传统的解决方法是将某种形式的传感器分散在城市中，这些传感器将负责收集有关垃圾分布的数据，但是这种方法成本很高，无论是安装还是维护都需要持续的投资，而且对环境不友好，毕竟这种解决环境问题的方法，同时又生产了更多的一次性电子产品...垃圾的GPS坐标通过简单的gpsd接口从usb模块读取，将数据存储在Google Firestore实时数据库中，这样本地的Google firebase SDK就被用于客户端应用程序开发。...Google Firebase则可以让我们将每个GPS点左边作为一个嵌套的集合/文档存储。...选择的数据模型允许我们快速检索检测到的垃圾点列表，包括相关的GPS坐标、集装箱/袋子/纸板的数量、按区域和每小时的粒度数据，其对分布式计数器的支持还能让我们按小时和区域实时统计信息变得非常容易，不需要执行复杂的查询...我们正在考虑使用GeoFire来支持地理查询，这将允许用户对客户定义的区域进行统计。 支持将数据导出到其他类型的数据库。比如支持基于SQL的历史数据集查询。
Object Detection 脚本需要一种方法来找到我们的模型检查点、标签地图和训练数据。我们会用一个配置文件完成这一步。...在我的 train/bucket 中，我可以看到从训练过程的几个点中保存出了检查点文件： ? 检查点文件的第一行会告诉我们最新的检查点路径——我会从本地在检查点中下载这3个文件。...将它们保存在本地目录中，我就可以使用Objection Detection的export_inference_graph 脚本将它们转换为一个ProtoBuf。...: confidence });bucket.upload('/tmp/path/to/new/image', {destination: outlinedImgPath}); 最后，在 iOS 应用中我可以获取照片更新后的...Firestore 路径。
•使用PyPDF2进行文本提取：利用PyPDF2工具从上传的PDF文档中有效地提取文本内容，确保提取的准确性。...•重新排序上下文检索的结果：不直接返回检索到的文档，可以使用给定查询的上下文来压缩它们，以便只返回相关信息。•生成AI系统集成：将检索到的文档及其元数据传递给生成AI系统。...矢量存储的关键特点 •高效索引：向量存储可以使用相似性算法索引和快速搜索相似的向量。•增强的检索功能：该功能允许应用程序根据提供的目标向量查询识别相关向量。...他们在检索器中提供了一个重新排序的端点。这是在上下文压缩检索器中提出的概念基础上构建的。 理解上下文压缩 文档检索中的一个挑战是在数据摄入过程中，文档存储系统可能会遇到特定查询的不确定性。...这种异步编程的方法是一种有效的管理多个任务的方法，允许程序在没有中断或阻塞的情况下运行。 “async”和“await”关键字用于在Python中定义和处理异步代码。
尽管似乎有一个从写代码到使用可视化开发工具的范式转变，但拥有一个后端和前端的基本概念仍然是相同的。要为你的业务建立一个应用程序，你将需要一种方法来连接你的后端和前端。...使用关系型数据库的好处是，它可以帮助你一直保持一致。 关系型数据库或SQL数据库是基于表的数据库。它们有预先定义的模式，并使用结构化查询语言（SQL）来定义和操作数据。...它还提供了一个SQL编辑器，你可以用它来编写自定义的SQL查询，以操作表中的数据。 最令人喜欢的特点之一是，它在创建数据库时就提供了一个随时可用的REST API。...虽然Fauna更像是一个完整的数据库解决方案，但通常要生成一个API，你将不得不使用一个工具，如 NoCodeApi.com....接口文档规范 Bootstrap实战 - 响应式布局 为什么 Redis 的查询很快，Redis 如何保证查询的高效 vue3-vite-elementplus-admin管理后台V1.0.2 知网都搜不到的知识
在有序数据列表中就可以利用二分查找或其他查找方法快速找到要查找的行的地址，再根据地址直接取行数据，与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。...索引的一个主要目的就是加快检索表中数据，我们一般进行全文检索时都是模糊查询，那么在数据库中的索引对于模糊查询有没有作用呢。详见 ☞ MySQL 索引 ? ? ? ...由以上分析可知，数据库适合结构化数据的精确查询，而不适合非结构化数据的模糊查询及灵活搜索，特别是数据量大时，无法提供想要的实时性。MySQL 也提供了分词索引，在数据量不是很大时可以考虑使用这种。...虽然创建索引的过程也是非常耗时的，但是索引一旦创建就可以多次使用，全文检索主要处理的是查询，所以耗时间创建索引是值得的。...Lucene 的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。 ?
