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减少大型语言模型中幻觉的已验证技术之一是 检索增强生成,或 RAG。RAG 使用检索器搜索外部数据,在将提示发送到生成器(即 LLM)之前,使用上下文对提示进行增强。
ElasticSearch可以对查询出的内容中关键字部分进行标签和样式的设置,但是你需要告诉ElasticSearch使用什么标签对高亮关键字进行包裹
JSON:JavaScript Object Notation 【JavaScript 对象表示法】.
XML+JSON常见面试题 什么是JSON和XML 什么是JSON和XML JSON:JavaScript Object Notation 【JavaScript 对象表示法】. XML:extensiable markup language 被称作可扩展标记语言 JSON和XML都是数据交换语言,完全独立于任何程序语言的文本格式。 JSON与XML区别是什么? 有什么共同点 JSON与XML区别是什么? 有什么共同点 共同点: 用于RPC远程调用数据交换格式 RPC远程调用简单理解:调用本地服务一样调用远
通过在Tungsten Fabric外部虚拟IP地址的端口8082上访问的REST API,可以获得Tungsten Fabric群集的所有配置。 用户可以使用HTTP GET调用来检索资源列表或其属性的详细信息。 数据作为JSON对象返回。
不知不觉,LangChain 已经问世一年了。作为一个开源框架,LangChain 提供了构建基于大模型的 AI 应用所需的模块和工具,大大降低了 AI 应用开发的门槛,使得任何人都可以基于 GPT-4 等大模型构建自己的创意应用。
本项目的目标是,通过百度地图web服务api获取中国所有城市的公园数据,并获取每一个公园具体评分、描述等详细内容,最终将数据存储到MySQL数据库。
Redis和MongoDB都是非常流行的NoSQL数据库。Redis通常用于缓存和高速读取,而MongoDB则适用于数据存储和快速检索。在这篇文章中,我们将介绍如何将Redis与MongoDB集成,以实现更好的性能和可伸缩性。
大家好!自我上次写作以来到现在已经有段时间了。今天,我想和大伙分享一些非常有意思的内容。为了存储及管理的方便,相信大家可能都会选择使用一些密码管理器来存储不同网站的密码(例如Facebook,Gmail等其他帐户)。那么,作为存储如此敏感数据的管理工具是否应该保证足够的安全性呢?
最近在写一个覆盖公司产品全站页面性能测试的项目,随着代码量逐渐上升, 单纯的脚本执行的姿势,使维护成本上去了,代码散落各地,调用要打一大串。 所以直接搞成CLI改善使用体验和降低维护成本。
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提到监控或应用观测,经常出现三个词:「链路(Tracing)」、「指标(Metric)」和「日志(Logging)」。
随着互联网的快速发展,应用程序接口(API)成为了不同系统和服务之间进行数据交换和通信的重要方式,然而API接口的广泛使用也引发了一系列的安全问题,在当今数字化时代,API接口安全问题的重要性不容忽视,恶意攻击者利用漏洞和不当的API实施,可能导致数据泄露、身份验证问题以及系统的完整性和可用性受到威胁,本文将探讨API接口安全问题的重要性并介绍常见的安全威胁和挑战,还将探讨如何保护API接口免受这些威胁并介绍一些最佳实践和安全措施
LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架,LangChain 灵活的抽象和广泛的工具包使开发人员能够利用 LLM 的力量。由于其版本迭代的太快,作者也是在不断的探索。
在 API 工艺的世界里,没有比设计更受热议的领域了。从 REST、gRPC 到 GraphQL,有许多方法可以设计和标准化 Web API 交互。今天,我们将注意力转向另一种方法,JSON API,JSONAPI.org 上详细介绍的用于构建 API 的规范。
