通过对市面上多家厂商能力的比较,马主管选择了百度图像识别中的菜品识别产品,实现了50000种以上菜品的识别,准确率在90%以上;且随着百度AI菜品数据库的持续更新,识别率不断提升,极大的降低了APP的开发成本,也为用户提供了便捷的操作方式及良好的用户体验。 下面让我们一起来和马主管看一下如何接入百度图像识别的菜品识别服务吧 实现步骤 只需 三步 , 1小时内 即可完成图像识别接口的调用。
StreamLoadPutTimeMs:向 FE 请求获取导入数据执行计划所花费的时间,单位毫秒。 ReadDataTimeMs:读取数据所花费的时间,单位毫秒。 WriteDataTimeMs:执行写入数据操作所花费的时间,单位毫秒。 CommitAndPublishTimeMs:向Fe请求提交并且发布事务所花费的时间,单位毫秒。
NL2SQL指将自然语言转换成结构化查询语言的任务,要求模型能够理解自然语言的意图,并将其转换成能够执行的SQL查询语句。
x3C;obj>> 是 每一行对应columns中列名的值 tags List<Map<string, string>> 否 如果日志数据中有标签,那么和rows一一对应 datasetScanInfo 代表扫描原始数据集的统计信息,其结构定义如下: 参数名称 类型 是否必须 描述 statistics Object 是 数据集扫描的一些统计信息 statistics 代表本次查询所扫描的原始数据集的统计信息
列描述 用来解释此列数据的含义和用途,智能体将会根据列描述对记忆表进行按需调用并读写列信息。 数据类型 选择存储字段对应的数据类型,智能体将按照开发者定义的字段数据类型,对终端用户输入的内容进行保存。 是否必要 定义字段是否必要,在保存记忆表的一行数据时,终端用户在对话中必须提供必要字段的信息,否则无法保存该行数据。
LangChain 提供了 Chain、Tool 等架构的实现,我们可以基于 LangChain 进行个性化定制,实现从用户输入到数据库再到大模型最后输出的整体架构连接。 搭建数据库: 个性化大模型应用需要有个性化数据库进行支撑。由于大模型应用需要进行向量语义检索,一般使用诸如 chroma 的向量数据库。在该步骤中,我们需要收集数据并进行预处理,再向量化存储到数据库中。
数据源管理、数据集成、数据开发支持数据库多版本选择。
数据库名称 选填 default String ClickHouse 数据库名称。 表名 必填 none String ClickHouse 表名。 使用本地 选填 false Boolean 在分布式表引擎的情况下直接读取/写入本地表。 sink.flush 间隔 选填 1000 Integer 最大刷新大小,超过此大小将会刷新数据。
使用百度提供的K/V存储可以为您省去运行和扩展高可用分布式集群的管理成本,我们还为您提供审计服务,随时为您更新资源使用情况。较之自建数据库,百度提供的K/V存储具有更经济、更专业、更高效、更可靠、简单易用等特点,使您加倍专注于自身核心业务。 总体架构如下: 分布式对象存储 百度提供稳定、安全、高效且高扩展的对象存储服务,支持单文件最大5TB的文本、多媒体、二进制等任何类型的数据存储。
SQL数据库为Web应用提供数据持久化和数据查询。 第二阶段:基于业务的迅速发展,网络扩容如下: 增加缓存服务,从而降低SQL数据库的荷载。 搜集日志保存至Hadoop做离线处理,从而更加理解用户行为。 数据汇总至数据仓库,从而获取交互式报表。 加入实时模块和外部数据交互等等。