RAG 结合了大型语言模型和信息检索模型的力量，允许它们用从大量文本数据中提取的相关事实和细节来补充生成的响应。事实证明，这种方法在提高模型输出的实际准确性和总体质量方面是有效的。...全局检索: 在相关的高级社区中，系统执行更详细的搜索，以查找回答查询所需的特定实体、关系和信息。这包括了遍历知识图谱和组合来自多个社区的信息。...响应生成: 使用检索到的信息，LLM 生成用户查询的最终答案。生成的响应基于来自知识图谱的结构化知识，确保其事实上的准确性和相关性。...然后，导入所需的函数，初始化 LLM 对象和引用文本。使用任何 SOTA LLM 获得最佳结果，因为创建知识图谱是一项复杂的任务。...混合方式(Vector + SPARQL) : 可以以各种有趣的方式组合以上这两种方法。 总之，有很多方法可以将矢量数据库和知识图谱结合起来用于搜索、相似性和 RAG。
编排层按顺序处理这些步骤，确保每个步骤在移至下一步之前成功完成，并将它们的响应组合成一个单一的、连贯的用户结果。 API 编排的挑战 编排主要由 API 消费者根据最终用户需求驱动。...API 组合 API 组合可以被认为是 API 集成和编排的特殊情况（或演变），它指的是将多个 API 响应组合成单个统一响应的技术，该响应包含来自不同调用的分层信息。...换句话说，组合以一种连贯的方式从不同的来源获取相关数据——因此，对于读取操作来说，它是聚合和编排。API 组合的一个例子是以下关于我们食品配送应用程序用户的示例数据： 用户的过去订单。...获取这些信息涉及按顺序向三个不同的域发出请求，在每一步使用上一步的响应，最后将整个结果集组合成一个单一的层次化响应，该响应表示三个实体（订单、餐厅和支付）之间的关系。...聚合 使 API 消费者能够轻松地将多个 API 调用聚合/批处理到一个调用中 2.1 关系 supergraph 是否提供了一种在任何两个实体或端点之间创建关系的方法，而无需域所有者进行更改？
AI Prompt 是一种“输入方式”，通常为一段文本或信息，用于指导 AI 模型生成所需的输出。类似于向搜索引擎提出问题或给出相关命令以获取所需的响应或结果。...通常来说，Prompt 是用户与 AI 模型之间进行交互的主要沟通媒介，其所创建的结构和内容对于模型能否成功执行所需任务至关重要。...需要注意的是，AI 模型往往存在多种不同的类型，每种模型都经过专门训练以处理特定类型的输入和输出。...基于上述特征等算法，使得 AI 模型能够更全面地理解输入，并根据用户意图生成相应的输出。通过识别命名实体和关键词，模型能够提供与任务相关的信息。...最终，借助 NLG 技术和神经网络的帮助，根据训练和 AI Prompt 的风格生成最准确、符合要求的响应。 — 04 — 如何创建良好的 AI Prompts ？
其中包括系统与外部环境交互时出现意外的情况下是如何响应的，比如系统接收到格式有误或者恶意构造的输入的情况。换句话说，系统在对恶意输入做出响应时的行为不得违反所需的安全属性。...有经验的软件开发人员通常会意识到，系统必须考虑来自外部环境的输入（以及交互的序列）是不可信任的，并且系统不能对这些输入做出有效的假设。...例如，使用 gRPC 和 Thrift 的服务会定义它支持的每个 RPC 方法的名称，以及该方法的输入、输出的类型。...识别实体以及选择识别所用的模型可能会比较复杂。虽然推断系统如何识别人类实体（用户和管理员）会相对比较容易，但大型系统需要能够识别所有实体，不仅限于人类。...一般来说，应用程序框架必须给应用程序开发人员和服务负责人提供一种自己的方式，使其在所需的所有功能上实施启用和配置等操作，包括但不限于以下功能： 请求分发、请求转发和截止时间传递； 用户输入清理和区域设置检测
例如，一个 Chain 可能包括一个 Prompt 模板、一个语言模型和一个输出解析器，它们协同工作以处理用户输入、生成响应并处理输出。 2....Prompt Templates and Values PromptTemplate 是一个负责创建 PromptValue 的模板，它将用户输入和其他动态信息转换为适合语言模型的格式。...它们能够接受用户输入并返回相应的示例列表，从而更好地适应特定的上下文需求。 4. Output Parsers Output Parsers 是一种能够将语言模型的响应转化为更有用格式的技术。...这些交互数据可以被传递回模型，以汇总或以其他方式组合，以便更好地维护对话上下文并提高模型对对话的理解。 7....Agents and Toolkits 在 LangChain 中，Agent 是一个推动决策制定的实体，他们可以使用一套工具，根据用户输入来决定调用哪个工具。