可视化UI不能正常工作，使用起来不是很直观项目的记录仍然很差，Python客户端不完整 项目文档编制完善度很低，Python客户端不完整 过于年轻且文档编制完善度很低，不推荐应用于生产 Neo4j...API，它只允许直接使用名为Cypher的Neo4j的内部语言执行请求 Neo4j 功能齐全，速度敏捷，还有强大的查询语言及另外许多功能，可以满足使用图数据库的最常使用场景。...API ArangoDB 的图形存储基于其自己的文档存储系统， 每个顶点都作为json条目存储在一个集合中 查询可进行配置（例如，您可以选择深度优先遍历）ArangoDB 提供了一个遍历对象，允许您构建特定的路径...，还有其他的助手，如最短路径查找或路径长度检索，可以满足图形查询的大部分需求 查询结果记录易于显示和分析 ArangoDB 和Python 客户端很容易理解，而且文档编制完善 在ArangoDB Web...UI中可视化您的图形, 使数据存储更容易 其开发公司非常活跃，并提供很多的额外支持项目 1.如果想用自己的脚本实现同等性，需要自己编写“获取或创建”方法 还是一个年轻的数据库 ArangoDB 是开发者和用户最友好的数据库
React是一个用于构建用户界面的JavaScript库，它可以创建动态和交互式的网页应用。...Firebase是一个由Google提供的后端服务平台，它可以快速地开发和部署iOS、Android和Web应用。...使用Cloud Firestore来存存储和同步聊天室消息，并使用react-firebase-hooks/firestore来获取消息数据。.../firebase";const firestore = firestore();然后，在src文件夹下打开Chatbox.js文件，在其中导入firestore模块，并使用它来获取聊天室消息数据：import...您可以参考以下资料来了解更多的细节和教程：React官方文档Firebase官方文档react-firebase-hooks库socket.io官方文档我正在参与2023腾讯技术创作特训营第四期有奖征文
非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档等磁盘上的文件. 非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。...虽然创建索引的过程也是非常耗时的，但是索引一旦创建就可以多次使用，全文检索主要处理的是查询，所以耗时间创建索引是值得的。 如何实现全文检索 可以使用Lucene实现全文检索。...Lucene是apache下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包。提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。...Lucene 是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。 ?...原始内容包括互联网上的网页（爬虫）、数据库中的数据（sql查询）、磁盘上的文件（IO流获取）等。
服务，方便线上使用和体验 更方便构建认证和在实时查询 Firestore 数据的 UI 界面 Flutter 中使用 Firestore Object/Document 映射的支持进入 Alpha 版...另一个支持是在 FlutterFire 文档中直接内嵌了 DartPad 实例，比如 Firestore 的示例页面: 在这个示例中，你将看到 Cloud Firestore 的文档以及 示例应用 的代码...、结构化对象和方法来简化 Firestore 的使用。...widget 来重建其 select 功能，你可以在 Firestore ODM 文档 中阅读相关内容。...你可以在 Invertase 博客上 阅读有关预览版的更多信息。 image.png DartPad 如果没有工具的改进，那么这个 Flutter 新版本的发布是不完整的。
Stored Field的设计初衷就是为了存储那些未经分词的字段原始值。这样，在执行查询操作时，除了能够获取到文档ID之外，我们还能够方便地检索到这些原始字段信息。...es中每个文档都被视为一个JSON对象，包含多个字段。当文档被索引时，其原始数据或特定字段可以被存储在es中，以便后续能够检索到原始的字段值。...这样做可以避免在查询时解释整个_source字段，从而减少开销。当然，另一种选择是使用source filtering来减少网络开销，但将特定字段设置为store=true也是一种有效的优化方法。...在数据写入阶段，Elasticsearch会将整个文档的JSON结构体作为字符串存储在_source字段中。在查询时，我们可以通过_source字段检索到原始写入的完整JSON结构体。...包含/排除字段：另一种优化方法是选择性地包含或排除_source字段中的某些数据。例如，你可能只想存储文档的某些关键字段，而不是整个JSON结构体。
