一个API调用来检索模型中的所有项 - 腾讯云开发者社区

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在 WPF 中获取一个依赖对象的所有依赖项属性

本文介绍如何在 WPF 中获取一个依赖对象的所有依赖项属性。...TypeDescriptor 可以帮助设计器找到一个类型或者组件的所有可以设置的属性，不过我们也可以通过此方法来获取所有可供使用的属性。...下面是带有重载的两个方法，一个传入类型一个传入实例。...1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 /// /// 获取一个对象中所有的依赖项属性。...= null); /// /// 获取一个类型中所有的依赖项属性。

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萌新必看——10种客户端存储哪家强，一文读尽！

原文参考：https://www.sitepoint.com/client-side-storage-options-comparison/ 数据持久数据持久指将内存中的数据模型转化为存储模型，和将存储模型转化为内存中的数据模型这一过程的统称...优势可以在JavaScript或HTML中定义值，例如用于存储特定组件的状态 DOM速度过快缺点易碎：刷新或关闭当前内容会清除所有内容（除非服务器将值传递到HTML中）...然后定义一个名为id的自动递增键： ? 数据库连接就绪后，可以在事务中添加新数据项： ? 此时可以检索值 ?...以下代码将网络响应存储在名为myCache的缓存中： ? 类似的函数可以从缓存中检索项。下面的例子中，它返回响应正文文本： ?...API并不友好 Cache API是存储从网络检索的文件和数据的最佳选择。

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一文解析如何基于 LangChain 构建 LLM 应用程序

通过 LangChain，开发人员能够轻松管理与语言模型的交互，无缝连接不同的组件，并集成 API 和数据库等资源。...开发团队可以构建引用专有信息的复杂应用程序，从而增强模型的响应能力。举例来说，我们可以利用 LangChain 构建应用程序，从存储的内部文档中检索数据，并将其整合为对话响应。...为了有效使用 LLM，我们需要导入适当的库和依赖项，以便在应用程序中能够调用和使用 LLM 的功能。...以下是一个示例代码片段，展示了如何导入 "langchain" 库和初始化 LLM，具体可参考： # 导入必要的库和依赖项 import langchain # 指定要使用的语言模型 language_model...输入 Prompts 后，我们可以从 LLM 中检索生成的文本或响应。

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【AI 大模型】大模型应用架构 ( 业务架构 - AI Embedded、AI Copilot、AI Agent | 技术架构 - 提示词、代理 + 函数调用、RAG、Fine-tuning )

; 如 : Android 应用 , Python 应用中 ; 几乎所有的开发者都要学会大模型应用开发 , 其本质就是调用第三方库 ; 在上一篇博客【AI 大模型】OpenAI 接口调用 ①...的主体是一个应用程序 , 就不再是春对话方式了 , 应用程序还必须提供对应的函数 API , 以供 AI 大模型回调该 API 功能 ; Agent 表示 AI 主动提出的要求 , Agent 代理程序具有一定的...大模型 " 回调 " 应用 / 大模型的功能 ; 调用 API 功能完毕后 , 继续看是否满足 " 提示词 " 的要求 , 不满足的话继续进行函数调用 , 直到满足为止继续执行下一步 ; 最后..." 后 , 然后 , AI 大模型拿到 " 提示词 " 之后 , 先到 " 向量数据库 " 中 , 检索所有可能与该 " 提示词 " 相关的知识 , 最后 , 将 " 提示词 " 根据..." 提示词 " 从向量数据库中检索出来的知识一起传递给 AI 大模型 , 相当于将 " 检索出来的知识 " 追加到了提示词中 , 后面的 AI 大模型执行就相当于 Agent + Function

