高级用法 暂无 示例和案例研究 目前暂无具体的实际应用案例。 API文档 暂无 更新记录和贡献 初始版本发布。 如您希望为会话小结组件贡献代码或反馈,请参考 贡献指南 。
更多用法 多模型调用对比 对比前面ERNIE-Speed-8K 开发其他的模型或者使用内置模型。
数据类型为Message[str],必要参数 top_k : 返回匹配度最高的top_k个结果,默认为1, 非必填 高级用法: 本组件根据向量的相似度进行检索,支持使用不同的embedding方法和索引方式来优化检索的效果。
加速域名管理 新建加速域名 如下代码可以新建一个加速域名: origin = new ArrayList (); origin.add(new OriginPeer().withPeer("1.2.3.4")); // 添加源站 1.2.3.4 origin.add(new OriginPeer().withPeer("2.3.4.5")); // 添加源站
短语音识别-极速版(ASR) 简介 短语音识别(ASR)可以将音频流实时识别为文字,并返回每句话的开始和结束时间,适用于手机语音输入、语音搜索、人机对话等语音交互场景。
使用vLLM加速大模型推理 vLLM(Vectorized Large Language Model)是一个高性能的大型语言模型推理库,支持多种模型格式和后端加速,适用于大规模语言模型的推理服务部署。 准备环境和资源 可根据资源规模、稳定性、灵活性等要求按需准备轻量计算实例或通用计算资源池,用于快速部署vLLM。
关于每个字段的详细解释和VS Code Debugger的更多用法,您可参考 Node.js debugging in VS Code 在您的代码中打上断点,然后选择 Debug , Start Debugging ,开始调试。 调试Python函数 用VS Code打开工作目录bsam-app。
ivf_hnsw_pq 基于ivf算法对数据进行近似计算,分桶内构建hnsw索引,对向量进行乘积量化 对查询速度要求高 对召回率要求较低 需求内存占用比较小 全内存 精度较低 欧式距离(l2) 内积(innerproduct) Elasticsearch Score详解 默认情况下,ES的检索结果会按照相关性分数排序并返回(由高到低),相关性分数体现了document和检索的相关程度,通过一个大于0
语义向量计算(Embedding) 简介 语义向量计算组件(Embedding)支持将文本转化为用数值表示的向量形式,用于文本检索、信息推荐、知识挖掘等场景 Embedding-V1,是基于百度文心大模型技术的文本表示模型,在Embedding模块中,我们使用Embedding-V1作为默认模型 基本用法 初始化 import appbuilder from appbuilder import Message
挂载路径 SOURCEPATH 源路径 CREATOR 任务创建人 CREATEDTIME(UTC+8) 任务创建时间 --pods=true时的输出: 字段 说明 PODNAME pod名称 WORKERTYPE worker的类型master/worker IP POD IP STATUS 运行状态 GPU 分配的GPU数量 STARTTIME POD启动时间 FINISHTIME POD结束时间