同时,我们在该层实现了源数据处理、创建向量数据库的方法。 我们将在第四章详细介绍向量数据库、源数据处理方法以及构建向量数据库的具体实现。 4.4 应用层 应用层:封装了整个项目的全部核心功能。我们基于 LangChain 提供的检索问答链,在 LLM 层、数据库层的基础上,实现了本项目检索问答链的封装。
MySQL最怕的IN大列表,被百度智能云GaiaDB治好了!查询速度提升60倍! 大家好,今天给大家分享一个百度智能云GaiaDB在MySQL内核优化上的黑科技——如何让包含数十万个值的 IN查询 ,从原来的 20秒降到0.3秒 ! 在生产环境中,通常很多业务场景会使用包含成千上万个取值的 IN 谓词进行数据过滤。
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众测标注流程 众测标注流程如下图: 数据处理 接下来就是数据处理,数据处理包括数据清洗,数据增强,如敏感数据的过滤,去重等等,特别是爬取的数据,一定要注意敏感数据的去除,如身份证,手机号以及其他个人隐私信息,以免触犯别人的隐私,还有一些个性化比较强的数据也需要按实际情况处理,避免影响模型训练的效果。
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