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使用GPT进行『金融情绪』分析的正确打开方式

为了应对上述挑战，在我们的研究中，我们提出了一个检索增强的大型语言模型金融情绪分析框架。...在第一个模块中，我们应用指令调优来微调开源预训练的LLM，如LLaMA和ChatGLM，使其在提供金融新闻或推文时的行为与预测金融情绪标签保持一致。...这个过程包括构建一个特定于金融情绪分析任务的指令遵循数据集，并使用它来微调预训练的LLM。 RAG模块在框架中起着至关重要的作用，它从与输入查询相关的外部源检索相关的背景信息。...它们涵盖了广泛的金融信息，包括大量的价格走势分析、收益电话和会议记录，以及与各种规模的公司有关的投资研究。所有这些源都提供了检索api，使我们能够访问和检索信息。...随后，我们利用各种知识来源的检索api来提取相关信息。如果新闻项包含时间信息，我们在特定的时间范围内执行搜索。搜索返回来自已识别的财务来源的相关上下文片段的列表。

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经典检索算法：BM25原理

bm25 是一种用来评价搜索词和文档之间相关性的算法，它是一种基于概率检索模型提出的算法，再用简单的话来描述下bm25算法：我们有一个query和一批文档Ds，现在要计算query和每篇文档D之间的相关性分数...于是我们就可得到：我们接着做下面的等价变换：此时，公式中根据出现在文档中的词计算，则是所有词做计算，不需要考虑，此时我们定义RSV （retrieval status value...k1是一个取正值的调优参数，用于对文档中的词项频率进行缩放控制。如果 k 1 取 0，则相当于不考虑词频，如果 k 1取较大的值，那么对应于使用原始词项频率。...这里k3 是另一个取正值的调优参数，用于对查询中的词项tq 频率进行缩放控制。...总结下本文的内容：BM25是检索领域里最基本的一个技术，BM25 由三个核心的概念组成，包括词在文档中相关度、词在查询关键字中的相关度以及词的权重。

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探索 AI 森林：LangChain 框架核心组件全景解读

调优现有模型：对于现有的模型，Example selectors可以提供新的示例来继续训练和调优模型，提高其在特定任务上的表现。...测试模型：Example Selectors也可以用来提供测试用例，评估模型在给定任务上的性能。...检索结果将为后续的问答生成提供信息支持，以产生更加准确和完整的回答。索引 Indexing 索引 API 能够将来自各种源的文档同步到矢量存储中，并避免不必要的重复写入和重新计算嵌入。...文档链 DocumentsChain 文档链（DocumentsChain）用于将多个文档作为输入传递给下游的链。它可以用来从多个文档中抽取信息、进行问答、总结等任务。...回调 Callbacks LangChain 提供了一个回调系统，允许您连接到 LLM 申请的各个阶段。这对于日志记录、监控、流传输和其他任务（添加标签、计算 Token 等）非常有用。

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最全的数组操作方法，你造吗？

在 JavaScript 中，对于数组的操作非常频繁，对应的 API 也很丰富。...ES5 引入了一个新方法 forEach，使数组遍历更加简洁， forEach需要传递两个参数，第一个参数是回调函数，是必选参数，第二个参数是一个对象，用来改变 callback 中的 this 指向，...---- some ( callback, [thisArg] ) some 是`某些、一些`的意思，其作用是对数组中的每一项执行回调函数，如果该函数对任一项返回 true，则停止遍历，并返回 true...---- every (callback, [thisArg]) every 是`每一个`的意思，其作用是对数组中的每一项执行回调函数，如果该函数对每一项都返回 true，则返回 true 。...findIndex() 也是用于查询数组元素的位置，和 indexOf() 不同的是，它可以检索对象数组的元素位置，但需要通过回调函数来指定匹配的元素。

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ragflow v0.19.1全面升级：性能优化与新特性深度解析

