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使用Python在Neo4j中创建图数据库

在上一篇文章中，我展示了如何使用通过Docker设置的Neo4j浏览器UI以几种不同的方式之一实现这一点。 在这篇文章中，我将展示如何使用Python生成的数据来填充数据库。...要通过Python建立连接，你将需要这个。接下来，你还需要密码(在本例中为“difficulties-pushup-gap”)。这将需要验证到此实例中。...在本例中，假设我们想计算每个类别的相关度，并返回前20个类别的类别。显然，我们可以在Python中完成这个简单的工作，但让我们在Neo4j中完成它。...在某些时候，你可能需要进行更复杂的计算(例如节点中心性、路径查找或社区检测)，这些都可以并且应该在将结果下载回Python之前在Neo4j中完成。...通过使用Neo4j Python连接器，可以很容易地在Python和Neo4j数据库之间来回切换，就像其他数据库一样。

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树莓派 + Node.js 造一个有灵魂的语音助手

什么是人机对话系统 ? ? 人机对话（Human-Machine Conversation）是指让机器理解和运用自然语言实现人机通信的技术。...对话系统大致可分为 5 个基本模块：语音识别（ASR）、自然语音理解（NLU）、对话管理（DM）、自然语言生成（NLG）、语音合成（TTS）。...自然语言理解（NLU）:完成对文本的语义解析，提取关键信息，进行意图识别与实体识别。 对话管理（DM）:负责对话状态维护、数据库查询、上下文管理等。 自然语言生成（NLG）:生成相应的自然语言文本。...目前 API 接口可调用聊天对话、语料库、技能三大模块的语料： 聊天对话是指平台免费提供的近 10 亿条公有对话语料，满足用户对话娱乐需求； 语料库是指用户在平台上传的私有语料，仅供个人查看使用，帮助用户最便捷的搭建专业领域次的语料...相较于 SDK，API 具有轻量、跨语言的特点；相较于 HTTP API，Websocket API 协议有原生支持跨域的优势。

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    基于腾讯元器搭建【难忘AI专业技术助手】—工作流+知识库 搭建最强查询博主干货智能体

    作为技术博客作者，我在长期创作过程中积累了大量高价值内容，包括：大模型实战经验/Agent 架构设计、工作流封装Python应用实战Java企业级应用实践在实际运营过程中，这些问题逐渐变得无法回避：优质内容被分散在不同专栏与平台...本项目采用的是 “单智能体、工作流+知识库” 的整体设计模式，具体体现为： 通过在腾讯元器中配置不同的提示词模板与访问权限，使同一底层智能体在不同使用场景下呈现出差异化的对话内容与分析重点。...【能达成以下用户意图】 #意图名称：技术问题解答 #意图描述：用户在使用技术过程中遇到问题，需要快速、准确的解答。...该工作流将作为智能体处理用户请求的主执行链路。 在创建方式选择弹窗中，选择 「手动录入」。...Python 调用大模型 API 实现对话功能？

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    AI Team：用团队协作模式让 AI 真正成为你的开发伙伴

    详细使用指南Step 1: 与秘书对话 - 团队入口目标：让秘书理解你的需求，自动分配给合适的成员使用方式：在 CodeBuddy 中选择 secretary Agent 开始对话秘书分发示例：...Step 2: 直接召唤成员 - 专业深度目标：跳过秘书，直接与专业成员深入交流使用方式：在 CodeBuddy 中选择对应的 Agent直接对话示例：...任务分配： - ️ 架构师：系统层面分析 - Python-Dev：代码层面排查 - 研究员：查找优化方案 ️ 架构师分析： 经排查，瓶颈在订单创建流程： 1....在 .codebuddy/agents/ 创建新成员的 .md 文件在 install.sh 添加安装配置更新 README.md 的团队成员表Q4：规范可以自定义吗？可以！...在 rules/ 目录下创建或修改 .mdc 文件，团队成员会自动遵循新规范。Q5：上下文存在哪里？存储在 .codebuddy/context/ 目录下，秘书会自动管理读写。快速体验1.

