此外，论文还讨论了如何评估RAG模型的有效性，介绍了两种评估RAG的方法，强调了评估的关键指标和能力，并提出了最新的自动评估框架。...., 2023a）: 目标：增加模型的参数规模，探索大型模型是否可以使用RAG方法进行预训练。...模型被训练以辨别问题是否已知，仅将检索增强应用于识别为未知的输入，而直接回答其他问题。 GenRead[Yu et al., 2022] 将LLM生成器替换为检索器。...6.3.1 迭代检索 根据原始查询和生成的文本定期收集文档可以为LLM提供额外的材料[Borgeaud et al., 2022, Arora et al., 2023]。...反事实鲁棒性: 这项测试旨在评估模型在接收到关于检索信息潜在风险的指令时，是否能识别并处理文档中已知的错误信息。反事实鲁棒性测试包括LLM可以直接回答的问题，但相关的外部文档包含事实错误。
使用Elasticsearch service的同学可能会比较关心，我们运行于腾讯云上的Elasticsearch service是否会受到这个漏洞的影响？...Elasticsearch的Java包依赖 我们可以通过官方文档的Elasticsearch依赖查看是否有使用到fastjson: elasticsearch = 8.2.2 lucene...使用的是jackson Elasticsearch漏洞排查 如果不放心，在官网的安全事件中，也可以查看官方公布的整个Elastic Stack的各个组件，在各个版本上存在的漏洞： image.png...，以下为其中一个答主的回答： 在2014-2015年的时候，我曾经是fastjson和温少的铁粉，非常钦佩温少和他的这个项目。...假如在那些已经被推送至共用仓库的提交上执行变基命令，并因此丢弃了一些别人的开发所基于的提交，那你就有大麻烦了，你的同事也会因此鄙视你。
，并介绍了一种专为衡量“安全行为”而设计的简单的强化学习环境。...代理的作用是为了使激励达到最大化；例如收集尽可能多的苹果，或者用最少的移动量来到达一个特定的位置。...在这个gridworld中，代理必须通过两条路径中的一条导航到“仓库”来到达绿色目标瓦。它可以直接穿过狭窄的走廊，必须通过粉红色的方块，在50%的时间内打断代理，这意味着它将被卡住直到这一集的结束。...副作用环境：如何避免从代理主要目标产生无意识的副作用 我们的不可逆副作用环境测试了一个代理是否会改变其行为，以避免无意的和不可逆的结果。...在我们的版本中，代理必须达到绿色的目标位置。为了完成这件事情，它必须选择是否向下移动障碍箱子（不可逆），或者向右移动障碍（可逆的）。
在实际应用中，机器学习模型遇到的数据并不总是具有相同的分布。在这种情况下，模型的精度会如何变化？...在这项工作中，我们分析了分布外模型的预测不确定性，并转移了实例，以查看模型预测概率是否反映了它们对此类数据的预测能力。...随着损坏强度的增加，每个模型的各个损坏方法的精度偏差如预期的那样增加，并且总精度降低。理想情况下，这将反映在模型的不确定性增加，并且保持预期校准误差（ECE）不变。...总结和建议的最佳做法 ---- 在本文中，我们探索了在跨图像、文本、在线广告数据和基因组学的数据集转移下，最新模型的行为。在这些不同类型的数据中，我们的发现基本一致。...我们希望深度学习的用户从我们的研究中获得以下信息： 数据集转移下的不确定性是训练模型时需要考虑的一个现实问题。 在分布内的测试集上提高校准和精度，通常不能转化为对移位数据的改进校准。
其后，小程序转发功能的推出也在继续突破着其关于“克制”的上限。...不断延伸的能力边界，让小程序持续打通线上线下：公众号的连接、扫一扫小程序码、跳转支付的打通、附近小程序的推出、转发功能的支持......无一不在为线下零售场景的拓展做铺垫。...小程序给了线下行业一个更加便捷的对接线上和线下的服务，为各个商家带来更多的线上引流，让用户能够更加便捷的去享受生活。...因为这两个功能的开放，吸引了一大批游戏开发者进来，让更多的商家看到了小程序的价值，小程序游戏市场由此产生。...第八、纯小程序创业 根据企业自身的产品销售特性，进行小程序开发及延伸，开发一个与现有app相辅相成的小程序。通过小程序的高扩散性，解决app传播率低的问题。
