在本练习中，我们将重新审视索引器，并创建一个新版本，将结果存储在数据库中。 如果你做了练习 7.4，你创建了一个爬虫，它跟踪它找到的第一个链接。...14.1 Redis 索引器的之前版本，将索引存储在两个数据结构中：TermCounter将检索词映射为网页上显示的次数，以及Index将检索词映射为出现的页面集合。...我为这个练习推荐的数据库是 Redis，它提供了类似于 Java 数据结构的持久数据结构。具体来说，它提供： 字符串列表，与 Java 的List类似。 哈希，类似于 Java 的Map。...getCounts，它接收检索词，并返回Map，包含检索词到它在页面上的出现次数的映射。...我们将TermCounter定义为 Redis 哈希表，将出现在页面上的每个检索词映射到它的出现次数。
通过安装了Serilog.AspNetCore的 NuGet包后并引入RequestLoggingMiddleware之后，可以将其精简为一条日志消息： ?...本文中使用的所有日志图片均来自一款优秀的为结构化日志提供可视化界面的工具-Seq 显然，原始的日志集更加冗长，并且其中大部分不是特别有用的信息。...您可以扩展它，以根据需要在请求中添加其他值。...这样的做法非常简单-您可以访问HttpContext，因此你可以检索它包含的任何可用的值，并将它们设置为IDiagnosticContext所提供的属性。...这些属性将作为附加属性添加到Serilog生成的结构化日志中。在下一篇文章中，我将展示如何将MVC特定的属性值添加到请求日志中。敬请期待吧！
Builder模式是一步一步创建一个复杂的对象，它允许用户可以只通过指定复杂对象的类型和内容就可以构建它们。用户不知道内部的具体构建细节。...UML结构图： ? 上图是Strategy 模式的结构图,让我们可以进行更方便的描述: Builder：为创建一个Product对象的各个部件指定抽象接口。...ConcreteBuilder：实现Builder的接口以构造和装配该产品的各个部件，定义并明确它所创建的表示，提供一个检索产品的接口 Director：构造一个使用Builder接口的对象。...ConcreateBuilder创建该产品的内部表示并定义它的装配过程。 为何使用 是为了将构建复杂对象的过程和它的部件解耦。注意：是解耦过程和部件。...首先,需要一个接口，它定义如何创建复杂对象的各个部件： public interface Builder { //创建部件A 比如创建汽车车轮void buildPartA();
这种集成支持在复杂的半结构化文档上构建检索系统，从而有助于回答以前无法管理的复杂问题。此外，还引入了托管摄取和检索 API，以简化 RAG 应用程序的数据加载、处理和存储。...在本文中，我将演示如何将 LlamaParse 与 Neo4j 集成以实现相同目的的步骤。...生成和存储文本嵌入：使用过去创建的程序，通过 OpenAI API 调用生成文本嵌入，并将嵌入存储为 Neo4j 中的向量。...解析 LlamaParse 输出 Markdown 结果，并生成用于生成的递归检索器查询引擎。...LlamaParse 的提取功能与 Neo4j 基于图形的存储和分析相结合，为数据驱动的决策开辟了新的可能性。
上篇文章《电影知识图谱问答（二）|生成298万条RDF三元组数据》中讲到如何将爬取得到的豆瓣电影和书籍数据转换成知识图谱所需的RDF类型数据，本篇文章将介绍如何将得到的298万条RDF类型数据存储到知识图谱数据库之中...，并介绍如何利用SPARQL进行知识检索。...Neo4j是高性能、NoSQL类型的图数据库，存储过程中将数据表示为节点，数据之间的关系表示为边，节点和边的类型可以是字符串、数字等。...Neo4j能够存储百亿节点，形成巨大的图网络结构，即大规模知识图谱。Neo4j能够非常方便的将数据可视化，看出数据之间的关联关系，可视化效果如下所示。 ?...但难点问题是如何将自然语言问句转换得到SPARQL查询语句？ 4.总结 本篇文章介绍了常用两种图数据库的特点，并选用Apache Jena数据库作为知识存储。
