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独家 | 使用检索增强生成技术构建特定行业的 LLM

让我们深入了解如何通过RAG（检索增强生成技术） 构建特定行业的大型语言模型。 公司可以通过使用像ChatGPT 这样的大语言明星提高生产力。...通过这个简单的技巧，您就利用文档检索增强了您的 LLM！这也被称为检索增强生成（RAG）。...使用 RAG 建立特定行业的问答模型 RAG原型 | Skanda Vivek 上图概述了如何构建一个基本的RAG，利用自定义文档的LLM进行问题解答。...例如，当您向LLM 提出总结文档的问题时，您可能希望对包含 "摘要 "或 "总结 "字样的上下文进行加权。...然而，该领域仍处于起步阶段，在自定义文档上使用矢量搜索驱动的 LLM 的特定行业应用程序可以成为先行者，并在竞争中脱颖而出。

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RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

下面是检索增强技术论文的摘要部分，从中我们可以看到，检索增强技术是用于知识密集型nlp任务处理文本生成时，先通过信息检索技术来增强信息输入来使生成的内容更具体、更多样化和更真实的技术。...towardsdatascience.com/build-industry-specific-llms-using-retrieval-augmented-generation-af9e98bb6f68 使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型...使用RAG构建特定行业的问答模型 RAG原型 上图概述了如何构建一个基本的RAG，该RAG利用大型语言模型在自定义文档上进行问题回答。...如果你想要一个简单的方式来测试在自定义文档上的生成性问答，可以查看我的API[6]和code[7]，它在后端使用ChatGPT。...然而，这个领域还处于初级阶段，使用向量搜索驱动的大型语言模型在他们的自定义文档上的行业特定应用可以成为先行者，并超越他们的竞争对手。

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    怎么搜文献，你需要知道的几个科研学术网站

    以下是一些高效的步骤和推荐的科研学术网站，可以帮助您更好地进行文献检索：灯塔学术（https://www.dotaindex.com/scholar）国内的常用文献搜索工具，来自一站式科研服务平台灯塔索引...（dotaindex），其搜文献非常方便，还配套AI功能唯学术（https://www.dotaindex.com/wescholar）在你搜文献的时候，可以看文献的摘要，方便你更快获取论文Google...研究人员可以分享他们的论文，与其他科研人员交流，甚至直接联系论文的作者。...Web of Science (https://www.webofscience.com)Web of Science 是一个多学科的研究平台，提供文献检索、引文分析和影响力评估工具。...Scopus (https://www.scopus.com)Scopus 是一个广泛的文献数据库，涵盖了超过22000种期刊、书籍和会议论文集。

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    LLM + 抓取：让学术文献检索更聪明

    于是就有人开始琢磨：能不能把 爬虫技术 和 大模型（LLM） 结合起来，做一个懂上下文、能对文献内容“消化再输出”的检索助手？今天我就拿一个典型场景来展开：学术文献快速检索助手。...具体的需求是这样的——我想问系统一句话：“帮我找最近一年在 NLP + 爬虫领域的论文贡献”系统就能去抓取学术网站的数据，把相关论文摘要拉回来，再用 LLM 进行整理，最后给我一个像研究助理一样的回答。...：取出相关片段交给 LLM ======client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")query = "帮我找最近一年在 NLP + 爬虫领域的论文贡献"context...检索增强：用户问的问题先和向量库比对，选出最相关的文献片段。效率提升：重复查询时不用重新抓取网页，直接走数据库。...可扩展：后续还能接入不同网站（Scopus、Google Scholar、ResearchGate）。常见陷阱代理没设好：学术站点经常有限流，没有代理很快被封。

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    在 .NET 中优化 API 性能：使用分页、筛选和投影实现高效的数据检索

    获取不必要的数据会增加内存使用量并降低性能。为避免这种情况，我们可以创建处理筛选、分页、排序和将数据投影到特定格式的方法。这种方法可确保我们的应用程序使用更少的内存并更快地执行。...这些工具有助于确保高效的数据检索，减少内存使用并提高性能，即使对于大型数据集也是如此。 问题 获取大型数据集的所有数据可能会占用内存并降低系统速度。...通过使用 ，我们可以从延迟执行中受益，这意味着仅在需要时运行查询。此外，通过使用 ，我们可以只将必要的条件发送到查询，从而减少数据库的工作量。...我们不是返回整个模型及其所有字段，而是只检索手头操作所需的属性。这使我们的查询更加轻松，并确保我们不会因加载不必要的数据而浪费内存或带宽。...ProjectToType 此外，通过自定义属性和扩展方法实现分页和排序，可实现简洁灵活的 API 设计。这种灵活性使用户能够根据特定需求自定义其请求，从而提高应用程序的整体响应能力和效率。

