最近工作需要使用到Spark操作Hbase，上篇文章已经写了如何使用Spark读写Hbase全量表的数据做处理，但这次有所不同，这次的需求是Scan特定的Hbase的数据然后转换成RDD做后续处理，简单的使用...Google查询了一下，发现实现方式还是比较简单的，用的还是Hbase的TableInputFormat相关的API。...基础软件版本如下： 直接上代码如下： 上面的少量代码，已经完整实现了使用spark查询hbase特定的数据，然后统计出数量最后输出，当然上面只是一个简单的例子，重要的是能把hbase数据转换成RDD，只要转成...new对象，全部使用TableInputFormat下面的相关的常量，并赋值，最后执行的时候TableInputFormat会自动帮我们组装scan对象这一点通过看TableInputFormat的源码就能明白...： 上面代码中的常量，都可以conf.set的时候进行赋值，最后任务运行的时候会自动转换成scan，有兴趣的朋友可以自己尝试。
根据tcp保文结构可知，TCP标志头位于头的第14字节中，因为编号从0字节开始，所以TCP标志头在第13字节。...其他两个位是保留的，应该设置为零。 对于只有一个标志的TCP头，每一位都有一个字节，字节13包含以下十进制的二进制值。...Push (PSH) = 8 Acknowledgement (ACK) = 16 Urgent (URG) = 32 Reserved = 64 and 128 如果为TCP头设置了多个标志，字节13的值是所有被设置的位的二进制值之和...572498397, win 42340, options [mss 1412,sackOK,TS val 2388703754 ecr 0,nop,wscale 8], length 0 假如需要过滤SYN+ACK的包
在软件项目的需求获取活动中，一般要收集以下类别的用户需求： （1）界面需求：描述软件系统的外部特性，即系统如何从外部得到数据输入，如何向外部输出数据。...（4）质量需求：对安全性、保密性、可靠性、可维护性、可移植性、易用性等方面的要求。 （5）资源使用需求：对硬件、支持软件、数据通信接口等方面的要求。...通常由观察者从外部来观看业务专家如何执行工作，也可由观察者实际执行一个流程或程序，来体验该流程或程序是如何实施的，以便挖掘隐藏的需求。...当需要调查大量人员的意见时，向被调查人分发调查问卷是一个十分有效的做法。经过仔细考虑写出的书面回答可能比被访者对问题的口头回答更准确。...（5）快速原型法——快速原型法是指在软件开发的早期快速建立目标软件系统的原型，并据此征求用户对需求的反馈。
想把从网络上找来的文章（另存为new.docx或者new.html）与高考词汇表（另存为vocabulary.docx或者vocabulary.html）进行比对后，网络文章里的词汇为高考考纲词汇的，则加粗显示...只知道思路是遍历循环2个文档，然后符合规则的替换，但手残，敲不出代码，还请大佬指点。 网络文章为纯英文文档。...能够；有能力的 abnormal a. 反常的，异常的 aboard prep.& ad. 上（船，飞机，火车，汽车等） abolish v.
在 SQL 中，可以使用子查询来获取满足特定条件的数据。子查询是嵌套在主查询中的查询语句，它返回一个结果集，可以用来过滤主查询的结果。...下面是使用子查询来获取满足特定条件的数据的一般步骤： 在主查询中使用子查询，将子查询的结果作为条件。 子查询可以在主查询中的 WHERE 子句、FROM 子句或 HAVING 子句中使用。...子查询可以返回单个值或多个值，具体取决于使用的运算符和子查询的语法。 以下是一些示例： 使用子查询在 WHERE 子句中过滤数据： SELECT column1, column2, ......FROM (SELECT column FROM table WHERE condition) AS temp_table; 使用子查询在 HAVING 子句中过滤数据： SELECT column1,...FROM table GROUP BY column1 HAVING column1 > (SELECT AVG(column1) FROM table); 请注意，子查询的性能可能会较低，因此在设计查询时应谨慎使用
