附上完整项目源码) 大模型开发 / 技术交流 LLM API 文心大模型 2 3 赞过 评论 9552 看过 徐徐大树 基于langchain+千帆sdk的一个基于文档的QA问答Demo 本文介绍了如何使用 Langchian + 千帆 SDK 完成对特定文档完成获取、切分、转为向量并存储,而后根据你的提问来从文中获取答案。
ARCHIVE_ON_DELETE 删除 PVC 后是否保留对应数据,仅当 PVC 挂载目录隔离时生效, true-保留,false-不保留 ;PVC 挂载目录共享时,删除 PVC 不会删除任何数据。设置为不保留则直接删除对应 PVC 的子目录,否则仅将原子目录名加上 archive- 前缀后保留。 STORAGE_CLASS_NAME 创建的 StorageClass 名称。
文档在此 如果不用流式响应,那就是普通的 post 接口,so easy!
设备使用准备 设备使用准备 通用方案—软件授权方案 : 软件授权方案包含标准的云端ASR、NLP技能以及TTS能力,百度SDK接收用户传入的一路音频数据,并返回用户相关语义或tts结果。 软件授权方案支持Linux系统和RTOS系统,用户分别需要准备以下信息以获取SDK。
自动获取 数据干预支持通过回流用户反馈、抽取历史对话和挖掘知识库信息自动获取用于干预的数据,同时帮助开发者了解应用对话和用户反馈的情况,提供进行干预的参考。 问答对自动获取支持三种来源的配置:用户反馈、在线抽取、离线挖掘(待上线),自动获取到的问答对数据统一为 待处理 状态,你可以通过采纳问答对使这些数据生效。
主要有以下核心控制逻辑: 1.当用户未登录时,不显示便签板,只显示登录表单。登录表单提交后,初始化gatewayClient,为后续渲染便签做准备。便签板NoteWall.js代码如下。
在“人工标注数据+强化学习”框架下,训练 ChatGPT 主要分为三个阶段。 第一阶段使用标准数据(prompt 和对应的回答)进行微调,也就是有监督微调 SFT(Supervised fine-tuning) 第二个阶段,训练回报模型(Reward Model, RM)。
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