    27910

    在教育领域的腾讯云智能体开发平台 × DeepSeek应用

    再通过SFT微调，把对话数据集给入base模型进行训练，可以获得可以人类对话对齐的SFT模型，这个模型可以作为助手模型。...,推动大语言模型在企业中的应用落地;腾讯云智能体开发平台已内置Deepseek-R1、V3模型,可以分钟级快捷搭建并发布联网应用,且提供API快速接入。...实现教育领域的大模型知识库建设+工作流 创建应用 切换到应用管理页面 新建应用包含 新建应用 配置应用 测试与发布 三个步骤 单击新建应用，并启名字为“教育机构小助手” 配置应用 配置应用的大模型 在模型配置处...配置应用的知识库-文档 首先把准备好的文档， 选择传到知识库中 上传文档包括本地和网络，首先上传本地文档 文档设置分类和标签 导入完成，单击导入文档，导入完成，可以看到使用的字符数量 再提供一些网络文档...创建天气情况工作流 根据天气插件获取天气情况工作流的步骤如下 1.添加参数提取，提取地点属性 2.添加获取天气信息的插件，按照要求输入 地点，开始时间，结束时间，地点从参数提取中引入，开始和结束时间可以从全局变量中引入

    1.3K137

    为 AI 装上“大脑”和“双手”：深入解读 OpenAI Agents 新架构

    如果你之前尝试过让大模型调用工具或管理状态，你可能会对 v1/chat/completions 中的工具使用（Tool Use）和 Assistants API v1 感到困惑，不知道何时该用哪个。...未来的 Agent 开发将围绕一个核心流程：使用 Assistant 作为代理的大脑，并通过标准化的 Tools API 在客户端执行各种工具。...这使得 Agent 能够记住之前的交互，无论对话中断多久，都可以随时恢复。这是实现有状态 Agent 的基础。 内置文件搜索（File Search）: 这是 v2 版本的一大亮点。...只需使用 Python 的类型提示（Type Hints）来编写一个普通的函数，Tools API 会自动为你生成所需的 Schema。...大脑决策: Assistants API（服务器端）分析用户的意图。如果认为需要工具来辅助，它会将线程状态设置为 requires_action。

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    星海掘金：校园极客的Token诗篇(蓝耘MaaS平台)——从数据尘埃到智能生命的炼金秘录

    在一次技术分享中，遇到了蓝耘MaaS平台，让我眼前一亮。这个平台不仅提供了多种强大的AI预训练模型，更令人惊艳的是，它赠送给用户的千万级Token额度，无疑大大降低了我们这些学生的使用门槛。...示例，阿里万相2.1,图生视频，点击查看详情，我们可以看到有应用介绍，详细的操作说明，点击部署，即可快速体验图生视频的功能 1.2 平台核心功能 在实际使用中，我逐渐了解蓝耘平台的三大核心能力：...相较我之前使用本地Elasticsearch构建知识库，蓝耘极大简化了工作量。 自然语言处理API：包含意图识别、实体抽取、文本生成等多样功能，接口规范统一，调用体验流畅。...知识库管理：通过简单的API调用，我可以轻松创建和管理知识库，确保智能客服有足够的回答支持。 自动化工作流：平台自带的工作流引擎，让我能够轻松实现自动化操作，节省了大量时间。...3.2 工作流调用设计实操 蓝耘的平台工作流设计器让我直观高效管理API之间的数据流转： 用意图识别API分辨对话场景 根据意图分支调用知识库搜索或者直接文本生成 设计异常流程，在意图识别失败或知识搜索无结果时降级到通用模型生成

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    某中心EMNLP 2023研究论文速览：对话AI与大模型技术聚焦

    少样本学习使用指令微调语言模型进行自动少样本分类。包含Aut-Few提示自动化方法的示意图。信息检索深度度量学习进行分层排序——在产品检索中的应用。...自然语言处理NameGuess： 表格数据的列名扩展。自然语言理解使用解纠缠和词属性增强大型语言NER模型的对抗鲁棒性。衡量和减轻上下文学习中对话到API的约束违规。...MultiCoNER v2： 用于细粒度和噪声命名实体识别的大型多语言数据集。预训练意图感知编码器，用于零样本和少样本意图分类。包含意图感知编码器预训练过程示意图。...问答系统开放域对话问答的强大且高效基线。标记化一致性对生成模型在抽取式NLP任务中至关重要。产品信息过多？别担心，让我们寻找证据！推理计划、验证与切换： 使用多样化思维链的集成推理。...负责任AI语言生成中的地理擦除。语音翻译端到端单通道说话人转换感知对话语音翻译。文本摘要通过校准蒸馏增强摘要模型的抽象性。生成具有可控可读性级别的摘要。使用能量函数提高文本摘要的一致性。