导读：今天分享一下ByteDance最新公开的一篇关于复杂深度召回模型的论文“深度检索”，使用EM算法学习图路径模型，取得了与暴力算法相当的效果，推荐工业界实战干货论文，值得细读。 ?...之前大家一般的做法是分为两步：首先训练一个內积模型；然后使用最大內积搜索优化算法（MIPS）来获得候选集，即便可能损失一部分的检索精度。在本文中，我们提出了一个端到端的模型框架深度检索DR。...为了打破基于向量內积检索模型的限制，阿里提出了基于树的检索算法TDM/ JTM。它们将索引建模成为一棵树结构，候选集的每个item则是树中的叶子节点。...并且将模型参数的学习和树结构的学习完美结合起来提升检索的精度。...但是基于树的检索算法也有着明显的问题： 树结构本身很难学习，而且树结构对结果较为敏感，叶子节点的数据可能是稀疏的学习不充分； 候选的item只能分配到一个叶子节点当中去，不符合常理。
NIH 团队没有表明他们看过这些图像，他们通过测试标签是否匹配报告文本来判断图像标注过程的优劣。我认为这种分离导致了我所提出的标签质量问题。 有很多方式可以在不需要图像的情况下构建图像标签。...在计算机视觉领域，这叫做「完整性检查」（sanity check），是一种简单的软件功能测试方式。在深度学习中，我们查看训练曲线、检验梯度、尝试在没有正则化的情况下训练来测试是否产生过拟合。...我认为答案是否定的。 最难解析的标签是固结/渗透/肺不张/肺炎集聚等。这里不做详细的讨论，但并不表明它们仍然困扰着我。尽管我们花大量时间查看这些图像，但我并不能更明确地区分这些不同的类别。...实际上，每个标签的类别都会受到不同程度的质疑，只不过我强调的是最值得质疑的部分。它们足以说明，找到那些优秀的数据集或正确的标签以学习高效的医疗任务是十分困难的。...如果你构建数据集时，没有能够理解你的数据的人在查看图像，那么期望数据集奏效将非常错误。 医学图像数据充满分层元素；有用的特征几乎可以学到任何东西。查看你的模型是否每一步都照常运行。
需要验证一下，是否可以保存最新2010版的，同时保存最新2010版最新可再发行包就够了？...验证结果：2005、2008、2010需要单独保存，各个版本可能存在不交叉的库，但各个版本只保留最新版就行了。 如下为我的系统保留后的结果（windows server 2008 r2） ?...大家赶紧使用windows update，升级到最新版，然后删除那些没用的吧。 Ps：如下为额外小知识，感兴趣了解下。...在VC的CRT/SRC目录下，可以看到CRT的源码，不仅有C的，也有C++的。 CRT原先的目的就是支持操作系统的运行。...不过，肯定该肯定的，否定该否定的，总是应该的。但就产品而言，Microsoft不是最好的，但大多都是最成功的，在看到它的不足的同时，也要看到它的优点。存在的即使不是合理的，也一定有它的合理性。
联系检索数据库提供商：如果以上方法都无法确定期刊是否被EI检索收录，你可以直接联系EI Compendex或其他相关检索数据库的提供商，向他们咨询该期刊的收录情况。...解答：是的，EI数据库提供了文献推荐服务，它会根据用户的检索历史和相关文献推荐可能感兴趣的新文献。这个服务可以帮助用户更全面地了解研究领域的最新进展。 23、问：EI数据库是否提供数据分析服务？...解答：是的，EI数据库提供了自动化文献推送服务，用户可以根据自己的研究兴趣和需求设置文献推送规则，系统会自动向用户推送最新的相关文献。 29、问：EI数据库是否提供文献共享功能？...解答：EI Compendex的源期刊目录的更新频率主要由数据库维护团队决定。一般来说，这个目录会不定期更新，以反映新的期刊的添加或者已有期刊的状态变更。...具体的更新频率可能每年一次，也可能每季度一次，具体信息可以通过EI Compendex的官方网站或者相关的学术信息服务获取。同时，建议用户定期查看最新的源期刊目录，以确保获取到最新和最准确的信息。
可以搜索发表在指定期刊/会议的相关论文； 按标题出现关键词搜索：allintitle:"latent dirichlet allocation"，可以搜索在标题出现某些关键词的论文； 搜索引擎常用的and...为了实现这一点，需要同学建立全面且及时更新的信息源，我理解一般有以下几个方面： arXiv.org 上定期发布的论文； 相关国际顶级会议每年发表的论文集； 相关国际顶级期刊定期发表的论文； 国际顶尖高校研究组或企业研究机构发布的新闻或学术报告...一般可由以下几个信号大致判断一篇工作是否值得关注： 论文的作者是否为该领域的著名学者，研究机构是否来自业内顶尖。 论文是否发表在顶级期刊/会议上。...一个简单的方法就是在微博或知乎中的用户搜索中检索“自然语言处理”、“计算语言学”、“信息检索”、“机器学习”等字样，马上就能跟过去只在论文中看到名字的老师同学们近距离交流了。...这些媒体非常关注英文世界的最新技术动态，经常能够几乎同步发布相关中文新闻，值得关注。
