对于使用 Google 全家桶的公司，Google 文档类的信息泄露时常发生。...后两个属于在域内可以查看到文档，一般来说也是不提倡如此设置，尤其是文档中包含敏感信息的。...检索 在我们获取 credentials.json 以及 token.json 文件之后，就已经能够完成 API 的鉴权。Files.List API 是进行文件检索的核心 API。...完整的搜索语法可以参考 Google 的文档[4]。 image.png 另外一个重要的实现就是 API 的翻页功能。...至此，基本上可以实现通过关键词实现对 Google Drive 信息的检索。虽然 Google Drive 支持关键词的全文搜索，但是搜索结果不支持展示匹配的上下文，这是唯一比较欠缺的地方。
Elasticsearch ®还具有强大的词汇检索功能和丰富的工具来组合不同查询的结果。在本博客中，我们介绍了混合检索的概念，并探讨了 Elasticsearch 中可用的两种具体实现。...混合检索尽管现代训练管道产生了在零样本场景中具有良好性能的检索器模型，但众所周知，词汇检索器（例如 BM25）和语义检索器（例如 Elastic Learned Sparse Encoder）在某种程度上是互补的...具体来说，如果假设检索到的相关文档之间比检索到的不相关文档之间出现更多匹配，那么结合检索方法的结果将提高相关性。...它应用于每种方法检索到的前 N 个文档集。如果任一方法的该集中缺少文档，则该项设置为零。介绍倒数排名融合的论文建议 k 值为 60，并且没有讨论要检索多少个文档 N。...图片结论我们表明可以结合不同的检索方法来提高其性能，特别是词汇和语义检索相互补充。我们探索的一种方法是倒数等级融合。这是一种简单的方法，通常可以产生良好的结果，而不需要任何注释或分数分布的先验知识。
需求场景：需要找到源码中指定的某些包含客户信息的字段。 版本1: 检索一个关键字，包含的则输出到控制台。...subdirList, fileList in os.walk(rootDir): for fname in fileList: scan_file(fname, dirName) 版本2：检索多个关键字...，输出包含关键字的文件与包含的关键字 rootDir = os.getcwd() keywords = ["hello","world","thanks"] def scan_file(filename...迭代的空间: 1.算法的性能，包括时间复杂度，代码的冗余、优雅 2.输出结果的可读性，最好能够按照模块对文件进行整理，呈现在excel中 3.细节：对png等不符合需求的文件进行排除。
pip install --upgrade opencv-python !pip install --upgrade paddlenlp !...metadata是一个包含pdf信息的字典。 pages是一个包含pdfplumber.Page实例的列表，每一个实例代表pdf每一页的信息。...更多功能（表格读取，图片提取，可视化界面）可以参考官网或者下面链接： https://blog.csdn.net/fuhanghang/article/details/122579548 2.1.2 学术论文特定页面文本提取...发表论文作者信息通常放在论文首页的脚末行或参考文献的后面，根据这种情况我们可以进行分类（只要获取作者的邮箱信息即可）： 第一种国外论文：首页含作者相关信息 or 首页是封面第二页才是作者信息 【获取前...https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5261592) 4.总结 本项目提供了基于ERNIELayout&PDFplumber-UIEX多方案学术论文信息抽取
图片在之前的博客文章中，我们讨论了信息检索的常见方法，并介绍了模型和训练阶段的概念。在这里，我们将介绍基准测试，以公平的方式比较各种方法。...BEIR 论文（“ BEIR：信息检索模型零样本评估的异构基准”，Takhur 等人，2021 年）提出了解决在通用环境中评估信息检索方法的问题。...例如，重新排序任务之前的初步检索可能会考虑前 1000 个检索到的文档，而单阶段检索可能会使用较小的列表大小来模仿用户的搜索引擎行为。我们选择将列表大小固定为前 10 个文档，这与我们的用例一致。...最后，随着时间的推移，数据库中主题或语义结构的变化将降低微调模型的检索准确性。结论我们使用 13 个数据集建立了信息检索的基础。...调整模型的过程需要标记工作，这对于资源有限的用户来说可能不可行。 在我们的下一篇博客中，我们将讨论不需要创建标记数据集的高效检索系统的替代方法。这些解决方案将基于混合检索方法。
以下函数均用于检索或设置系统信息。