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    AI行业实践精选：创建聊天机器人各大平台的优势与局限性分析

    在你打算创建一个聊天机器人模型的时候，你会立即明白，对话流的建模是其中最为艰难的部分之一，甚至可以说是最为困难的部分。一般来说，对话流的建模就是要定义聊天机器人的行为表现。...这种意图与语境的机制，使我们可以创建状态机，该状态机能够模拟大型的复杂流。然而，当某个语境并不存在的时候，你并不能创建该语境下的意图。这就是 Api.ai 目前的缺陷。...使用这种方式，你就不必去处理丢失的信息，因为它是在 Api.ai 端完成的。在上面所提及的那个例子中，Api.ai 会要求用户填写所有必填的字段：披萨的类型、大小、地址以及配送时间。...我们可以使用这个强大而灵活的工具来定制我们的聊天机器人得行为。 优势 通过使用意图与语境，Api.ai 提出了一种模拟大型复杂流的强大方法。...拥有“收件箱”，收件箱中列出了聊天机器人无法处理的请求，因此研发人员可以教导机器人。 劣势 Stories仍处于测试阶段。 尽管Stories功能强大，但是并不适合那些难以控制对话流的案例。

    2.3K80

    最强「学业成绩分析压力感知型 AI 心理陪伴」智能体—基于腾讯元器×TextIn大模型加速器×混元大模型的实战构建

    登录腾讯元器平台后，点击右上角 「个人空间」，进入 「我的智能体」 页面，选择 「创建智能体」。在智能体类型选择界面中，选择 「对话式智能体」。...在新建对话式智能体页面中，填写以下信息：智能体名称：用于对外展示与识别智能体简介：简要说明智能体的核心能力与使用场景信息填写完成后，点击 「新建」 按钮，完成智能体的基础创建。...5.1 工作流创建在智能体后台管理页面中，点击左侧 「工作流管理」，然后点击 「新建」，开始创建新的智能体工作流。该工作流将作为智能体处理用户请求的主执行链路。...在新建工作流页面中，填写以下信息：工作流名称：用于标识该工作流的功能用途（如：成绩分析与压力感知主流程）工作流描述：简要说明该工作流的执行目标、适用对象与核心逻辑填写完成后确认创建，系统将生成一个新的工作流实例...智能体调试与发布完成工作流的编写与各节点调试后，下一步是在 工作流管理中启用新创建的工作流，使其可以对外提供服务。

    1.4K52

    智能穿衣搭子：2025年我用腾讯元器打造专属时尚顾问

    方案拆解 1️⃣ 登录腾讯元器，创建智能体应用 进入腾讯元器官网，注册并登录：https://yuanqi.tencent.com/v2?...from=rrdscpjl#/homepage/index 在主界面，选择"新建智能体"，在弹出的对话框中我们选择对话式智能体。这样就将会成功创建一个生活服务类智能体。...工作流名称：个性化穿搭推荐系统 工作流描述： 第一阶段：用户需求采集 天气信息获取：获取用户所在地实时天气数据（温度、湿度、天气状况） 场合识别：通过对话确定用户着装场景（商务、休闲、约会、运动等） 个人特征收集...实际使用中，智能体能够记住用户的个人特点和偏好，随着使用频率增加，建议会越来越贴合个人风格。许多用户反馈，这不仅解决了每天穿什么的烦恼，还帮助他们发现了更多衣物的搭配可能性，提高了现有衣物的利用率。...未来，可以考虑加入图像识别功能，让用户直接上传衣柜中的衣物照片，智能体就能基于现有单品提供搭配建议，进一步提升实用性和用户体验。此外，还可以结合天气API实时获取最新气象信息，使建议更加精准。