在这种情况下，我们还传递了域文件、训练数据和模型输出目录的位置值，以展示如何自定义这些值。你也可以省略它们，因为我们传递了默认值。...之后，您将希望将您的模型部署以从真实的测试用户那里获得反馈。为此，您可以通过我们的推荐部署方法之一[8]部署您创建的模型。...在Rasa中，我们通过定义domain.yml文件定义机器人的针对性和目标领域，告诉机器人如何回答用户的提问、如何执行任务、如何操作数据等。...6.响应生成：根据动作执行的结果，Rasa生成相应的响应消息，以回复用户的请求。7.响应输出：生成的响应消息通过合适的渠道（如聊天界面、API等）发送给用户。...总的来说，Rasa的NLU处理主要负责将用户输入的自然语言进行解析和理解，包括意图分类、实体识别和槽值填充等功能，以便后续的对话管理和决策模块进行处理和响应。
结构化分析工具：数据流图DFD、数据字典、结构化语言、判定表、判定树 DFD数据流图组成 数据流：运动中的数据，表示到一个过程的数据输入，或来自一个过程的数据输出。...加工：在输入数据流的条件上执行，或者对输入数据流或条件做出响应的工作。 数据存储：静止的数据，表示系统中需要保存的数据。...常见错误 没输出，输入输出不平衡 有输出，没输入输入输出不平衡 缺少数据流加工 数据存储没有输出 补全数据流图 1、补全用的文字尽量使用题目中给出的文字，不要自己编。...类图：展现了一组对象、接口、协作和它们之间的关系 分类 实体类：对应系统需求中的实体，保存在永久存储中，使用数据表或文件存储 控制类：应用程序执行逻辑 边界类：外部用户与系统之间的交互对象进行抽象，主要包括界面类等...结构性：主要用于处理类或对象的组合，对类如何设计以形成更大的结构提供指南。 行为型：主要用于描述类或对象的交互，以及职责的分配，对类之间交互，以及职责分配的方式提供指南。
这包括管理本地代码和AI服务一起运行所需的配置、服务和插件，一般的使用方式如下： 配置本地计算机以运行语义内核 从内核运行AI提示 使用变量使AI提示动态 创建一个简单的AI代理 与规划者自动组合功能...问答：用户可以从可信的源文档（如公司内部文档）中提问并获得答案。该应用程序不会在受信任的源文档中生成未建立基础的答案。 结构化和非结构化数据的处理：用户可以使用分类、文本情感分析或实体提取来分析输入。...它们是用户可以提供的输入或查询，以从模型中引出特定的响应。 提示工程，也称为提示设计，是一个新兴领域，需要创造力和对细节的关注。...领域知识：获取特定领域的知识，以设计与所需输出和任务一致的提示。 实验：探索不同的参数和设置，以微调提示并优化特定任务或域的模型行为。...反馈和迭代：持续分析模型生成的输出，并根据用户反馈对提示进行迭代，以提高其质量和相关性。 保持更新：及时了解工程技术、研究和最佳实践的最新进展，以提高自己的技能。
示例选择器 Example Selectors LangChain 中的 Example Selectors 允许用户为模型提供示例输入和输出，以帮助模型学习执行特定的任务。...该方法需要一个提示来重试或修复输出，并从提示中获取信息以执行这些操作。这种方法接受来自语言模型的响应和提示，并将它们转换为某种结构，以便更好地处理和重试。...LangChain 通过统一的 API 调用这些不同的文本嵌入模型，用户可以方便地切换使用不同的嵌入模型，或将多个嵌入模型组合使用，以发挥各模型的优势。...链 Chains 链允许我们将多个组件组合在一起，以创建一个单一的、连贯的应用程序。例如，我们可以创建一个链，该链接受用户输入，使用提示模板对其进行格式化，然后将格式化的响应传递给 LLM。...此外，这些工具集还可能包含完成特定目标所需的工具组合。
我们现在可以执行非交互式命令并检查它们的输出。 工作原理 就像 SQL 注入的例子那样，命令注入漏洞的来源于弱输入校验机制，以及使用用户提供的数据来拼接之后会用做 OS 命令的字符串。...让我们创建文本文件users. txt，内容如下： admin test user user1 john 操作步骤 我们的第一步是分析登录请求如何发送，以及服务器如何响应。...如果我们停止捕获请求，并检查浏览器中的结果，我们可以看到响应是登录页面的重定向。 有效的用户名/密码组合不应该直接重定向到登录页面，而应该是其它页面，例如index.php。...这些载荷由Intruder以不同形式发送，在Positions标签页中由攻击类型指定。攻击类型在载荷标记中的组合和排列方式上有所不同。...所以我们假设成功响应的长度应该不同（因为它会重定向到用户主页）。如果碰巧成功和失败请求长度相同，我们也可以检查状态码或者使用搜索框来寻找响应中的特定模式。