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    SCOPUS数据库_数据库的构成

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 ScienceDirect数据库 1. Elsevier简介 荷兰Elsevier 是全球最大的科学文献出版发行商，已有180多年的历史。...ScienceDirect数据库简介 Science Direct数据库是Elsevier公司的核心产品，也是全球最大的科学文献全文数据库，涵盖了科学、技术以及医学领域的21个学科（数学、物理、化学、天文学...它提供Elsevier的1800多种期刊的检索和全文下载，其中SCI收录1393种，EI收录515种。 3....Scopus数据库简介 Scopus数据库是Elsevier公司于2004年11月推出的数据库，是目前全球规模最大的摘要和引文（A&I）数据库，涵盖了15000种科学、技术及医学方面的期刊。...该数据库收录了来自全球5000家出版社的20500多种经同行评议的出版物（完整收录了Elsevier, Springer/Kluwer, Nature, Science, American Chemical

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    2019中国计算机高引学者榜单出炉，164人入选，周志华位列第二

    该榜单基于以下条件，来分析中国学者的科研成果表现： 1、基于Scopus收录的科研成果发表署名机构为中国（大陆）机构的作者，且现职工作单位在中国。...2、仅统计上述中国学者作为第一作者和通讯作者发表的科研成果（除论文类型成果，也包含行业会议成果和图书专著等多种同行评议成果）。...3、根据Scopus的ASJC标准学科 进行中国学者的科研成果分类，其中工程学科进一步细分为14个学科。每个学科上榜的中国学者数与Scopus收录该学科中国机构署名的作者数量相关。...芮勇博士在多媒体领域的研究成果在学术界产生了深远影响。他是图像搜索领域第一批使用“相关反馈”概念的学者。...从这些学者的高引论文本身来看，最大的特点是开创了某一特定领域的先河，或革新了这个领域的前沿研究，为后来的研究者铺路架桥。而这些学者和他们的高引论文在过去几年的排行榜中也鲜有变化。

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    AI学术打假指南！3分钟就阻止了 ChatGPT 瞎编文献

    近年来，越来越多的科研工作者和学生开始利用 ChatGPT 辅助文献检索和学术写作，的确提升了不少效率。然而，ChatGPT 经常会“自创”一些根本不存在的“假文献”。...Scholar AI 推荐理由： 整合多平台检索（如Scopus、Web of Science），并配备文献质量评分和相关度排序功能，帮助用户优先筛选高影响力论文，特别适合对文献质量要求严格的课题立项或论文写作...文献请勿重复，按标题、作者、年份、摘要、原文链接格式呈现，确保所有引用文献真实存在，若不确定文献是否存在，请直接跳过或标记▲。 五步交叉验证法 获得文献列表后，务必进行人工核查与验证，避免盲目引用。...可参照以下“五步验证法”： ✅ 作者背景验证 验证作者身份，确认其在领域内的专业资质和学术贡献。 ✅ 期刊权威性确认 核实发表期刊是否被SCI、EI等权威数据库收录，访问期刊官网了解其正式性。...ChatGPT 作为辅助检索工具，确实能够带来便捷和灵感，但它并非专门的学术搜索引擎。学术研究讲究严谨和真实，理性使用AI技术，结合权威数据库和科学检验流程，才是高效找到高质量文献的“王道”。

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    大模型赋能文献综述：研究生必备的技术化梳理指南

    文献筛选：语义检索+权威数据库联动，锁定核心文献该环节的技术核心是“基于学术语料训练的语义匹配模型”，而非简单关键词匹配。...、Scopus等数据库，自动筛选“高被引（近3年被引>50次）、最新成果（近12个月发表）、核心期刊（SCI/EI收录）”文献，标注影响因子、研究机构等关键信息，从源头提升文献质量；NLP摘要提取：基于...用户只需根据研究方向选择框架，将文献结构化摘要对应填充，即可快速形成“有观点、有脉络”的综述初稿。某文科研究生使用该功能后，其“乡村振兴数字赋能”综述框架，被导师评价“精准抓住了研究核心脉络”。3....可直观呈现：领域核心作者、权威研究机构的合作网络；近3年研究热点演化路径（如“新能源电池”从“液态电解质”向“固态电解质”的转向）；未被充分关注的研究空白点（如交叉学科的方法迁移应用）。...你在使用AI工具梳理文献时，是否遇到“学科适配性不足”“摘要提取偏差”等问题？欢迎在评论区留下你的学科方向与具体困扰，共同探讨技术赋能学术的实操方案。

