一个为云而生的开源数据库  内容精选
  • 【大模型】快速体验百度智能云千帆AppBuilder搭建知识库与小助手 千帆社区

    组件”服务是对底层服务能力的组件化封装,包括 多模态的AI能力组件 (如文字识别、文生图等)、 基于大语言模型的能力组件 (如长文总结、nl2sql等) 和基础组件 (如向量数据库、对象存储等),每个组件完成一个特定的功能。 “框架”服务则是通过将上述组件有选择地串联、组合起来,让它们能够比较完整地完成一个特定场景的任务。

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  • Langchain 千帆从入门到实战 千帆社区

    登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 6 1 Langchain 千帆从入门到实战 大模型开发 / 技术交流 LLM 开源大模型 社区上线 2023.11.08 5956 看过 前言 在进入本章之前,我们先简单介绍一下Langchain,他是一个可以帮助用户快速构建从原型到生产的LLM应用的框架。

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一个为云而生的开源数据库  更多内容
  • 大模型应用实践:「创意营销应用」Stable Diffusion 打造企业专属绘图设计神器 千帆社区

    本期直播间评论区福利大放送哦,直播间小助手评论区不定时发放千帆大模型平台不同金额代金券,请持续关注哦 本期直播由 百度智能云图像算法工程师 带你了解「如何使用千帆大模型打造企业专属绘图设计神器」 课程简介 课程名称:《创意营销应用:Stable Diffusion 打造企业专属绘图设计神器》 课程讲师:打砖块 百度智能云图像算法工程师 课程时间:11月24日 19:00-20:00 课程亮点内容: 文图介绍和应用场景详情

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  • 一文全览LangChain数据连接模块:从文档加载到向量检索RAG,理论+实战+细节 千帆社区

    Vector stores 向量存储(数据库) 将文本向量化之后,下一步就是进行向量的存储。 这部分包含两块:一是向量的存储。二是向量的查询。 官方提供了三种开源、免费的可用于本地机器的向量数据库示例(chroma、FAISS、 Lance)。因为我在之前RAG的文章中用的chroma数据库,所以这里还是以这个数据库为例。

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  • 文心千帆探索--Python基本对话模型调用的实践 千帆社区

    2.文心大模型API Python使用1-基本对话模型调用 文心大模型api使用方法和openai类似的,首先要需要用在百度云上注册一个千帆应用,获得应用的key和secret: 百度智能云千帆大模型平台 然后就能直接调用api了,基本的模式如下: 首先用应用的key和secret生成一个access token, token的有效期是1个月 填充API Key与Secret Key import

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  • 实训营第5期:【创意营销应用】 Stable Diffusion打造企业专属绘图设计神器 千帆社区

    本期课程带你学习 如何使用千帆大模型 打造企业专属绘图设计神器 在人工智能的黄金时代,利用大模型搭建一个符合业务场景的应用成为行业从业者的必要技能。为满足当下用户对于大模型应用开发的技术需求,百度智能云千帆大模型平台官方出品《大模型应用实践》实训营,助力企业级开发者以及个人开发者在AI应用过程中独立完成系统性开发! 全部课程排期查看请详戳 !

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  • 镜像列表 - 轻量应用服务器LS | 百度智能云文档

    应用镜像 Node.js Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境,用于方便地搭建响应速度快、易于扩展的网络应用。该镜像基于CentOS 7.9操作系统,预装了MySQL。 应用镜像 ASP.NET ASP.NET是一个开源的服务端Web应用程序框架,用于构建动态网页、应用和服务。

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  • 【AI辅助打标】使用千帆平台进行企业级打标模型训练 千帆社区

    对出现的问题数据进行标记后存入问题数据库中,经确认后再决定是通过清洗转换后入库,还是直接放弃,抑或其他方式处理。对于清洗前后的数据还需进行一致性检查,以保证清洗结果集的质量。 使用模型进行数据清洗可以达到省去人力成本和时间成本的目的,为项目降本增效。同时模型可以将大模型标注数据原本脏数据生成质量更优的数据,模型对数据进行评分又能更好的对质量极低的数据进行剔除。

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  • 导入本地数据 - Baidu Palo/Doris 使用文档

    对于开源用户,可以选择填写 FE 地址以及 FE 的 http_port,但须保证客户端和 BE 节点的连通性。

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  • 使用langchain和文心API打造知识库问答-02知识库问答实现 千帆社区

    chunk_overlap为0,相邻文本块无重复内容,此参数如果大于0,那么上一个文本块的结尾部分做为下一个文本块的开头。 4.3、向量化和存储 我们定义了 split_documents 方法来对文本块进行向量化并保存到本地文件,其中我们使用了开源的 FAISS ( facebook AI Similarity Search的缩写 )为向量检索框架。

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