列出了改进 MSSQL 注入利用的几种技术。所有向量都至少在三个最新版本的 Microsoft SQL Server 上进行了测试:2019、2017、2016SP2。
这是一个多数值json objects检索器。这个软件包可以创建基于点路径(dot path)的json objects的排序表, 这个有点类似mongodb那样根据你给的路径建立检索。这个软件包主要是针对NoSQL编程,已经在项目escanordb中用于创建检索结构了。
动态下拉菜单(或依赖下拉菜单)的概念对于编码来说是令人兴奋且具有挑战性的。动态下拉列表意味着一个下拉列表中的值取决于前一个下拉列表中选择的值。一个简单的示例是三个下拉框,显示区、taluk 和村庄的名称,其中 taluk 中的值取决于区中选择的值,村庄中的值取决于 taluk 下拉列表中选择的值。动态下拉可以使用以下技术来实现:
这段时间大师兄项目中出现了固定数据池的模糊检索需求,也就是在一大堆几乎不变化的数据中进行模糊检索。同时,这样的检索需求在同模块中也会出现很多次。
本文将重点介绍如何在Spring中添加ETag功能、如何使用 curl来验证添加了ETag功能的REST API以及对这些REST API进行集成测试。
上篇我们讲到了 Elasticsearch 全文检索的原理《别只会搜日志了,求你懂点原理吧》,通过在本地搭建一套 ES 服务,以多个案例来分析了 ES 的原理以及基础使用。这次我们来讲下 Spring Boot 中如何整合 ES,以及如何在 Spring Cloud 微服务项目中使用 ES 来实现全文检索,来达到搜索题库的功能。
2、3、4点基本是在做“降本增效”,功能性的更新主要就是第1点了(附上官方的专题介绍页):
有两个 JavaScript 插件可用于读取和处理 CSV 和 Excel 文件,之后仅对自己的脚本进行编码即可。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
github 地址:https://github.com/qq44924588...
本指南涵盖了一系列核心原则,您可以应用这些原则来改善在各种LLM相关用例中的延迟。这些技术来自于与广泛的客户和开发人员在生产应用程序上的合作,因此无论您正在构建什么——从细粒度的工作流程到端到端的聊天机器人,都应该适用!
大型语言模型(LLM)已经取得了显著的成功,尽管它们仍然面临重大的限制,特别是在特定领域或知识密集型任务中,尤其是在处理超出其训练数据或需要当前信息的查询时,常会产生“幻觉”现象。为了克服这些挑战,检索增强生成(RAG)通过从外部知识库检索相关文档chunk并进行语义相似度计算,增强了LLM的功能。通过引用外部知识,RAG有效地减少了生成事实不正确内容的问题。RAG目前是基于LLM系统中最受欢迎的架构,有许多产品基于RAG构建,使RAG成为推动聊天机器人发展和增强LLM在现实世界应用适用性的关键技术。
官方把 Retrieval 插件的代码开源了,我们可以根据官方示例与这个仓库的代码查个所以然。插件由以下组件组成:
LangChain Agent的终极指南,本教程是您使用 Python 创建第一个agent的重要指南,请立即开始你的 LLM 开发之旅。
在 Python 中,数据属性和方法统称为属性。方法是可调用的属性。动态属性呈现与数据属性相同的接口——即,obj.attr——但是根据需要计算。这遵循 Bertrand Meyer 的统一访问原则:
Spring Boot 是一个基于Spring框架的快速开发框架,可以快速构建基于Java的Web应用程序。在本文中,我们将介绍如何使用Spring Boot构建RESTful API,包括如何设置Spring Boot应用程序、定义RESTful API的路由和控制器、实现业务逻辑、数据持久化以及单元测试等方面的内容。
LangChain 由 Harrison Chase 于 2022 年 10 月推出,是一个开源编排框架,用于使用 LLM 开发应用程序,推出后迅速脱颖而出,截至 2023 年 6 月,它是 GitHub 上增长最快的开源项目。
(3)在函数f中获取参数,此时是string类型,需要将其转换为json对象,使用eval即可;