通过提供对精选知识库的访问，RAG 有助于消除过时数据中的不准确性和偏差，并从大量科学文献中生成更精确的见解。 医疗保健。RAG 根据最新的医学研究和患者数据提供信息。...克服开发人员的局限性 RAG 帮助开发人员克服在构建现代应用程序时经常遇到的几个挑战。这些挑战及其解决方案包括： 保持最新。信息可能快速变化，导致系统响应过时。...RAG 解决方案：RAG 将语言模型和知识库分开，以便可以实时更新知识库，并始终从最新的信息中提取数据。 集成困难。微服务架构在许多现代应用程序中很流行，它会使 AI 集成变得复杂。...实施 RAG 的最佳实践 RAG 实施的成功通常取决于公司是否愿意投资于策划和维护高质量的知识来源。未能做到这一点将严重影响 RAG 的性能，并可能导致大型语言模型的响应质量远低于预期。...遵循一种系统逐步更新和改进的方法可以减少潜在的停机时间，并帮助解决问题，甚至在问题出现之前就解决问题。 数据安全。定期进行审计并提供定期的员工培训可以帮助组织降低遭受破坏性数据泄露的可能性。
它通过使用实时数据改进了 AI 模型生成内容的方式。像 RAG 这样的 AI 系统不仅依赖过时的信息，还会主动搜索最新和最相关的数据来回答客户的问题。...这种方法可确保输出基于最新、最权威的数据，对于需要最新信息的应用程序特别有用。...此增强提示包括原始查询和相关的检索信息，然后被输入到 LLM 中，以生成既知情又符合上下文的响应。更新外部数据文档及其嵌入内容通过自动实时流程或定期批处理定期更新。...RAG 允许整合最新和最相关的信息，而无需进行大量的再培训。Denser Retriever项目Denser Retriever 项目是 RAG 强大功能的典型示例。...这可确保它们能够为用户查询提供准确、最新且上下文丰富的响应。关于检索增强生成 (RAG) 的常见问题解答自然语言处理如何参与 RAG？自然语言处理是 RAG 的核心组件。
1.4 示例 假设有一 Web 服务，对用户最近访问的最新 N 页感兴趣，这样每个相邻页面视图在上一个页面之后不超过 60 秒。...惰性删除流程 在进行get或setnx等操作时，先检查key是否过期： 若过期，删除key，然后执行相应操作 若没过期，直接执行相应操作 定期删除流程 简单而言，对指定个数个库的每一个库随机删除小于等于指定个数个过期...key设置了过期时间，直接执行下一个库的遍历 随机获取一个设置了过期时间的key，检查该key是否过期，如果过期，删除key 判断定期删除操作是否已经达到指定时长，若已经达到，直接退出定期删除。...在主页中显示最新的项目列表 Redis使用的是常驻内存的缓存，速度非常快 LPUSH用来插入一个内容ID，作为关键字存储在列表头部 LTRIM用来限制列表中的项目数最多为5000 如果用户需要的检索的数据量超越这个缓存容量...列表可以实现非常快速的检索，即使是负载很重的站点。 过期处理 使用Unix时间作为关键字，用来保持列表能够按时间排序。
自动化召回测试：召回测试功能可以模拟不同的检索场景，通过输入大量的测试查询，系统会自动分析召回结果的准确性和全面性。用户可以设定不同的召回阈值，确保在不同应用场景下获得最优的检索结果。...多种检索策略为了适应不同场景下的检索需求，我们引入了多种检索策略，帮助用户快速获取所需信息。调用方法按需调用：通过按需调用功能，用户可以根据当前需求灵活调用知识库中的信息。...例如，在客户服务场景下，客服人员可以即时检索到相关产品信息和客户历史记录，以提供更好的服务体验。固定调用：适用于定期需要相同信息的场景，例如定期报告生成或市场分析。...用户可以预先设定固定的检索模式，确保在每次调用时获得一致的输出结果。检索策略混合检索：混合检索结合了全文检索和语义分析，能够对文档进行深度理解和分析。...通过多种算法对信息进行筛选和排序，确保用户获取的内容既全面又精准。语义检索：利用最新的自然语言处理技术，系统能够理解用户查询的语义含义，而不仅仅是关键词匹配。