图增强检索改进 GraphRAG算法获得三项关键优化： • 改进了社区发现(Community Detection)算法 • 优化了大型文件处理时的停滞问题 • 新增PageRank验证机制(非ElasticSearch...API与SDK增强 • 知识库API现在支持动态添加 • 数据集操作增加健壮性错误处理 • 对话完成接口支持参数持久化 • 新增/chunks/{id}端点实现精准片段获取示例：创建知识库的cURL命令...兼容性说明： • 内置重排序模型已从默认交付中移除 • 知识图谱不再作为分块方法选项 • 引用标记格式变更为[ID:n]标准 2....性能调优建议： • 对于超过10万文档的项目，建议设置： ....WASM边缘计算部署 RAGFlow v0.19.1通过这146项代码变更和37个新特性，显著提升了企业在复杂文档智能处理场景下的生产效率。建议所有用户升级至该版本以获得最佳性能和安全性体验。

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UC伯克利 | 提出索增强微调(RAFT)，只需少量微调，就能大幅提升模型领域QA能力

而在开卷考试中RAFT就像是一套特别的复习方法，用来让这个模型更好地适应特定领域的检索增强（RAG）任务。...在所有这些场景中，LLM都会被用来回答问题，而这些答案都可以在一系列文档中找到。尽管检索技术可能会影响准确性，但是本身对该机制影响不大。...本篇文章主要研究的就是这样的特定领域开卷设置，以及如何让预训练的LLM适应这个特定领域，包括如何让它对检索到的文档数量的变化和干扰项更加稳健。...通过移除训练数据中的除神谕文档，迫使模型记住领域知识。RAFT的训练数据如下所示，下面图中可以看到一个示例训练数据：除此之外，本文还提供了数据集训练数据的一个示例。...##Answer: Delhi 实验结果实验中，作者挑选了几个不同领域的数据集来测试模型，有的来自维基百科的常识性问题，比如电影、体育；还有的出自API文档，这些主要是看模型能不能根据文档正确调用API

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每日学术速递4.4

然而，这些模型只能通过受限的 API 访问，这为该领域的新研究和进步创造了障碍。我们提出了一种管道，可以通过利用 ChatGPT 与自己进行对话来自动生成高质量的多轮聊天语料库。...随后，我们采用参数有效调整来增强开源大型语言模型 LLaMA。由此产生的名为 Baize 的模型在带有护栏的多轮对话中展示了良好的性能，可以最大限度地减少潜在风险。...在这项工作中，我们提出了 ReMoDiffuse，这是一种基于扩散模型的运动生成框架，它集成了检索机制以改进去噪过程。...3）条件混合在推理过程中更好地利用检索数据库，克服了无分类器指导中的尺度敏感性。...首先，我们策划了 CortexBench，它由 17 项不同的任务组成，涵盖运动、导航、灵巧和移动操作。接下来，我们系统地评估现有的 PVR，发现没有一个具有普遍优势。

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LLM 系列（十）：RAG 番外篇-向量检索

BM25：一项对比分析特性 TF-IDF BM25 理论模型向量空间模型 (Vector Space Model) 概率信息检索模型 (Probabilistic Model) 词频处理线性或对数增长...所有的数据修改操作都会先写入日志代理，确保了操作的持久性和可恢复性。在 Milvus 的 API 中，理解search和query的区别至关重要： • search：特指向量相似性搜索。...Embedding 模型调优 Embedding 模型是整个语义检索系统的基石，其质量直接决定了检索效果的天花板。...表5：检索任务核心评估指标指标定义解读适用场景 Recall@k 在返回的前k个结果中，包含了多少比例的“所有”相关文档。衡量系统的“查全率”或覆盖能力。...• 离线模型迭代：收集到的反馈数据可被用来定期地、离线地对Embedding模型或Reranker模型进行微调，创建了一个手动的改进循环。

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ChatGPT开源平替来了，开箱即用！前OpenAI团队打造，GitHub刚发布就揽获800+星