WebSecProbe是一款功能强大的Web应用程序网络安全评估工具，该工具专为网络安全爱好者、渗透测试人员和系统管理员设计，可以执行精确而深入的复杂网络安全评估。...工具特性 WebSecProbe可以使用多种Payload对一个目标URL执行一系列HTTP请求，并测试其中潜在的安全漏洞和错误配置。...URL、状态码和内容长度打印输出，并显示目标Web服务器针对每一个请求所返回的结果； 测试完所有的Payload之后，工具会查询Wayback Machine以获取目标URL/ 路径的快照。...）； 包含/的路径； 包含//的路径； 包含....）； 请求Header（-H X-rewrite-url）； URL编码（%20和%09）； 查询参数（?）
docsify文档地址在：https://damaer.github.io/Mybatis-Learning/#/ 所谓一对一多表查询，举个例子：我们有很多国家，每一个国家只有一个领导人（假设），我们需要根据...id查询国家信息，带上领导人的信息。...创建数据表 设计表的时候，我们需要考虑由于是一对多关系，我们需要在国家表里面使用一个字段对应领导人的信息。...嵌套结果的就是使用一条sql完成查询，需要在自己定义的resultMap里面使用来组织结果属性。...嵌套查询也有一个，但是在最外面的标签并没有将所有需要的东西查询出来，而是在里面指定需要关联查询的
SQL语句优化 对查询进行优化，要尽量避免全表扫描。在 where 或 order by 的列上加索引。...MySQL服务器处理查询请求的整个过程 3.2 查询缓存对SQL性能的影响 ?...由于id定义为无符号类型,所以直接终止了查询,并无读取任何数据 对in()条件进行优化 对in列表的元素先进行排序,再通过二分查找确定 3.4 确定查询处理各个阶段所消耗的时间 3.4.1使用...上述执行结果 4 对特定SQL的查询优化 ? ? 一个存储过程实例 4.1如何修改大表的结构 ? ? 主从方式 ? 减少主从延迟,操作有工具加减单 ? ? 数据示例表 ? alt语句 ? ?...验证表确实被修改 4.2 如何优化not in和查询 ? 下面为优化sql 4.3 使用汇总表优化查询 ? ? 汇总表 ? 显示每个商品评论数
在分割块中用名称替换代词可以增强检索过程中的语义重要性。 添加元数据 添加元数据，例如概念和级别标签，以提高索引数据的质量。...如果你搜索科学论文，并且事先知道你要查找的信息始终位于特定部分，例如实验部分，则可以将文章部分添加为每个块的元数据，并对其进行过滤以仅匹配实验。...对于每个查询，它会检索一组相关文档，并对所有查询进行唯一联合以获得一组更大的潜在相关文档。 通过对同一个问题产生多种观点，多查询检索器可能能够克服基于距离的检索的一些限制并获得更丰富的结果。...这使我们能够以可扩展的方式生成合成的正对（查询、相关文档），而无需人工贴标。最终数据集将是问题和文本块的对。...上下文压缩 Doc Compressor 是一种小型语言模型，用于计算用户查询和检索到的文档之间的提示互信息（prompt mutual information），从而评估各个元素的重要性。
因此对LLMs工具学习方面的现有工作进行全面调查，从两个主要方面展开：（1）为什么工具学习是有益的；（2）如何实现工具学习，以全面理解LLMs的工具学习。...集成专用工具可以减少对训练数据中统计模式的依赖，提高对输入扰动的抵抗力和对新环境的适应性。 如何实现工具学习？ 图3：使用大型语言模型进行工具学习的整体工作流程。...任务规划（Task Planning ） 任务规划的重要性： 任务规划是工具学习过程中的首要阶段，它涉及对用户查询的全面分析，以理解用户意图。...工具选择（Tool Selection） 工具选择的重要性： 工具选择是工具学习过程中的关键步骤，它紧接着任务规划阶段。 在这个阶段，需要从可用的工具集中选择最合适的工具来解决特定的子问题。...工具调用评估（Tool Calling Evaluation）: 评估LLMs在执行工具调用功能时的有效性，检查输入参数是否符合工具文档中的规定。
TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。...t) ] TF-IDF算法在信息检索和文本挖掘中有广泛的应用，它可以帮助我们判断一个词在特定文档中的重要性，进而用于文档分类、聚类、相似度计算等任务。...信息检索： 在信息检索领域，TF-IDF算法被用来评估文档与查询词之间的相关性。通过计算查询词在文档中的TF-IDF值，可以确定哪些文档与查询词更为相关，从而提高信息检索的准确率和效率。...有效性：该算法能够有效地反映出词语在特定文档中的重要性，对于文本分类、关键词提取等任务有很好的效果。 适应性：TF-IDF可以应用于多种语言和文本类型，具有较好的通用性。...对停用词敏感：虽然IDF可以在一定程度上降低常用词（如“的”、“是”等）的权重，但对于一些领域特定的常用词或停用词，TF-IDF可能无法完全消除其影响。
检索到的数据可以有选择地使用新的度量来评估它与需求的对应程度。...ai是向量空间i中所有嵌入的L2范数的平均值;它代表了给定头部的重要性:规范越大，对该注意头部的关注就越多。 bi是向量空间I中所有嵌入(或随机抽样子集，如果想减少预计算时间)之间余弦距离的平均值。...和bi都是适当缩放的) b）获取最接近的文本块 在查询执行期间，MRAG首先对每个嵌入空间分别应用传统的RAG检索，为每个嵌入空间返回c个最接近的文本块列表(总共h个列表)。...构建了包含1、5、10、15和20个方面的25个查询(总共125个查询) 给LLM的一个示例查询需要从10个不同的类别中检索10个文档，如下图的顶部所示 指标计算 对于查询Q、使用的检索策略S和要检索的...此外，检索性能在类别匹配上的提升更为显著(检索成功率平均提升> 25%)。对于获取的特定数量的文档，MRAG的直方图显示了更好的检索成功率分布(在所有25个查询中)。
论文强调了开发复杂的联邦搜索策略的重要性，以优化RAG管道并提高生成响应的质量。...提出的系统采用了分层设计的联邦文档检索，实现了对分布式临床数据的高效和安全访问。作者还引入了一个新的基于MIMIC-IV数据库的数据集，专门用于评估临床问答系统。...检索增强生成 C-FedRAG的基本RAG流程包括： 将数据库中的文档向量化，形成向量化块。 将查询嵌入到相同的嵌入模型中，并执行嵌入检索，以检索与查询最相关的文档块。...将最相关的文档作为上下文附加到原始查询中，形成增强的输入，然后输入到LLM以生成响应。 2....评估方面，使用MedRAG工具包和MIRAGE基准数据集对C-FedRAG系统的性能进行评估，展示了该系统在处理各种医学文本格式和复杂性方面的能力。 论文实验 1.
我们如何知道哪个嵌入模型最适合我们的数据？或者哪个重排器最能提升我们的结果？ 在这篇博客文章中，我们将使用 LlamaIndex 的 检索评估 模块迅速确定嵌入模型和重排器模型的最佳组合。...让我们深入这些指标，了解它们的重要性以及它们的工作原理。 命中率： 命中率计算在查询中正确答案出现在检索到的前k个文档中的比例。简单来说，它关乎我们的系统在前几个猜测中正确答案出现的频率。...平均倒数排名（MRR）： 对于每个查询，MRR通过查看最相关文档的最高排名来评估系统的准确性。具体来说，它是所有查询中这些排名倒数的平均值。...结论 在这篇博客文章中，我们展示了如何使用不同的嵌入模型和重排器来评估和增强检索器的性能。以下是我们的最终结论。...这项研究表明，仔细测试并找到最佳配对的重要性。 这些结论强调了在构建高效的检索系统时，嵌入模型和重排器选择的重要性，以及它们如何协同工作以提供最佳的搜索结果。
这些维度通常代表一个或多个语言中的不同标记，非零值则显示了该标记在特定文档中的相对重要性。...变换器中的每一层编码器通过 Self-attention 机制来评估句中其他单词在解释某个特定词时的重要性，使得模型能够在不同的上下文中理解词义。...BGE-M3 工作原理 BGE-M3 是如何生成 Learned 稀疏向量的呢？让我们使用同样的用户查询来展示 BGE-M3 的工作原理。...然而，BGE-M3 通过使用更精细的方法来创新这一过程，以捕捉每个 Token 的重要性： Token 重要性评估：BGE-M3 不只是依赖 [CLS] token 的表征（H[0]），还评估了序列中每个...我们深入剖析了两种 ML 模型——BGE-M3 和 Splade，介绍了这两个模型是如何生成向量的。 这些先进的 Embedding 技术能够改良搜索与查询系统，为打造直观且灵敏的平台注入了新动力。
