会自动生成vs_faiss.faiss和vs_faiss.pkl两个文件,这是向量数据库的本地文件。 3.5、测试 参考上面2.2的内容。 4、代码解析 4.1、文档加载 我们定义了 load_documents 方法来进行文档加载,其中使用了 DirectoryLoader 这个目录加载器,同时使用了 Docx2txtLoader 来把对文件实现docx到txt转换。
快速的索引构建与搜索:Faiss使用GPU加速,可以实现亿量级向量的索引构建和搜索。 降维与聚类:Faiss提供PCA,IVFFlat等算法进行向量降维,并支持Kmeans算法进行向量聚类。 高级特性:Faiss支持在线学习,异构向量检索,索引压缩等高级特性。 Faiss的典型应用有: 图像检索:在大规模图片数据库中找到与输入图片最相似的图片。 文本匹配:快速找到与输入文本最相近的文本内容。
All trace backs: Traceback (most recent call last): File "/Users/caozibiao/work/code/faiss/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/baidubce/http/bce_http_client.py", line 218, in send_request if
左边的例子是询问知识库里面已有的例子,比如怎么购买,怎么实现一个读写分离的配置等。智能驾驶舱都总结得比较好,回答也非常准确。 右边的例子是询问知识库中没有的例子。我们可以发现,智能驾驶舱利用大模型的能力,可以举一反三,把解决问题的步骤给出来。我们人工去检查也会发现,这个步骤还是相对比较合理的。 所以现在智能驾驶舱的智能问答可以做到:有资料的问题准确回答,无资料的问题也可以给出相对清晰的解法。
本文将核心的提示词要点,进行了归纳,并在百度的文心一言中,进行了例子的重新编写,更加容易理解提示词的精华。
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 11 3 文心一言API的json输出技巧 大模型开发 / 技术交流 文心大模型 LLM API 2023.10.27 6249 看过 文心一言大模型4.0的api发布后就立即调试了一下,使用方法和以前的版本基本没有太大变换,只是发现对用户意图的理解更加精准了,下面就举个实际开发中的例子说明。
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 【千帆应用】卡通头像制作使用workflow工作流编排的API节点输出文生图过程讲解 AI原生应用开发 / 技术交流 插件应用 API Prompt 6月7日 5014 看过 背景 通过调用自定义的组件进行文生图的分享例子比较少, 因此,在这里简单分享下博主这款应用是如何实现返回图片。
print( \n\n> 问题: ) print(query) print( \n> 回答: ) print(answer) for document in docs: print( \n> + document.metadata[ source ] + : ) 过程分析:1)将本地文件进行向量化存入Chromadb(常用的向量数据库有:Chroma、Pinecone、FAISS
在我们的例子中,分别是com.testLogin和com.testLogin.Init。 3.编写测试用例 我们提供了一个示例工程,可以在该工程的基础上进行修改。
费用规则 升配费用 = 月配置差价 ×(合同剩余天数/合同总天数) × 合同月数 月配置差价 = (新配置价格 - 原配置价格) 配置升级不影响资源到期时间 升配场景案例 节点规格升级 例子1 :2021年8月4日将一个从 2021-07-29 到 2021-08-29 的预付费集群节点变更为配置更高规格的节点。