检索和生成：实际的RAG链，在运行时接收用户查询并从索引中检索相关数据，然后将其传递给模型。 从原始数据到答案的最常见完整序列如下： 索引化[9]" 1.加载：首先，我们需要加载数据。...即使对于那些可以适应完整帖子的模型，根据经验，模型在非常长的提示中很难找到相关的上下文。 因此，我们将拆分“文档”以便进行嵌入和向量存储。这样，我们可以在运行时只检索出博客文章中最相关的部分。...检索[38] 现在让我们来编写实际的应用逻辑。我们希望创建一个简单的应用程序，用户可以提问，搜索与问题相关的文档，将获取的文档和初始问题传递给模型，最后返回一个答案。...- 在使用向量存储的检索过程中，可以使用元数据筛选器[42]对文档进行筛选。- 整合[43]：与检索服务的整合。...添加一个链，获取最新的用户查询，并将其在聊天历史上下文中重构成一个可以传递给我们的检索器的独立问题。 让我们从第2步开始。
这种方法通过查询与假设性问题之间更高的语义相似性，提高了搜索质量。 还有一种逆向逻辑方法称为HyDE——让LLM给定查询生成一个假设性回应，然后使用其向量和查询向量来提高搜索质量。...在检索过程中首先获取较小的块，然后如果在检索到的前k个块中有超过n个块与同一个父节点（较大的块）相关联，我们就用这个父节点替换提供给LLM的上下文——这就像自动将几个检索到的块合并成一个较大的父块，因此得名...有几种方法可以做到这一点： 将引用任务插入我们的提示中，并要求LLM提及使用的来源的ID。...一种更复杂的方法在最近的RA-DIT论文[11]中展示：由Meta AI研究提出的检索增强双指导调整技术，建议对LLM和检索器（原论文中的双编码器）进行调整，针对查询、上下文和答案的三元组。...一种更高级的方法不仅考虑命中率，还考虑了平均倒数排名（一个常见的搜索引擎指标）以及生成答案的指标，如忠实度和相关性，这在OpenAI cookbook[14]中有所展示。
检索数据 在搜索这一块，也非常简单，选择好要操作的索引，然后直接一个 search() 方法就可以了。...可以看到返回结果的顺序不是按 ID 排序的，现在 docScores 也有各文档的关键词评分结果。 这种搜索引擎的使用方式，就是通过检索返回的主键 ID ，再去数据库进行主键查询获取完整的数据。...因为主键在数据库中有着非常好的查询性能，因此，即使上亿的量，使用主键也是非常快的。...也许也有其它的解决方案或者参数方法可以使用，反正我是没有继续深入研究了，有兴趣的小伙伴可以继续深入学习。...框架集成 在 Laravel 的官方组件中，也有自带的一套全文检索组件，叫做 Laravel Scout 。不知道小伙伴们用过没有，反正我是没用过，为啥呢？
1 搭建本地知识库优势 部署本地知识库，可以借助大模型能力，自动检索我们的工作学习文档，实现对文档内容的实时搜索与问答。...我在视频号也录制了一个回答效果， 老铁们可以参考， 视频号中有获取这个教程完整PDF版本的方法 2 docker下载MaxKB MaxKB是一个在本地搭建自己本地知识库问答的系统。...、传入到这个知识库里面，因为都是在本地构建，放心使用： 这里的知识库系统有两种，一种是通用型，也就是自己的文档本地上传，另一种是web站点，用某些网站作为知识库构建的数据来源。...然后点击进入选择文件夹这里，上传我的Python副业代码文件，说明文档，数据格式可以是txt、word、pdf、ppt等，在确定需要上传的文档后，点击右下角的“创建并导入”按钮。...，按钮，就会看到下面的应用： 以上完整步骤，根据本文步骤，就可以实现文章开始的问答效果。
向量存储是一种专门用于存储和管理向量嵌入的数据库。 向量存储旨在高效处理大量向量，提供根据特定标准添加、查询和检索向量的功能。...它可用于支持语义搜索等应用程序，在这些应用程序中，您可以查找与给定查询在语义上相似的文本段落或文档。 嵌入向量是文本的数字表示，可以捕捉文本的内容和含义。...在 Langchain 工作流中，这些检索到的文本可以进一步处理，方法是将它们与原始查询一起传递给大型语言模型 (LLM) 进行进一步分析或处理。...例如，LLM 可以根据查询和检索到的文本生成响应，或者可以执行一些需要理解类似文本提供的上下文的任务。 Langchain 中存在不同的向量存储实现，每种实现都针对不同的用例和存储要求进行了优化。...该similarity_search方法采用以下参数： query：用于搜索类似文档的文本查询。 k：要检索的最相似文档的数量。在本例中，k=3表示将返回前 3 个最相似的文档。
