数修改 Pandas 数据帧 使用groupby方法的场景 如何处理 Pandas 中的缺失值 探索 Pandas 数据帧中的索引...在本节中，我们探讨了如何设置索引并将其用于 Pandas 中的数据分析。 我们还学习了在读取数据后如何在数据帧上设置索引。 我们还看到了如何在从 CSV 文件读取数据时设置索引。

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    人工智能之数据分析 Pandas：第十章 知识总结

    人工智能之数据分析 Pandas第十章 知识总结前言本文是对Pandas 核心知识点的系统性总结，涵盖从基础到进阶的关键概念、常用操作和最佳实践，适合用于快速复习、面试准备或日常开发参考。...一、核心数据结构结构说明特点Series一维带标签数组类似带索引的 NumPy 数组，单列数据DataFrame二维表格型结构行（index）+ 列（columns），最常用✅ 所有操作围绕这两个对象展开...df.columns / df.index # 列名与行索引 四、数据选择与索引方法说明示例df['col']选单列（返回 Series）df['姓名']df[['col1', 'col2']]...选多列（DataFrame）注意双括号.loc[row, col]标签索引（含末端）df.loc[0:2, 'A':'C'].iloc[row, col]位置索引（不含末端）df.iloc[0:3, 0...().transform() 七、分组聚合（GroupBy）# 基础聚合df.groupby('部门')['工资'].mean()# 多列多函数df.groupby('部门').agg({ '工资

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    新手也能上手的 Python 数据分析与可视化教程：从 Excel 到图表一步步教你做代码操作可视化图表

    新手也能上手的 Python 数据分析与可视化教程：从 Excel 到图表，一步步教你用代码操作与可视化 摘要 本教程面向零基础用户，手把手教你如何使用 Python（Pandas、Matplotlib...、Seaborn）从 Excel 数据导入、清洗到多维度分析与可视化，覆盖环境搭建、数据预处理、分组统计、折线图、柱状图、饼图、散点图、箱线图等常见图表绘制技巧，并演示结果导出与报告生成全流程。...本教程将从零开始，带领完全没有编程基础的朋友一步步学会： 如何安装并配置 Python 数据分析环境； 如何使用 Pandas 读取、处理 Excel 数据； 如何通过 Matplotlib（以及 Pandas....reset_index()：把“Region”从索引变成普通列，方便后续处理。 如果想一次性对多列、多函数执行分组聚合，也可以传字典。...，详细讲解了如何使用 Python（以 Pandas、Matplotlib、Seaborn 为主）完成从读取 Excel 到数据清洗、统计分析，再到绘制各种可视化图表，并将结果导出报告的完整流程。

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    数据分析的利器，Pandas 软件包详解与应用示例

    import pandas as pd import numpy as np # 创建一个时间序列的索引 dates = pd.date_range('2023-01-01', periods=3)...']) # 查看时间序列DataFrame print(timeseries_df) 我们使用pd.date_range创建了一个包含三个日期的索引，然后生成了一些随机数据作为时间序列的值。...Pandas的DataFrame自动将索引识别为日期时间类型，并提供了许多用于处理时间序列数据的方法。...x='x', y='y') # 显示图表 plt.show() 在这个例子中，我们创建了一个包含x和y坐标的DataFrame，并使用plot方法绘制了一个散点图。...Pandas社区 目前Pandas是托管在github上面的，从github上面的star数量可以看出，这个库还是非常受欢迎的。

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    万字长文 | 超全代码详解Python制作精美炫酷图表教程

    我一点也不想做多图表。以编程的方式创建这些图表是非常奇妙的，例如，一次生成50个不同变量的图表，结果令人印象深刻。然而，其中涉及大量的工作，需要记住一大堆无用的指令。...Kepler.gl (地理空间数据优秀奖) Kepler.gl不是一个Python库，而是一款强大的基于web的地理空间数据可视化工具。只需要CSV文件，就可以使用Python轻松地创建文件。...用Pandas绘图时，有五个主要参数： · kind：Pandas必须知道需要创建什么样的图，可选的有以下几种：直方图（hist），条形图（bar），水平条图（barh），散点图（scatter...FacetGrids 对我来说，Seaborn的FacetGrid是证明它好用最有说服力的证据之一，因为它能轻而易举地创建多图表。通过配对图，我们已经看到了FacetGrid的一个示例。...结束语 本文展示了如何成为一名真正的Python可视化专家、如何在快速探索时更有效率、以及如何在董事会会议前创建更漂亮的图表、还有如何创建交互式绘图图表，尤其是在绘制地理空间数据时，十分有用。