PromptValue 是最终传递给模型的内容。大多数时候，这个值不是硬编码的，而是根据用户输入、其他非静态信息（通常来自多个来源）和固定模板字符串的组合动态创建的。...输出解析器负责 （1） 指示模型应如何格式化输出，（2） 将输出解析为所需的格式（包括在必要时重试）。 输出解析器是帮助构建语言模型响应的类。...它公开的两个方法是add_user_message和add_ai_message，用于存储来自用户的消息和来自 AI 的相应响应。它公开的属性是一个messages属性，用于访问所有以前的消息。...最常用的链类型是 LLMChain，它结合了 PromptTemplate、Model 和 Guardrails 以获取用户输入，相应地格式化，将其传递给模型并获得响应，然后验证和修复（如有必要）模型输出...Agent（代理） 驱动决策制定的语言模型。 代理是模型的包装器，它接收用户输入并返回对应于要采取的“动作”和相应的“动作输入”的响应。
输入-输出模态范式。...为了促进对象关系的建模，我们使用带符号的距离场作为表示，并施加约束以避免对象的相互渗透。为了避免手动创建场景图，我们为 ChatGPT 设计了一个文本提示，以根据文本输入生成场景图。...我们进行了定性和定量实验，以验证 GraphDreamer 在生成具有解开的对象实体的高保真合成 3D 场景方面的有效性。...然而，仅使用文本提示不足以描述准确符合用户意图的所需主题外观，尤其是对于定制内容创建而言。在本文中，我们研究了带有图像提示的视频生成任务，它提供了超越文本提示的更准确和直接的内容控制。...来自图像编码器的粗略视觉嵌入提供了图像提示的高级编码，而来自所提出的注意注入模块的精细视觉嵌入提供了图像提示的多尺度和详细编码。这两个互补的嵌入可以忠实地捕捉所需的外观。
我们倾向于猜测上面看到的不一致的结果是由摘要步骤产生的，因为我们已经通过Postman单独调试和测试了API URL（由LLMChain#1创建），并收到了正确的响应。...SimpleSequentialChain的input_variables和output_variables，因为基本假设是来自链1的输出作为输入传递给链2。...这是因为链中的第一个实体（即代理）的输出将成为链中的第二个实体（即chain_two）的输入，因此变量名称必须匹配。在检查代理的输出键时，我们看到输出变量被称为output，因此进行了更新。...我们不能再使用SimpleSequentialChain，因为它仅适用于具有单一输入和单一输出的情况。...它是一个包含链中的第一个实体（在我们的情况下是代理）期望的输入变量名称的列表。 现在有些人可能会想知道如何知道代理将使用的输入提示中的确切名称。
必须制定如何管理以下任务的决策： o 生成想要的分析 o 从数据中获取洞察 o 找到所需的实体 o 定位可提供这些实体的数据的数据源 o 理解执行分析需要哪些算法和工具...· 使用层：此层使用了分析层所提供的输出。使用者可以是可视化应用程序、人类、业务流程或服务。可视化分析层的结果可能具有挑战。有时，看看类似市场中的竞争对手是如何做的会有所帮助。 ...用户可基于从分析层中得到的洞察，创建临时报告、计划的报告或自助查询和分析。...该引擎实时处理可用信息并动态地响应每个用户，响应基于用户的实时活动、存储在 CRM 系统中的注册客户信息，以及非注册客户的社交概况。...· 创建如何跨各种系统复制数据的策略。 · 设置数据加密策略。
触发/查询(输入):它是来自客户的一个问题或请求，向系统发出信号，使其立即采取行动。这 任务/动作(输出):在理解触发器或查询后，系统执行特定的任务来处理它。...我们将需要使用Llamaindex实现以下两个阶段，以向我们的RAG机制提供两个输入- 索引阶段:准备知识库。 查询阶段:利用知识库和LLM通过生成最终输出/执行最终任务来响应查询。...1、索引阶段:制作知识库 LlamaIndex为提供了一套工具来创建知识库: 数据连接器:这些实体(也称为reader)将来自不同来源和格式的数据摄取到统一的Document表示中。...2、输出解析器 LlamaIndex的输出解析器可以在LLM执行任务之前和之后指导它，确保最终结果与所需的结构保持一致。输出解析器在生成最终响应之前充当看门人。...我们已经看到了如何在数据和应用程序中使用自然语言来生成响应/执行任务。