据悉，OpenChatKit一共包含200亿参数，在EleutherAI的GPT-NeoX-20B（GPT-3开源替代品）上进行了微调，还可以连接其它API或数据源进行检索等等。...OpenChatKit，你的平替ChatGPT 据介绍，OpenChatKit一共包含4个基本组件： 1、一个指令调优的大型语言模型。...用来帮助微调模型使其能够为特定任务提供高精度的结果，只需要准备自己的数据集。 3、一个可扩展的检索系统。可以让你在推理时从文档存储库、API或其他实时更新信息源添加信息。...在GitHub上的仓库，你可以找到它的训练代码、测试推理代码以及通过检索增强模型的代码。具体如何使用？首先，在开始之前，安好PyTorch和其他依赖项。...但它还不太擅长创意写作（尤其是编长故事）、写代码，以及有时可能会重复响应你的请求、在切换话题时表现迟钝…… 不过，正如Together在博客中说的那样：这个模型不是发布完就完了，它是一个开源项目的开始

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畅游人工智能之海 | Keras教程之Keras的知识结构

要明确三点：①网络层的实例是可调用的，它以张量为参量，并返回一个张量；②输入和输出均为张量，它们都可以用来定义一个模型（Model）；③这样的模型可被训练。 ...标准化层标准化层有BatchNormalization层，它在每一个批次的数据中标准化前一层的激活项，即，应用一个维持激活项平均值接近 0，标准差接近 1 的转换。 ...其他损失函数Losses 损失函数是编译Keras模型的所需的两个关键参数之一。它是用来优化参数的依据，优化的目的就是使loss尽可能降低，实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。...常用的激活函数有softmax、relu等等。回调函数Callbacks 回调函数是一个函数的合集，会在训练的阶段中所使用。你可以使用回调函数来查看训练模型的内在状态和统计。...用来将初始化器传入 Keras 层的参数名取决于具体的层。正则化Regularizers 正则化器允许在优化过程中对层的参数或层的激活情况进行惩罚。网络优化的损失函数也包括这些惩罚项。

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LLM链正在改变AI开发

到 2025 年，超过 7.5 亿个应用程序将严重依赖 LLM，自动化大约 50% 的所有数字工作。...在这股变革浪潮中，LLM 链作为一项关键创新应运而生，它增强了 GPT 等 LLM 的功能，为各行各业前所未有的进步铺平了道路。...这允许创建专门的链，例如维基百科文章生成器，它可以根据随机主题生成内容。 LLM 链中的执行逻辑是无缝的。_call 方法使用输入值格式化提示，请求 LLM，并通过回调管理器记录过程。...Langchain 允许快速在不同模型之间切换，利用来自 OpenAI 和 Google 的 SDK。这对需要更多资源来独立开发广泛 SDK 的小型公司特别有利。...LLM 链代表了大型语言模型利用方面的一项重要进步。随着它们的不断发展，它们的影响只会越来越大，使它们成为人工智能工具包中不可或缺的工具。

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一款 AI 驱动的开源桌面笔记应用—Reor

今天要介绍的是一款实现了self-organizing的AI 笔记应用，它不光可以基于ChatGPT这类api模型运行，还可以基于本地化的模型运行。...（也支持连接到兼容 OpenAI 的 API，如 Oobabooga。）如何实现“self-organizing”？ 1. 您编写的每个笔记都被分块并嵌入到一个内部向量数据库中。2....LLM 驱动的问答（Q&A）在笔记语料库上进行检索和生成（RAG）。4. 所有内容都可以进行语义搜索。5. 可以将 Reor 视为一个具有两个生成器的 RAG 应用：LLM 和人类。...在问答模式中，LLM 从语料库中检索到的上下文中获取信息以帮助回答查询。同样，在编辑模式中，人类可以切换侧边栏以显示从语料库中“检索”到的相关笔记。...Hugging Face 有一个包含最流行模型的不错页面。我建议从 7B 4-bit 模型开始，看看它在您的系统上的表现如何。2.在 Reor 设置中的“添加新的本地模型”下连接它。