    3.8K10

    数据采集：亚马逊畅销书的数据可视化图表

    本文将介绍如何使用Python和Scrapy框架来编写爬虫程序，以及如何使用亿牛云爬虫代理服务来提高爬虫效果。本文还将介绍如何使用Matplotlib库来绘制亚马逊畅销书的数据可视化图表。...概述本文的目标是编写一个爬虫程序，从亚马逊网站上获取畅销书的数据，并绘制数据可视化图表。具体步骤如下：创建一个Scrapy项目，定义一个Spider类，设置起始URL和解析规则。...使用Scrapy的Item类和Pipeline类当我们从网页上提取数据时，我们需要定义一个数据容器来存储数据。Scrapy提供了一个Item类，用于表示爬取到的数据。...DataFrame对象是一个二维的表格型数据结构，它有行索引和列索引，可以方便地进行数据的查询、筛选、分组、聚合等操作。...2*2的网格布局，并在第三个位置创建一个Axes对象plt.subplot(2, 2, 3)# 绘制散点图，显示不同类别的图书的价格和评分的关系# 使用df['price']列的值作为x轴的数据# 使用

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    如何使用Python创建美观而有见地的图表

    ： 年：计量年（从2007年到2018年） 生命阶梯：受访者根据Cantril阶梯以0到10的量度标准（今天最好的10分）衡量他们的生命价值 对数人均 GDP ：根据购买力平价（PPP）调整的人均 GDP...要创建绘图，请.plot(kind=)像这样调用数据： np.exp(data[data['Year']==2018]['Log GDP per capita']).plot...看看如何在一个图表中为单个变量或多个变量生成分布。...FacetGrid Seaborn的FacetGrid是使用Seaborn的最令人信服的论据之一，因为它使创建多图变得轻而易举。通过对图，已经看到了FacetGrid的示例。...Continent", size_max=45, category_orders={'Year':list(range(2007,2019))} ) fig.show() 可视化多年来绘制的数据如何变化

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    Python绘制三维图

    本文目录 导入绘图数据 绘制三维图 2.1 绘制三维线性图 2.2 用股票数据绘制三维折线图 2.3 用股票数据绘制三维散点图 2.4 用股票数据绘制三维柱状图 2.5 用bar3d函数绘制三维柱状图...1 绘制三维线性图 为了熟悉三维空间图形的绘图原理，首先创建由5个点依次连接而成的三维线图，具体语句如下： import matplotlib.pyplot as plt #导入库...('日期') #把日期列设为索引 date.index = pd.to_datetime(date.index) #把索引转为时间格式 result =...3 用股票数据绘制三维散点图 按年月分组，统计收盘价均值、换手率均值、成交笔数均值，分别作为x轴、y轴、z轴绘制三维散点图，具体语句如下： result = date.groupby([date.index.year...#给x轴添加标签 plt.ylabel('按年月统计换手率均值') #给y轴添加标签 plt.title('股票数据三维散点图

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    教程 | 如何在Python中用scikit-learn生成测试数据集

    数据集中的数据有完整的定义（例如线性或非线性）使你可以探索特定的算法行为。scikit-learn Python 库提供一套函数，用于从可配置测试问题中生成样本来进行回归和分类。...完成本教程后，你将知道： 如何生成多类分类预测测试问题 如何生成二进制分类预测测试问题 如何生成线性回归预测测试问题 让我们开始吧。 教程概述 本教程被分成了 3 个部分，他们分别是： 1....下面的例子是一个多类分类预测问题，它生成了一个具有三个 blobs 的 2D 样本数据集。每个数据有两个输入和 0、1 或 2 个类的值。...Circles 测试分类问题的散点图 回归测试问题 回归是根据观察数据预测数量的问题。make_regression() 函数将创建一个输入和输出具有线性关系的数据集。...具体来说，其中包括： 如何生成多类分类预测测试问题； 如何生成二进制分类预测测试问题； 如何生成线性回归预测测试问题。 ? 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

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    30 个 Python 函数，加速你的数据分析处理速度！

    我们减了 4 列，因此列数从 14 个减少到 10 列。 2.选择特定列 我们从 csv 文件中读取部分列数据。可以使用 usecols 参数。...csv 文件前 5000 行的数据帧。...df.isna().sum() 6.使用 loc 和 iloc 添加缺失值 使用 loc 和 iloc 添加缺失值，两者区别如下： loc：选择带标签 iloc：选择索引 我们首先创建 20 个随机索引进行选择...12.Groupby 函数 Pandas Groupby 函数是一个多功能且易于使用的功能，可帮助获取数据概述。它使浏览数据集和揭示变量之间的基本关系更加容易。 我们将做几个组比函数的示例。...df[['Geography','Exited','Balance']].sample(n=6).reset_index(drop=True) 17.将特定列设置为索引 我们可以将数据帧中的任何列设置为索引

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