    58420

    Playwright多语言生态：跨PythonJava.NET的统一采集方案

    一、问题背景：爬虫多语言割裂的旧时代在大规模数据采集中，尤其是学术数据库如 Scopus，开发者常遇到两个经典问题：技术语言割裂：Python开发人员使用Selenium、requests-html等库...；Java阵营使用Jsoup或HtmlUnit；而.NET开发者则倚重HttpClient+正则组合拳。...动态渲染痛点：现代网站普遍采用JS渲染（如Scopus的搜索页），传统静态爬虫难以胜任，开发者往往手动绕过渲染流程，代码变得笨重复杂。...旧方案的问题一览：问题旧方案表现页面JS渲染Selenium可用，但速度慢、资源高跨语言兼容各语言工具API差异大，协作困难身份伪装需手动封装Cookie/User-Agent逻辑，极不统一分布式扩展性缺乏天然跨语言支持二...），并且提供统一 API 接口，完美适配 JS 渲染网页。

    47010

    学术数据采集中的两条路径：结构化提取与交互式解析

    在科研信息服务领域，大家经常需要批量获取论文元数据，比如 标题、作者、期刊、引用关系 等。如果只是人工下载，无论效率还是覆盖度都远远不够。因此，自动化采集就成了必备手段。...：Scopus 搜索结果页，文章标题和作者往往直接写在源码里。...路径 B：模拟交互获取使用场景：CNKI 的引文网络、Scopus 的推荐文献。只有在点击或下拉时，前端才会发出异步请求。特点：能拿到隐藏在交互之后的数据。局限：性能消耗大，脚本更复杂。...代理接入学术站点的访问限制通常比较严格。通过配置 代理服务（如爬虫代理），可以降低被拦截的概率。数据存储抓取结果一般会落地到 MongoDB/MySQL，供后续的数据分析或知识图谱构建使用。...三、示例代码下面用 Scopus 搜索“deep learning” 的结果做演示。1.

    35610

    对话爱思唯尔架构师：借助MongoDB驱动云平台

    全球每年的医学和科学研究投资额约为4万亿美元。爱思唯尔出版了此类研究成果的17%，并通过像文献摘要和引文数据库(Scopus)这样的产品，让更多人了解到这些研究成果。...爱思唯尔针对战略研究管理、研发绩效、临床决策支持和职业教育，提供数字化解决方案和工具，如同行评议学术文献平台(ScienceDirect）、文件摘要和引文数据库(Scopus)、即用型解决方案(SciVal...、摘要、版本号和发行权等。...我们平均每天服务5000万个API调用，在出版周期的高峰期，该数字更是高达1个亿。 Q 贵司是从一开始就使用MongoDB数据库吗，是否用过其它数据库呢？...迁移过程是分阶段进行的，将特定的功能分成多个微服务。

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    对话爱思唯尔架构师：借助MongoDB驱动云平台

    全球每年的医学和科学研究投资额约为4万亿美元。爱思唯尔出版了此类研究成果的17%，并通过像文献摘要和引文数据库(Scopus)这样的产品，让更多人了解到这些研究成果。...爱思唯尔针对战略研究管理、研发绩效、临床决策支持和职业教育，提供数字化解决方案和工具，如同行评议学术文献平台(ScienceDirect）、文件摘要和引文数据库(Scopus)、即用型解决方案(SciVal...、摘要、版本号和发行权等。...我们平均每天服务5000万个API调用，在出版周期的高峰期，该数字更是高达1个亿。 Q 贵司是从一开始就使用MongoDB数据库吗，是否用过其它数据库呢？...迁移过程是分阶段进行的，将特定的功能分成多个微服务。

    1K30

    你该知道的杂志分区和影响因子及2018最新影响因子下载

    semantic scholar: 一个基于人工智能的学术搜索引擎, 精准性较高。具体使用和描述见基于人工智能的文献检索，导师查找，更聪明。 research gate: 经常在用的。...每年评选的高引科学家就是根据这个数据库计算的，它支持作者检索和分析功能（涵盖了全球3000多万学者信息，每位作者在Scopus赋予了一个作者编码Author ID）；针对每位作者，统计了其文献信息（总发文量...，总被引次数）、h指数、引文概览（可选择排自引，或排共同作者引用）、作者的个人文献输出分析图表（一键生成）。...支持机构检索和分析功能（涵盖了高校、政府机构、科研机构、企业R&D等等，每个独立机构在Scopus中赋予了一个机构编码Affiliation ID）；针对每个机构，统计了各机构的文献信息（总发文量，总被引次数...前段时间发布的国内引用最高的学者名单分析数据就来自于Scopus数据库，进入高引名单学者整体学术水平高，但也不乏投机者；未进入高引名单的学者整体学术水平低，但也有领域的领军人物和学术翘楚。