检索：主要涵盖【相关文档（Relevant Docs）与查询（Query）】之间的关系，以及【相关文档（Relevant Docs）与文档候选集（Docs Candidates）】之间的关系，前者确保检索到的文档与查询主题相关...这些度量指标可以帮助评估生成的内容是否与查询相关、是否忠实于检索到的文档以及是否准确回答了问题。...评估数据（How to Evaluate?） 在表2中的评估框架主要采取两种策略来构建评测数据集，一种利用现有数据集，剩下的则会为特定评估目标生成新的数据集。...同时大语言模型的出现彻底颠覆了数据集构建过程。现在研究人员可以根据特定的评估目标来设计数据：让较强的大语言模型根据它的理解生成”问题和答案“对用于下一步的评估，轻松创建大规模所需的数据集。...为了全面评估整个RAG系统的性能，需要有多样化和特定于RAG的基准测试。
对于包含唯一标识符或技术术语的查询，它特别有效。BM25 基于 TF-IDF（词频-逆文档频率）的概念。TF-IDF 衡量一个单词在文档集合中的重要性。...我们使用 1 减去 Recall@20 作为评估指标，它衡量前 20 个块中未能检索到相关文档的百分比。你可以在附录中看到完整结果——上下文化提高了我们评估的每种嵌入源组合的表现。...实施考虑在实施上下文检索时，需要考虑以下几点：文本块边界：考虑如何将文档拆分为文本块。文本块大小、边界以及重叠会影响检索表现。...关键步骤如下：进行初始检索，获取潜在相关文本块的前 N 个（我们使用前 150 个）；将前 N 个文本块与用户的查询一起传递给重新排序模型；使用重新排序模型，根据每个块与提示词的相关性和重要性给出得分，...成本和延迟考虑重新排序的一个重要考虑因素是对延迟和成本的影响，尤其是在对大量文本块进行重新排序时。因为重新排序在运行时增加了额外的步骤，必然会增加少量延迟，尽管重新排序器会并行对所有文本块进行评分。
例如，使用 Weaviate，您可以调整 alpha 参数来平衡向量与关键字搜索结果的重要性，从而创建一个组合的、经过排序的文档列表。...对于这个特定示例，我选择使用 MedCPT 系列查询和文档编码器，这些编码器已通过 PubMed 搜索日志中前所未有的 255M 个查询-文章对进行了预先训练。...自动切割 自动剪切 3.对检索到的 重新排序涉及使用第二个更复杂的模型，根据对象与查询的相关性重新评估和重新排序最初检索到的对象。此过程可提高最终检索集的质量。...此模型会成对考虑查询和每个检索到的对象，以重新评估它们的相似性。 重新排序结果：根据新的评估，重新排序对象以在顶部反映最相关的结果。...这种方法可确保优先考虑最相关的文档，从而提高提供给 LLM 的数据的整体质量。 重新排序 自动剪切 4.完善 对特定领域数据进行 LLM 微调可以显著提高其在该领域内的性能。
4.1.1 块优化 4.1.2 微调嵌入模型 4.2 如何匹配查询和文档的语义空间 4.2.1 查询重写 4.2.2 嵌入变换 4.3 如何使检索器的输出与LLM的偏好一致...它在RAG管道中的作用是从庞大的知识库中检索出最相关的前k个文档。然而，构建一个高质量的检索器并非易事。本章围绕三个关键问题进行讨论：1) 如何获得准确的语义表示？2) 如何匹配查询和文档的语义空间？...4.2 如何匹配查询和文档的语义空间 在RAG应用中，一些检索器使用相同的嵌入模型来编码查询和文档，而其他检索器则使用两个模型分别对查询和文档进行编码。...信息压缩的重要性主要体现在减少噪声、应对上下文长度限制和增强生成效果方面。 5.1.2 重排 文档集重排模型的关键作用在于优化检索器检索到的文档集。...这些指标有助于理解RAG在各种特定应用场景中的性能。 7.2 关键指标和能力 在现有的研究中，经常缺乏对检索增强生成（RAG）对不同大型语言模型（LLMs）影响的严格评估。
在现实世界中，召回率的重要性可以通过以下场景具体化：场景 1：一个法律文档问答系统需要从包含数百万条案例的数据库中检索与某一法律问题相关的案例。...计算召回率的实际案例以下是一个 Python 示例，展示如何计算 RAG 系统的召回率。假设我们有一个简单的知识库，用户查询，以及检索结果。...例如，在法律领域问答系统中，通过使用法律文档训练检索模型，可以增强其对领域特定术语和表达的敏感性。...使用企业内部文档对检索模型进行微调，以适应特定的表达方式和术语。最终改进后的系统不仅显著提高了召回率，也增强了生成回答的准确性和用户满意度。...动态检索优化：根据查询的具体上下文动态调整检索策略，以适应不同类型问题的需求。高效生成过滤：结合生成模块的质量评估反馈，优化检索模块的返回结果。
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