上一篇用以太坊区块链保证Asp.Net Core的API安全(上)我们介绍了基本的解决方案,这一篇我们重点来看客户端。
Elasticsearch 提供了 _mget 和 _bulk API 来执行批量操作,它允许你在单个 HTTP 请求中进行多个索引获取/删除/更新/创建操作。这种方法比发送大量的单个请求更有效率。
API是用于构建应用程序软件的一组子程序定义,协议和工具。一般来说,这是一套明确定义的各种软件组件之间的通信方法。 API测试——测试API集合,检查它们的功能、性能、安全性,以及是否返回正确的响应。
从大量文本中解锁准确且富有洞察力的答案是大型语言模型 (LLM) 所实现的一项令人兴奋的功能。在构建 LLM 应用程序时,通常需要连接和查询外部数据源以为模型提供相关上下文。一种流行的方法是使用检索增强生成(RAG)来创建问答系统,该系统可以理解复杂的信息并对查询提供自然的响应。 RAG 允许模型利用庞大的知识库,并为聊天机器人和企业搜索助手等应用程序提供类似人类的对话。
这篇文章,我们继续聊聊,如何折腾 AI 应用,把不 AI 的东西,“AI 起来”。
> 原文链接:<https://document360.com/blog/rest-vs-soap/>
目前德州仪器TI 除了做EDI对接之外,也在使用 API 方式下单。TI API 的订购流程如图所示:
导语 | 随着用户邮件数量越来越多,邮件搜索已是邮箱的基本功能。QQ 邮箱于 2008 年推出的自研搜索引擎面临着存储机器逐渐老化,存储机型面临淘汰的境况。因此,需要搭建一套新的全文检索服务,迁移存储数据。本文将介绍 QQ 邮箱全文检索的架构、实现细节与搜索调优。文章作者:干胜,腾讯后台研发工程师。 一、重构背景 QQ 邮箱的全文检索服务于2008年开始提供,使用中文分词算法和倒排索引结构实现自研搜索引擎。设计有二级索引,热数据存放于正排索引支持实时检索,冷数据存放于倒排索引支持分词搜索。在使用旧全文检索
大家都知道:go-zero的api服务需要通过api文件进行定义。其中返回值的类型定义中并没有支持time.Time的类型。
CRM即客户关系管理系统,通常位于企业信息管理系统的最前端,能够使企业完整地认识整个客户生命周期,提供与客户沟通的统一平台,提升员工与客户接触的效率和客户反馈率,是企业管理中不可替代的系统。而在企业所有信息化系统中,ERP也是不可或缺的一环,它通常位于企业信息系统的中后端,将企业所有资源进行整合集成管理,将企业的物流、资金流和信息流进行全面一体化管理。
童年的回忆中的益智视频游戏,你必须使用各种技巧在屏幕上引导下降的水流。您可以拆分流,稍后将它们合并,或者使用倾斜的木板来改变它们的方向。你必须要有创造力才能使水达到最终目标。
Python确实是个好东西,可以用来解决很多数据上的烦恼。结合现在各个平台提供的API,可以用Python做很多有用的需求哦~
机器之心整理 参与:蒋思源 机器之心曾采访过语知科技的董强先生,在那一篇文章中,我们详细讨论了基于知网知识库的 NLP 解决方案。虽然我们已经了解了这种方法的潜力,但只有真正实现了调用过程,并明确体会到知网知识库的强大之处,我们才真正对这种方法有一个直观的理解。 基于知网(HowNet)知识库的方法在实践和研究中确实大大提升了 NLP 的性能。在最近的 ACL 2017 会议中,清华大学牛艺霖、谢若冰、刘知远和孙茂松等人发表了一篇名为《Improved Word Representation Learnin
QQ 邮箱的全文检索服务于2008年开始提供,使用中文分词算法和倒排索引结构实现自研搜索引擎。设计有二级索引,热数据存放于正排索引支持实时检索,冷数据存放于倒排索引支持分词搜索。在使用旧全文检索过程中存在以下问题:
想查数据就免不了搜索,搜索就离不开搜索引擎,百度、谷歌都是一个非常庞大复杂的搜索引擎,他们几乎索引了互联网上开放的所有网页和数据。然而对于我们自己的业务数据来说,肯定就没必要用这么复杂的技术了,如果我们想实现自己的搜索引擎,方便存储和检索,Elasticsearch 就是不二选择,它是一个全文搜索引擎,可以快速地储存、搜索和分析海量数据。
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