作者 | Renato Losio 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近，Pinecone 宣布了其新的无服务器向量数据库的公共预览，旨在降低基础设施管理成本，同时提高生成式人工智能应用的准确性...根据向量数据库专家的说法，读、写和存储的分离显着降低了各种规模和类型的工作负载的开销。多租户计算层使用新的索引和检索算法实现了按需检索，从而实现了对 blob 存储进行内存高效的向量搜索。...实际上，对于热命名空间，与基于 pod 的索引相比，无服务器索引提供了较低的延迟，而召回率大致相同。热命名空间是定期接收查询的命名空间，因此在多租户工作线程中进行了本地缓存。...据 Pinecone 称，检索增强生成 (RAG) 将大型语言模型 (LLM) 与向量数据库结合起来，通过三种不同的方式增强 LLM 的知识：RAG 可以提供最新信息，利用领域外知识，并解决幻觉问题。...研究人员已经证明，即使是在训练模型的数据上，RAG 也能降低产生幻觉的可能性。此外，RAG 系统可以引用信息的原始来源，允许用户验证这些来源，甚至使用另一个模型验证答案中的事实是否有支持的来源。
一 ：namenode的设计 namenode 管理文件系统的命名空间，记录着文件的元数据信息 ，它维护着文件系统树及整颗树内所有文件和目录，这些信息以两个文件的方式永久存储在本地磁盘上：命名空间镜像文件...datanode负责数据的存储和检索，是文件系统的工作节点，受客户端和namenode的调度，并且定期向namenode发送它们所存储的块的列表信息。...从上面的设计图中，可以得知，Namenode在每次重启时，会将edit log中的信息合并到fsimage 镜像文件中，等于说如果namenode一直不重启，会造成以下三种问题： 1）：镜像文件是无法实时得到最新的文件块...二 ：datanode的设计 datanode负责数据的存储和检索，是文件系统的工作节点，受客户端和namenode的调度，并且定期向namenode发送它们所存储的块的列表信息。...Secondary NameNode不同于NameNode，它不接受或者记录任何实时的数据变化，但是，它会与NameNode进行通信，以便定期地保存HDFS元数据的 快照。
；冷数据定期进行 shrink操作，以缩减存储； （5）采取 curator 进行索引的生命周期管理； （6）仅针对需要分词的字段，合理的设置分词器； （7）Mapping 阶段充分结合各个字段的属性...，是否需要检索、是否需要存储等。...对于冷数据不会再写入新数据，可以考虑定期 force_merge 加 shrink 压缩操作，节省存储空间和检索效率。 3.3 部署层面 一旦之前没有规划，这里就属于应急策略。...（1）Lucene的索引过程，就是按照全文检索的基本过程，将倒排表写成此文件格式的过程。...23、介绍下你们电商搜索的整体技术架构。 24、介绍一下你们的个性化搜索方案？ [ulz1x1hycj.png] 25、是否了解字典树？
多考虑：字段层面是否最优化设置了？字段类型是否设置合理？ 多考虑：有没有字段借助预处理 ingest pipeline再继续拆分会更好？ 多考虑：所谓的多表关联，能不能不关联的宽表空间换时间实现呢？...如果能用 filter 过滤提升缓存性能的，咱们是否用了？ “profile：true”，看看哪个环节出问题了，咱们有针对性的进行优化。 （4）其他因素 检索的时候，是否有大量的写入操作？...是否采取必要的段合并的策略，以优化检索。 其他业务场景细节有针对的调优。 3、Elasticsearch 集成与开发问题 你如何在现有的 Web 应用程序中集成 Elasticsearch？...维度1：架构层面，单分片的最大值尽量控制在 30 GB- 50GB，过大了不便于维护，过小了性能会有影响。 维度2：不定期在非业务密集区域实现段合并，以保证性能优化。...不过第三方的 yelp 公司的开源 elasticalert 插件可以用和集成，不确认最新版本是否支持，早期版本用过。
每次发送提示时，LLM 判断是否需要访问网络，然后在需要时调用搜索 API。从多个来源获取的抓取内容然后被汇总并作为上下文添加到提示中，这使得 LLM 能够以有用且有意义的方式回应。...与幻觉相关的第二个问题可以通过一种经过验证的技术来解决，这就是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）。...然后，使用这些信息来教导LLM推理检索到的证据，提高模型根据少量提示提供准确和实时响应的能力。...，使其能够提供最新和准确的响应。...此外，这些模型定期进行微调，以持续改进性能。这些努力使模型能够通过利用互联网的实时信息提供准确、最新和上下文相关的响应。
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