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CVPR 2023教程 | 多模态智能体-链接大模型

例如，HuggingGPT接入了HuggingFace上所有的模型，并结合了ChatGPT完成模型选择的任务。...自我评估（Self-Assessment）最近的一项研究尝试通过自我评估来提高准确性。...图12 指令调优（Instruct Tuning）提高准确性的另一个方法是将系统与指令调优结合起来，生成指令 API 对的数据集，以调整较小的大语言模型。...工具生成设想一个情况：在全新的任务场景下，没有合适的工具可以调用，是否可以自己生成一个合适的工具来使用？图14 检索增强的多模式代理第二个方向是检索增强的多模态代理。...例如，如果我们有一个包含产品图像的数据库和价格列表。即使只有图像作为提示时，多模态代理也可以检索到相应的价格。

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用于实现用python和django编写的图像分类的Keras UI

它是如何构建的该应用程序分为3个模块：管理部分： Web UI，模块和所有核心内容后台工作者：是一个可以在后台执行的Django命令，用于根据数据集训练模型 API：此部分公开API以从外部与应用程序交互...在这个模块中，使用的最多是模型和模型表示： module.py：这里是所有具有现场规格的型号。...假设只想为每个数据集训练一个模型 DataSet：它包含模型，模型设置和数据集的名称。 DataSetItem：它包含数据集项，因此每行一个图像附加标签。...API是在一个单独的应用程序中创建的 python manage.py startapp API 基本上所有CRUD模型都可以通过API公开，但是需要指定如何序列化它 class DataSetItemSerializer...预测有一种常见的方法，给定样本和数据集，检索模型，加载模型并进行预测。

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客户端存储

除了存储数据，这些 API 可以用来检索数据，且在某些情况下还能执行搜索和批处理操作。置于沙盒中的所有这四个存储 API 都将数据绑到一个单独的“源”（origin）上。...存储操作会背景环境中执行，当操作完成的时候，应用会以回调函数被调用这种形式接收通知，这个函数须在调用的时候被指定。...Web Storage 的弱点使用同步 API（这是得到最广泛支持的模式）存储大量的或者复杂的数据时性能差。缺少索引导致检索大量的或复杂的数据时性能差。（搜索操作需要手动遍历所有项。）...启动在整个文件系统中拿到一个控制手柄（handle），用来检查 “checkins/” 目录。如果目录不存在，使用 getDirectory 创建。...但如果我们知道我们在 SQL 中，有更容易和更快的方式 —— 我们可以执行一个特殊的 select 语句来检索计数。它将返回一行，其中一列包含计数。

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访问数据 - 反应方式（Vert.x入门的第4部分）

异步协调困境一旦你有了一套异步方法，你通常要编排它们：依次进行，一旦另一个活动完成，就调用它。同时进行，同时调用几个活动，并在所有/其中一项完成时收到通知。...从数据库中检索到结果时会通知您。关于JDBC的注意事项：默认情况下，JDBC是一个阻塞API。为了与数据库交互，Vert.x委托给一个工作者线程。虽然它是异步的，但并不完全是非阻塞的。...首先我们创建一个我们在方法（5）结尾处返回的Future对象（1）。它的完成或失败，取决于我们是否成功检索到数据库的连接。这在（2）中完成。...这很好，但它并没有实现我们的REST API。所以，现在我们来关注一下。为了改变我们的想法，下面是我们需要更新的方法： getAll 返回所有协议。 addOne插入一项新的协议。...通过Future，你在你的实现中遵循一个通用模式，一旦你掌握它，这是非常简单的。其次，我们已经看到JDBC如何被用来实现我们的API。因为我们使用Future，使异步JDBC很简单。

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在 WPF 中获取一个依赖对象的所有依赖项属性

萌新必看——10种客户端存储哪家强，一文读尽！

一文解析如何基于 LangChain 构建 LLM 应用程序

【AI 大模型】大模型应用架构 ( 业务架构 - AI Embedded、AI Copilot、AI Agent | 技术架构 - 提示词、代理 + 函数调用、RAG、Fine-tuning )

使用GPT进行『金融情绪』分析的正确打开方式

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