在此基础上，出现了一种称为RAG-Fusion的新方法，旨在弥合传统搜索范式与人类查询的多方面维度之间的差距。 2....它用于两个或多个查询并行执行的场景[2]。它的工作原理如下： 获取排名搜索结果：RRF 从并行执行的多个查询中获取排名结果[2]。...RAG-Fusion 与其他搜索方法相比如何？ RAG-Fusion 是一种基于检索增强生成 （RAG）功能的搜索方法，引入了查询生成和重新排名结果等附加步骤，以提高生成文本的质量[6]。...语义相似性与完整文档提示：在比较语义相似性（传统的 RAG 方法）和完整文档提示（另一种方法）时，RAG-Fusion 提供了更细致和更全面的响应 [9]。...RAG-Fusion 在实践中如何工作的示例 在此笔记本中，我们展示了如何使用 mistra[13] AI 模型来使用 RAG-Fusion 的示例。
提供了完整的建立索引和查询索引，以及部分文字分析的引擎，Lucene 的目的是为软体开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎，Lucene...这就是由于建立了索引的原因，你可以把索引想象成这样一种资料结构，他能够使你快速的随机访问储存在索引中的关键词，进而找到该关键词所关联的文件。...☞ 创建文档对象 获取原始内容的目的是为了索引，在索引前需要将原始内容创建成文档(Document)，文档中包括一个一个的域(Field)，域中存储内容。...这里我们可以将磁盘上的一个文件当成一个 document，Document 中包括一些 Field(file_name 文件名称、file_path 文件路径、file_size 文件大小、file_content...☞ 创建查询 用户输入查询关键字执行搜索之前需要先构建一个查询对象，查询对象中可以指定查询要搜索的 Field 文档域、查询关键字等，查询对象会生成具体的查询语法，例如：语法 fileName:lucene
句子窗口检索的核心思想是根据查询从自定义知识库中有选择地获取上下文，然后利用该上下文的更广泛版本来生成更健壮的文本。...检索优化 这是RAG工作流中最重要的部分，它包括基于用户查询从向量数据库中检索文档。这个步骤也可以称为对齐查询和文档。 查询重写 查询重写是对齐查询和文档语义的基本方法。...对于每个查询，它检索一组相关文档，并在所有查询中获取唯一联合，以获得更大的潜在相关文档集。...b) 提示压缩 检索文档中的噪声会对RAG性能产生不利影响，因此，与查询最相关的信息可能会被隐藏在包含大量不相关文本的文档中。在应用程序中传递完整的文档可能会导致LLM调用成本更高，响应也更差。...总结 本文讨论了优化RAG管道各部分和增强整体RAG流水线的各种技术。您可以在您的RAG流水线中使用这些技术中的一种或多种，从而使其更加准确和高效。
在运行方面，MongoDB中有相当多的功能在其他数据库中是没有的: 无论您需要独立服务器还是完整的独立服务器集群，MongoDB都可以根据需要进行扩展; MongoDB还通过在各个分片上自动移动数据来提供负载均衡支持...insert_one()同时插入很多文档，如果你有很多的文档添加到数据库中，可以使用方法insert_many()。...检索文档 检索文档可以使用find_one()方法，比如要找到author为Bill的记录: bills_post = posts.find_one({'author': 'Bill'}) print(...choices：确保该字段的值等于数组中的给定值之一 保存文档 将文档保存到数据库中，我们将使用save()的方法。...使用MongoEngine是面向对象的，你也可以添加方法到你的子类文档。
密集检索(Dense X Retrieval) 密集检索是一种使用非语句或段落chunk进行上下文检索的新方法。...最常见和最直接的方法是从之前索引的数据(最近的邻居)中识别并获取与用户查询在语义上最接近的chunks。...生成和评估 生成(generation) 使用索引和检索可以保证输出的完整性，接下来，需要在为用户生成结果之前对结果进行评估，并通过决策步骤来触发相应的动作。...如下图所示： 有如下几种方法可以实现这一动作选择决策程序： Corrective RAG (CRAG) 在上一章(检索)中有提到过该方法，但它与本章节内容有所重叠，因此有必要展开介绍一下。...当检索评估器对自己的判断没有信心时会标记为"模糊"，此时会同时采用上述策略。见如下决策树： 上述方法跨了四个数据来生成最佳结果。下表中可以看到，CRAG显著优于RAG。
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