    70232

    h2oGPT——具备文档和图像问答功能且100%私密且可商用的大模型

    我们的版本中包括使用自然语言的 100 XMATHX PC 私人文档搜索。开源语言模型有助于推动人工智能的发展，使其更容易获得和值得信任。它们降低了进入门槛，允许个人和团体根据自己的需求定制这些模式。...CPU 模式使用 GPT4ALL 和 LLaMa.cpp，例如 gpt4all-j，在典型的使用中需要大约14GB的系统内存。...和 Windows 使用轻量级、柔和色彩的界面与猫图片进行对话： 带有 H2O.ai 颜色的暗黑模式： Apache V2 数据准备代码、训练代码和模型 •支持多种模型（h2oGPT、WizardLM...免责声明 在使用本存储库中提供的大型语言模型之前，请仔细阅读本免责声明。您使用该模型即表示您同意以下条款和条件。...通过使用本存储库中提供的大型语言模型，您同意接受并遵守本免责声明中概述的条款和条件。如果您不同意本免责声明的任何部分，您应避免使用该模型及其生成的任何内容。

    1.4K40

    IntelliJ IDEA 2022.2.2汉化版免登陆账号「winmac」

    IDE现在支持根据JEP 323的 lambda参数的本地变量语法，因此您可以在lambda表达式中使用var关键字。- 在编辑器中预览数据流信息IDE可以在编辑器中显示已知的数据流信息。...-改进了Stream API支持在IntelliJ IDEA 中，我们改进了对Stream API的支持，因此它现在可以检测收集未排序集合的已排序流。...支持此功能的所有语言的属性（现在包括Java和Groovy）可以在Preferences / Settings中更改 编辑| 配色方案| 语言默认值| 标识符| 重新分配。...- 跳过“推送”对话框在IntelliJ IDEA 2019中使用“ 提交”和“推送”操作时，可以完全跳过“ 推送”对话框，或仅在推送到受保护的分支时显示此对话框。...- 新的JavaScript和TypeScript意图当你按下Alt + Enter键的新JavaScript和打字稿意图地段现已：实现接口，创建派生类， 实现一个接口或抽象类的成员，***的“开关”的情况下

    7.3K30

    什么是Rasa智能机器人？如何与LLM结合？

    在Rasa中，领域的定义包括实体、意图、槽、动作以及对话策略等。4.NLU（自然语言理解）：指的是对话机器人中的一部分，负责将用户发送的自然语言文本转换为机器可读的结构化数据，例如意图和实体。...•NLU（自然语言理解）：指对自然语言文本进行解析、分类、理解的过程。在Rasa中，我们使用Rasa NLU模块进行自然语言文本的解析和分类。...Rasa服务器负责处理和管理对话。它处理自然语言理解（NLU）的任务，从用户消息中提取意图和实体，使用Rasa Core进行对话管理来预测下一步动作，并使用自然语言生成（NLG）来生成回复。...在该模块中，你可以编写处理特定意图或任务的自定义动作函数。 在Rasa项目中，你可以创建一个名为actions.py的Python文件，并在其中定义自己的动作函数。...这些动作函数需要接收一个tracker参数，它包含与当前对话相关的所有信息，如对话状态、意图和实体等。你可以在动作函数中编写逻辑来根据这些信息生成回复、查询数据库、调用API或执行其他任务。

    8.7K31

    深入 AI 之前，你需要学习的服务与框架

    这并不需要从头开始创建意图，Wit.ai 还提供方式直接获取开发者社区现有的意图，这简直牛得不得了！...Api.ai 与 Wit.ai 不同的一个关键点是“域”。域是 Api.ai 各种知识和数据结构的集合，它可以在每个 Api.ai 代理中使用（ app 在 Api.ai 中称为“代理”）。...为了将其整合到你自己的应用程序中，Clarifai 同时拥有用你的首选语言以及Python、Java 集成的 REST API 和 Node.js API。...TensorFlow 是“一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库”。这对于训练图像识别系统或学习做语言处理这些事将是有益的。...总结 这一系列服务和API可以帮助构建人工智能、个人助理、聊天机器人等。无须成为计算机科学专家你也可实现 App 中的一些核心基础框架！尝试使用以上的服务，看看你可以创建什么样的人工智能。