    2.3K60

    C | 基于自然语言处理的材料化学文本数据库

    诸如Web of Science、Scopus、Google Scholar、Microsoft Academic、Crossref和PubMed等多个网络工具使用NLP从学术文章中提取和分析信息。...然而，为了保证可重复性，在工作中，作者使用了与FigShare相关联的特定版本的数据集。如果需要，ChemNLP方法也可以应用于数据集的后续版本。 结果 图 1 ChemNLP库的示意概述如图1所示。...作者使用MatScholar数据集，并使用XLNet训练一个Transformer模型，以高准确率提取实体。在训练模型之后将模型应用于arXiv的标题、摘要以及全文，以开发与材料设计相关的实体数据库。...在图6a中显示了对参考文献中摘要的NER应用示例。此外，作者在图6b中展示了arXiv cond-mat文章中的实体分布。可以发现摘要主要以属性标记为主，材料特定名称最少。...这里获得的ROUGE分数与其他摘要生成任务中的分数相似（通常在50%以下）。 总结 作者开发了一个ChemNLP软件包，可以用于使用公开可用的数据集分析重要的材料化学信息。

    1K30

    2021年“中国高被引学者” 榜单发布！中科院入选学者最多，浙大超过北大

    该榜单以全球权威的同行评议摘要引文与索引数据库Scopus作为中国学者科研成果的统计来源，并采用软科设计的遴选方法，来评价中国学者的学术成果表现。...该榜单基于以下条件分析中国学者的科研成果表现： Scopus收录的科研成果发表署名机构为中国（大陆）机构的作者，且现职工作单位在中国，包括非中国籍和非华裔学者。...仅统计上述学者作为第一作者或通讯作者发表的科研成果（包括：期刊、会议、专著）。 根据Scopus教育部一级学科分类体系进行上述学者的科研成果分类。...每个学科上榜的学者数量与Scopus收录该学科中国机构署名的作者数量相关。...在榜单统计的上述学者（第一作者或通讯作者文献）需要满足：被收录文献数一篇以上（不含）；被收录文献的总被引次数达到本学科阈值条件；至少有一篇全球前1%高被引文献，或学者作为第一作者或通讯作者发文整体FWCI

    1.4K40

    新生搜索神器Microsoft Academic Search与Google scholar、PubMed、wos、embase大PK！

    最近就自己目前关心的生物力学中的ligament进行检索 虽然从数量上来说谷歌仍是第一，但是不知道你们有没有尝试过，谷歌的检索结果再多，也只能看到100页就在也看不了了。...也就是说，其检索结果再多，你也只能看到20000条！ 所以在质量上 我个人还无从评价!毕竟各个搜索引擎的检索规则不同！ ? ? ? ? ?...作者：koo ? 谷歌学术搜索逐渐引起了研究人员的使用兴趣。 在过去一年中，Jonathan Eisen 的阅读习惯发生了显著改变。...在之前20年的大部分时间里，他主要通过梳理生物学摘要的在线数据库 PubMed 以了解科学文献。...（Elsevier's Scopus）同样全面，在社会科学和人类学领域甚至比其做得更好。

    3.2K30

    使用LangChain和Gemini总结文章

    译自 Tutorial: Using LangChain and Gemini to Summarize Articles，作者 Janakiram MSV。...在本教程中，我们将了解如何结合使用 LangChain（一个用于在应用程序中使用大型语言模型 (LLM) 的编程框架）和 Google 的 Gemini LLM 来总结互联网上的博客文章或文章。...问答应用程序专注于从给定文本（例如 PDF 文档）中提取特定答案，要求系统理解上下文并检索准确的信息以回答查询。...此过程涉及加载和将文档拆分为可管理的块，将这些块转换为嵌入，并使用检索机制查找最相关的文本部分来回答提出的问题。 另一方面，摘要用例旨在将基于网络的长篇文章浓缩成简洁的摘要。...这两个应用程序展示了 LangChain 在处理自然语言处理任务方面的多功能性，但它们各自满足不同的需求。一个专注于在文档中精确定位特定信息，而另一个旨在提供冗长文章的快速、易于消化的摘要。

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