引言 Java是一种强类型语言，它强调在编译时检查类型安全性，以防止运行时错误。泛型是Java语言中的一个强大特性，它允许我们在编写通用代码时保持类型安全性。...泛型是Java编程中的一种抽象概念，它允许我们编写能够处理不同数据类型的通用代码。泛型代码可以根据需要适应不同的数据类型，而不必为每种数据类型编写重复的代码。这使得代码更加灵活、可复用和类型安全。...泛型应用示例 我们将通过一个一个比较全面的泛型应用示例，来了解并加深泛型的概念。我们将创建一个通用的缓存管理器，它可以存储不同类型的数据，并且在需要时可以检索和使用这些数据。...T来表示存储的数据类型。...在主方法中，我们创建了一个CacheManager实例来存储字符串和整数类型的数据，并演示了如何将数据添加到缓存、从缓存中检索数据以及清空缓存。
getCollection：按名称获取集合，如果它不存在则创建它。 集合创建允许自定义CollectionOptions并支持排序规则。...11.16.3.存储特定的 EntityCallbacks Spring Data MongoDB 使用EntityCallbackAPI 作为其审计支持并对以下回调做出反应。...constructor-arg ref="mongoDbFactory" /> 现在可以注入模板并用于执行存储和检索操作...为要接收的文档提供可选过滤器。 设置消息侦听器以将传入的Messages发布到。 注册请求。返回的Subscription可用于检查当前Task状态并取消它以释放资源。...将集合设置为收听并通过 提供其他选项ChangeStreamOptions。 注册请求。返回的Subscription可用于检查当前Task状态并取消它以释放资源。
在网页搜索的上下文中，索引是一种数据结构，可以查找检索词并找到该词出现的页面。此外，我们想知道每个页面上显示检索词的次数，这将有助于确定与该词最相关的页面。...通过选择具有两个检索词的页面，我们希望消除不相关的页面，并找到 Java 编程的页面。 现在我们了解索引是什么，它执行什么操作，我们可以设计一个数据结构来表示它。...8.1 数据结构选取 索引的基本操作是查找；具体来说，我们需要能够查找检索词并找到包含它的所有页面。最简单的实现将是页面的集合。给定一个检索词，我们可以遍历页面的内容，并选择包含检索词的内容。...在即将到来的章节中，我们将介绍这些实现并分析其性能。 除了检索词到计数的映射TermCounter之外，我们将定义一个被称为Index的类，它将检索词映射为出现的页面的集合。...我们唯一修改index的时候是添加一个新的检索词。 最后，get方法接受检索词并返回相应的TermCounter对象集。 这种数据结构比较复杂。
RAG 中的预检索 检索 在最重要的检索步骤中，用户查询被转换为称为嵌入的向量表示，并使用余弦相似度从向量数据库中找到相关块。这会尝试从向量存储中找到高度相关的文档块。...步骤： 该过程涉及将原始大型文档分解为更小、更易于管理的单元（称为子文档）和更大的块（称为父文档）。 它专注于为每个子文档创建嵌入，这些嵌入比整个父块嵌入更丰富、更详细。...它帮助框架识别包含与用户查询相关的信息的最相关子文档。 一旦与子文档建立对齐，它就会检索与该子文档关联的整个父文档。如图所示，最终检索到了父块。...它帮助用户找到更具洞察力和相关性的信息。 最后的一些思考 本文讨论了优化 RAG 管道各个部分并增强整体 RAG 性能的各种技术。...如何利用检索到的信息：在推理过程中如何将检索到的信息集成到生成模型中。 关于检索什么层级的内容，我们可以从检索粒度的粗细，以及数据结构化的高低来看业界研究结果。
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。...存储和索引(Semplore，Dataplore的前身) 重用IR 索引来索引语义数据。它的核心想法是将RDF转换称具有fields 和terms的虚拟文档。...如何将排序紧密结合到基本操作中呢？ ? 基于结构的分区和查询 基于结构的索引和分区，需要将结构上相似的节点聚合到一起，同时结构上相似的节点在硬盘上连续存储。...使用结构索引做结构匹配的有点是降低IO开销和union 和join操作的次数。 多数据源搜索–以Hermes 为例 ?...一个混合的语义搜索系统应: 结合文本，结构化和语义数据 以整体的方式管理不同类型的资源 支持结果为信息单元(文档，数据)的集成的检索。 ?