p1：初识 UI 和 Server UI 主要目的是创建展示界面。Server 主要目的是创建和管理服务逻辑。 ? p2：输入与输出 Inputs 是与用户交互的组件，用户获取用户输入。...Outputs 是 Shiny 通过响应用户输入而在指定区域展示的输出，一般为图表。每个输入组件都有唯一标识符，需要展示的标签名作为参数，其他一些参数则应不同组件提供的不同功能而不同。...通过 input$xx 使用来自 UI 的输入。 ? ? ? ? ? ? ?...p7：响应式编程 响应式编程：当输入改变时，输出根据逻辑会自动进行所需要的运算，对结果值更新。...p11：使用 isolate() 隔离响应表达式 如何在不更新图的情况下更新标题呢？这就需要使用 isolate() 了。 isolate() 创建一个非响应对象（看作 R 常规值）。
最后，RAG 在查询时将用户输入编码为向量，并使用余弦等相似性算法来比较用户输入和嵌入文本块之间的距离。...查询期间的上下文压缩更具指导性，因为它选择与所提供的问题相关的上下文。但查询期间的工作负载越重，用户延迟预计就越差。我们建议将尽可能多的工作负载转移到摄取时间，以改善延迟并避免其他运行时问题。...可以应用相同的方法来总结对话历史记录，以避免遇到令牌限制问题。 我还没有看到任何有关将多个文档组合和汇总为单个记录的文章。我们可以合并和总结的文档组合可能太多，因此在摄取时处理所有文档组合的成本太高。...从文本中提取实体和关系以构建知识图谱 知识图谱使用节点和关系来表示数据。...虽然思维链展示了 LLM 的推理能力，但它并不是最用户友好的技术，因为由于多次 LLM 调用，响应延迟可能会很高。但我们仍然非常兴奋地了解更多有关将知识图谱集成到许多用例的思想流中的信息。
Prompt提示是模型接收以生成响应或完成任务的初始文本输入。我们给AI一组Prompt输入，用于指导模型生成响应以执行任务。...离线提示（Offline prompt ）是预先准备好的提示，通常在用户与模型的实际互动之前创建。这种提示在没有用户互动时预先设计和输入，然后整批输入模型进行批量处理。...这种方法对需要组合泛化的任务尤其有用，其中语言模型必须学习如何组合不同的信息来解决问题。...自动提示的设计 一般而言，Prompt 相当于一系列前缀令牌，它们增加了在给定输入时获得所需输出的概率。...标准提示与CoT提示的对比如下： 思维链提示特别有用的地方在于，通过分解 LLM 输入和 LLM 输出，它创建了一个洞察和解释窗口。 8.
1.1 结构化Prompt 结构化Prompt是一种预定义的输入格式，它指导AI对话系统以特定的方式理解和响应用户的查询。...6.工作流程（## Workflow）：指导AI如何交流和输出信息。 7.初始化对话（# Initialization）：开始时的对话，重申关注的重点。...LLM作为一种智能代理，引发了人们对人工智能与人类工作的关系和未来发展的思考。它让我们思考人类如何与智能代理合作，从而实现更高效的工作方式。而这种合作方式也让我们反思人类自身的价值和特长所在。...，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将 知识图谱是一种以图形式存储和管理知识的数据库，它基于实体和它们之间的关系来构建。...ChatGLM3通过在模型输入中嵌入函数描述的逻辑来实现工具调用，这涉及到对输入的prompt进行一些调整，使得模型能够识别和响应函数调用的需求。
它通常用作创建系统概述的初步步骤，而不需要详细介绍，以后可以将其作为自上而下的分解方式进行详细说明。DFD显示将从系统输入和输出的信息类型，数据如何流经系统以及数据将存储在何处。...外部实体 (Extneral Entity) - 也称为参与者，源或接收器和终结符，外部实体生成和使用在实体和正在图示的系统之间流动的数据。这些数据流是DFD的输入和输出。...输入和输出数据流根据数据类型或其关联的进程或数据存储进行标记，此名称与箭头一起写入。...信息技术专业人员和系统分析师使用数据流图来记录和向用户显示数据如何在系统中的不同进程之间移动。分析师通常从总体情况开始，然后转向每个流程的更精细细节。...它显示了系统中涉及的主要过程，与过程相关的外部实体以及存储和提供系统所需数据的数据存储。。 使用此数据流图模板开始构建自己的模板。自定义DFD以反映问题的实体。单击“使用此模板”以启动。
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