使用此插件,结果返回知识库知识,关于知识库的介绍可查看 简介 ,建设方法及流程可查看 知识库的使用说明 。 指定知识库回答问题:插件关联知识库后,如果使用“/”指定知识库,将会根据用户问题去知识库中检索相关段落,召回后让大模型去总结答案。
发布上线 主要关注第二步的 配置插件服务 , 我们在左边的配置栏中需要关联之前构建的数据库 关联完成之后,在交互界面,就会显示我们使用了插件: 知识库 其中插件也是挺丰富的,增量型的知识增加也包括 域内知识检索增强 和 ChatFile 我们还可以配置提示词的模板,开场白和多轮对话时的最多上下文组数。
发布上线 主要关注第二步的 配置插件服务 , 我们在左边的配置栏中需要关联之前构建的数据库 关联完成之后,在交互界面,就会显示我们使用了插件: 知识库 其中插件也是挺丰富的,增量型的知识增加也包括 域内知识检索增强 和 ChatFile 我们还可以配置提示词的模板,开场白和多轮对话时的最多上下文组数。
Xcode端插件更新日志 更新日志 版本:v1.0.0 (2024-04-16) Comate现支持Xcode IDE:继支持 VSCode、JetBrains 全系列等主流 IDE 后,Baidu Comate 在 Xcode 平台适配上线,成为首个适配 Xcode 平台的国产智能代码助手,详细安装指南请移步官网 「下载安装」 Version: v1.0.0 (2024-04-16) Comate
MCP视频超分功能效果演示 本视频展示了智感超清超分辨率的效果,将360p提升至1080p,并通过智能插帧技术进行帧率上采样,重建超高清画质。
高精度」算法内置 文心大模型 ,将大数据预训练与多源丰富知识相结合,通过持续学习技术,不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识,实现模型效果不断进化
高精度」算法内置 文心大模型 ,将大数据预训练与多源丰富知识相结合,通过持续学习技术,不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识,实现模型效果不断进化。
整体评估中,各指标的释义如下: Mean Recall:通过模型计算得到top1、top5、top10匹配结果的召回率平均值,该数值越大表明模型效果越好 Recall@1 :通过模型计算得到top1匹配结果的召回率平均值,该数值越大表明模型效果越好 Recall@5:通过模型计算得到top5匹配结果的召回率平均值,该数值越大表明模型效果越好 Recall@10:通过模型计算得到top5匹配结果的召回率平均值
高精度」算法内置 文心大模型 ,将大数据预训练与多源丰富知识相结合,通过持续学习技术,不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识,实现模型效果不断进化
高精度」算法内置 文心大模型 ,将大数据预训练与多源丰富知识相结合,通过持续学习技术,不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识,实现模型效果不断进化。