图片Elastic 定位为快速发展的向量数据库市场的领导者，其能力包括：完全高性能和可扩展的向量数据库功能，包括存储嵌入和有效搜索最近邻居专有的稀疏检索模型，可实现开箱即用的语义搜索 行业领先的所有类型的相关性...它使用文本的词袋表示，并通过计算基本相关性评分方法（称为TF-IDF，即词频-逆文档频率）中的考虑因素，例如文档长度，从而实现高相关性。...这与向量嵌入类似，因为在每个文档中创建并存储辅助数据结构，然后可以将其用于查询中的即时语义匹配。每个术语还有一个关联的分数，它捕获了其在文档中的上下文重要性，因此是可解释的——这与嵌入不同。...我们预先训练的稀疏编码器可让您实现开箱即用的语义搜索，并解决上述基于向量的检索的其他挑战：您无需担心选择嵌入模型 - Elastic 的学习稀疏编码器模型已预先加载到 Elastic 中，您只需单击一下即可激活它...通过使用量化向量（从float到byte）并利用 Elasticsearch 中降低数据存储要求的所有最新创新，控制内存和存储。 在可处理 PB 级规模的强化平台中获取所有这些。
如何将这些信息有效组织起来，进行结构化的存储，就是知识图谱的内容。...其次，图谱里的知识是按照shcema的结构抽取的，因此，知识的存储应该能够按照schema的结构，体现出知识的层次结构和知识间联系。 此外，知识存储应该尽量高效，避免出现过多的存储空间的浪费。...Neo4J是目前较为流行的图数据库，它极易入门，访问速度快。 基于图结构的存储模型用节点表示实体，用边表示实体之间的关系。如下图所示，展示了基于图数据库的知识存储示例。...2 知识的检索 知识检索的过程，通常是知道三元组（S，P，O）中S和P，从图谱中获取O的过程。以KBQA为例，我们来讲述一下知识检索的过程。 假设用户输入这样的query：“周杰伦的义父是谁？”...知识存储和检索是知识图谱系列技术中相对简单的一环。对开发者而言，其难点在于检索过程，即组建检索语句的过程，设计实体识别及关系识别。
本教程展示了如何使用检索器从非结构化数据中提取上下文，同时调用 API 获取更多数据来构建代理。...基于函数调用的 RAG 代理 结合了两种方法的优势，依赖于外部知识库进行准确的数据检索，并执行特定函数以高效地完成任务。 RAG 框架中的函数调用使检索过程更加结构化。...它使用检索器从存储在 PDF 中的非结构化数据中提取上下文，同时调用 API 获取销售信息。 该代理可以访问一组工具和向量数据库。初始提示和注册的工具将发送到 LLM。...我们的任务是索引它并将嵌入向量存储在 Chroma 中。 为此，启动 Index-Datasheet Jupyter Notebook 并运行所有单元格。...启动它并运行所有单元格以查看它的运行情况。 此 Notebook 包含决定执行工具还是执行语义搜索的逻辑。
一、哈希表的原理 哈希表（Hash Table）是一种常用的数据结构，其核心原理是将数据存储在数组中，并使用哈希函数来映射数据的键（Key）到数组中的特定位置，这个位置通常被称为“哈希桶”或“槽位”。...四、集合的原理 集合（Set）是计算机科学中的一种数据结构，它旨在存储一组互不相同的元素。...搜索引擎索引：搜索引擎使用集合数据结构来存储索引，以支持高效的文本检索。 电子商务：电子商务网站可以使用集合来管理产品目录，购物车和订单等。...由于其高效的数据存储和检索能力，集合在计算机科学和软件开发中具有广泛的应用。无论是管理数据、支持快速查找、去重或执行集合运算，集合都是非常重要的数据结构。...哈希表广泛应用于数据库管理、数据查找、缓存、词频统计、分布式系统、数据结构等领域，提供高效的数据管理和检索。集合是一种数据结构，存储互异且无序的元素，支持高效的查找、插入、集合操作等。
通常传递 NULL，系统将自动为您分配和初始化一个新的 MYSQL 对象。 返回值 成功：返回一个指向 MYSQL 结构的指针。 失败：返回 NULL。...void mysql_free_result(MYSQL_RES *result); 参数说明 result: 指向 MYSQL_RES 结构的指针，该结构包含了之前查询的结果集。...当使用 mysql_store_result 或 mysql_use_result 从 MySQL 服务器获取查询结果后，相关的数据会被存储在 MYSQL_RES 结构中。...检索结果：使用 mysql_store_result 检索查询结果并存储在 MYSQL_RES * 结构中。 处理数据：通过循环等方式处理这些结果。...这个函数的作用不仅限于多线程环境，它负责清理 MySQL 客户端库使用的全局资源，确保所有初始化时分配的资源被适当释放，这包括内部数据结构、缓冲区等。