    1.5K20

    GCP 上的人工智能实用指南：第一、二部分

    语音转文字 API 提供了一种在双向流中进行实时转录的方法。 发送者应用可以将连续的音频信号流发送到 API，并从服务中接收离散的以及完整的转录形式。...重要的是，要使意图与应用的上下文正确匹配，以使对话有意义。 通过使用上下文，可以在特定方向上构建对话。...跟进意图：我们可以使用跟进意图来设置各种意图的上下文。 父意愿与跟进意愿之间存在亲子关系。 在对话的上下文中可以创建嵌套的后续意层次结构。...选择编号：这是选择编号选项时使用的跟进意图。 DialogFlow 事件：使用 DialogFlow 事件，智能体可以响应外部事件触发对话流。 外部事件在上下文中称为非对话输入。...我们可以通过创建自定义意图来处理对话中的这些派生。 在创建自定义意图之前，让我们看一下 DialogFlow 提供的默认回退意图。 当用户的表达式无法与任何已配置的意图匹配时，激活后备意图。

    20.5K10

    —基于腾讯元器搭建教育企业老师的AI试题智能体

    该入口是所有智能体应用的统一创建起点，支持后续多种类型的智能体配置与发布。在创建类型选择页面中，选择 「对话式智能体」。...2.1 新建工作流在新建工作流的配置页面中，工作流名称与任务描述是最关键的两个配置项，它们将直接影响大模型在对话过程中：是否能够正确理解该工作流的能力边界是否能够在合适的用户意图下成功触发该工作流因此，...本示例中需要设置 两个输入参数：参数一：文件输入用于接收图片、PDF、扫描件等试题载体参数二：文本输入用于接收用户的补充说明或自然语言指令 2️⃣ 添加插件节点（OCR 识别）在工作流中新增一个插件节点...进入控制台后界面如下：点击 开通服务 后，可以看到系统会提供一定的免费调用额度，非常适合测试与学习阶段使用。4️⃣ 创建并管理密钥在控制台左侧的 常用工具 中，进入 密钥管理 页面。...审核通过后，智能体即可正式上线使用。3.2 智能体调试当智能体发布成功后，即可通过访问入口进行实际体验与调试。在对话界面中，上传试题图片，并输入对应需求进行交互测试。

    49320

    助手 API Beta

    当用户开始对话时，创建一个 Thread。当用户提出问题时，在 Thread 中添加消息。运行助手在 Thread 上调用模型和工具生成响应。...本入门指南将逐步介绍创建和运行使用 Code Interpreter 的助手的关键步骤。在本示例中，我们将创建一个启用了 Code Interpreter 工具的个人数学辅导助手。...使用流式传输您可以使用 Python 和 Node SDK 中的“create and stream”助手来创建运行并流式传输响应。..., event_handler=EventHandler(),) as stream: stream.until_done()在我们的 API 参考中查看完整的助手流事件列表。...您还可以在 Python & Node 仓库文档中查看这些事件的 SDK 事件监听器列表。不使用流式传输运行是异步的，这意味着您希望通过轮询运行对象来监视其状态，直到达到终端状态。

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    意图即代码的范式革命即将到来

    “发送欢迎邮件”又如何知道新用户的邮箱地址答案是：隐式数据流，由一个我们可以称之为“智能上下文总线”的 AI 组件来管理。 在传统开发中，我们需要编写大量“胶水代码”来手动传递变量、处理返回值。...而在“意图即代码”范式中，这个过程是自动的、智能的。 工作流程如下： 1、上下文感知：当 AI 处理一个意图流时，它会维护一个贯穿始终的上下文。...，AI 将解析它来理解所有 API url: " https://api.stripe.com/v1/openapi.json" 当 AI 在意图编辑器中需要实现或扩展一个意图时（例如，用户输入了一个新的意图...06 融会贯通：一个完整的 AI 原生开发工作流 现在，让我们将这三大支柱串联起来，看看一个开发者在“意图即代码”范式下的完整工作流是怎样的。假设我们要实现一个全新的功能：“用户登录”。...Step 1: 自上而下，分解意图 (意图编排) 开发者在可视化的意图画布上，创建一个顶层意图：“处理用户登录请求”。

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