API 与 JavaScript 数据结构相关的简要概述。 分享 数据结构就是为工作选择正确的工具。您需要以有序的方式存储数据，还是只需要能够快速存储和检索数据？...什么对您的用例更重要：数据结构执行的速度有多快，或者它占用多少内存？不同的数据结构都有优点、缺点和用例，这就是存在不同数据结构的全部原因！ 考虑ArrayJavaScript 中的 。...它是用于存储有序数据的非常好的数据结构，因为您可以通过索引号检索元素。如果你想要数组的第一个元素，你需要做的就是用索引 0: 获取它arrayName[0]。..._array = [ ] ; }} 在 中Stack，数组本身存储为_array，因此它向其他开发人员发出了一个信号，即按预期使用Stack，他们不需要直接访问它。...当您构建自己的类和数据结构时，请务必牢记实现（它在内部需要什么来完成它的工作）和外部 API（它的用户实际上应该如何与之交互？）之间的区别。
与生活中的任何事情一样，如果你认真对待它，这将是成为人工智能专家的起点。即使您对成为 AI 专家不感兴趣，了解 RAG 的所有部分的工作原理也肯定会为您提供良好的服务，因为许多公司将整合这些工作流程。...第一步：Parsing（解析）, Text Chunking（文本分块）, Indexing（索引）这里，你需要了解什么怎么对文本进行分块，如何创建您的第一个库并开始执行基本步骤，库中的文档需要解析为统一的格式...您需要使用 Hugging Face 中的模型构建您的第一个嵌入，以存储到数据库并使用这些嵌入来运行查询。...了解如何将正确的 RAG 策略与深思熟虑的检索和查询策略结合使用正确的模型来完成工作。第五步：RAG with Semantic Query（通过检索增强进行语义查询）现在，您可以开始语义搜索了。...第六步：RAG with Multi-Step, Hybrid Query（通过检索增强进行多步混合查询）并学习如何在笔记本电脑上使用 Hugging Face 中的量化 DRAGON-YI-6b-GGUF
在这篇博客中，我们将研究如何将文本文档存储在可以通过查询轻松检索的表单中。我将使用流行的开源Apache Lucene索引进行说明。 系统中有两个主要的处理流程......关键字（未分析，索引，存储） 未编入索引（未分析，未索引，已存储） 未存储（分析，索引，未存储） 文本（分析，索引，存储） 倒排索引是存储的核心数据结构。...为了更快地检索，列表不仅仅是一个列表，而是一个跳过列表的层次结构。为了简单起见，我们在随后的讨论中忽略跳过列表。基于Lucene的实现，这个数据结构如下图所示。...（这可以使Web API检索某些文本输出，抓取网页或接收HTTP文档上载）。这可以以批处理或在线方式完成。当索引处理开始时，它解析每个原始文档并分析其文本内容。典型的步骤包括......之后，我们将文档插入发布列表（如果存在，否则创建一个新的发布列表）为每个条款（所有n元），这将创建倒序列表结构，如上图所示。有一个推动因素可以设置为文档或字段。
Redis Hash基础概念 1.1 什么是Redis Hash 在Redis中，Hash是一种用于存储多个字段和对应值的数据结构。每个Hash可以看作是一个包含多个键值对的小型存储单元。...这为我们提供了非常灵活的检索和读取方式。 3. Redis Hash的实际应用 3.1 存储对象属性 在实际应用中，Redis Hash经常被用于存储对象的属性。...每个用户信息以Hash的形式存储在Redis中，实现了高效的属性存储和检索。 3.2 高效的数据结构组织 Redis Hash在构建复杂数据结构时表现出色。...例如，我们可以使用Hash存储每个用户的朋友列表，每个朋友表示为Hash中的一个字段，包含了朋友的用户名、关系等信息。...这样的结构使得我们能够高效地组织和检索复杂的数据关系。
他认为，神经科学的记忆理论为我们理解智能存储体系结构的一些主要组成部分提供了基础，同时，人类的记忆不仅仅是大脑物理结构的副产品，而且还深受周围环境的影响。...而当今神经科学面临的最大挑战之一就是，我们如何将分散的记忆碎片重新组合起来，使其在人们回忆时构成连贯的记忆。这就是“绑定问题（the binding problem）”的主要内容。...答案其实不难得出： a） 把一个内存分成若干段，不同片段描述不同的知识领域 b） 将分散的片段重新组合成连贯的信息结构 c） 根据上下文和不直接相关的信息以及外部数据引用来检索数据 同时，为了了解深度学习算法中的记忆相关性...再想象一下传统的神经网络结构，它们往往有数百万个相互连接的节点，却缺乏一个工作记忆系统，用来存储已推断出的知识片段及其相互关系，以便从网络的不同层加入新信息。...NTM也属于深层神经网络， 但是它扩展出一个具有存储完整向量的记忆单元，并使用直观推断（heuristics）来读写信息。 ?
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