作者 | 上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 整理 | NewBeeNLP 目前信息检索(Information Retrieval)几乎都是使用深度学习系列的方法，即NeuIR...而随着预训练在深度学习领域的大放光芒，信息检索中也出现了各种预训练策略。这篇文章博主将整理来自清华大学与中科院的信息检索综述，先上路径。...（1）核心问题 IR系统的目标是提供用户所需的信息，因此它的核心问题是评估一个查询q和一个文档d之间的相关性。...Multi-stage Retrieval (n>=2)：这种框架采用多个re-ranker，其中不同的re-ranker采用着不同的结构，可以分别利用不同的互补信息。...个性化搜索中一个常见的策略是将用户的历史查询进行编码，来刻画用户的长期兴趣和短期兴趣。 在doc理解上： document summarization。将文档压缩成一段精简的文本，同时保留主要的信息。
contributionType=1 基于ERNIELayout&pdfplumber-UIE的多方案学术论文信息抽取，小样本能力强悍，OCR、版面分析、信息抽取一应俱全。...pip install --upgrade opencv-python !pip install --upgrade paddlenlp !...metadata是一个包含pdf信息的字典。 pages是一个包含pdfplumber.Page实例的列表，每一个实例代表pdf每一页的信息。...发表论文作者信息通常放在论文首页的脚末行或参考文献的后面，根据这种情况我们可以进行分类（只要获取作者的邮箱信息即可）： 第一种国外论文：首页含作者相关信息 or 首页是封面第二页才是作者信息 【获取前...https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5261592) 4.总结 本项目提供了基于ERNIELayout&PDFplumber-UIEX多方案学术论文信息抽取
大家经常会听到使用ELK搭建日志管理平台、完成日志聚合检索的功能，那么这个平台到底是个什么概念，怎么搭建，怎么使用呢?...kibana是一个图形界面，可以在上面条件检索存储在ElasticSearch里数据，相当于提供了ES的可视化操作管理器。...大概长下面这样子，在条件栏我输入了id:<10，然后它就把id 的数据展示出来。 可以看到，kibana搭配ES是一个不错的选择，比ES的head插件的界面友好多了。...这个配置文件大家仔细看一下，里面有很多重要的默认配置信息。...由于之前我们已经使用过ES了，里面是有index的，用es的head看看 我这里面有几个index，其中.kibana是kibana自己创建的，其他几个都是我创建的。
Oracle中如果需要知道一条SQL是谁执行的，可以通过v$sql的parsing_schema_name字段得到登录的schema名称，相当于SQL和会话登录信息是有绑定的。...如下SQL，可以找到当前SQL Server跑过的SQL，但是没用户信息， SELECT p.refcounts, p.usecounts, sqltext.text FROM sys.dm_exec_cached_plans...view=sql-server-ver15 但是能和sys.dm_exec_sql_text关联起来的只有database_id，如下得到的应该是个笛卡尔积，并未将SQL和login_name用户的信息关联起来...[sql_handle]) AS qt ORDER BY request_session_id , resource_database_id DESC 他可以找到当前正在执行的SQL和会话的信息，单从内容上...无论从监控粒度，还是数据统计的角度，SQL和用户信息关联检索还是有用的，可以做到更精细的控制，不太清楚为什么微软官方没给出这样的设计，或者有其他隐藏的功能？
由于待训练的模型参数很多（增加model capacity），而专门针对检索任务的有标注数据集较难获取，所以要使用预训练模型。 2....检索模型的分类 检索的核心，在于计算query和document的 相似度 。...依此可以把信息检索模型分为如下三类： 基于统计的检索模型 使用exact-match来衡量相似度,考虑的因素有query中的词语在document中出现的词频TF、document...基于exact-match的检索模型是召回中必不可少的一路。...其实，在现在常用的深度检索模型中也经常增加这种人工构造的特征。
这是众所周知的，BEIR基准测试将多种检索任务组合在一起，作为模型在未见过数据集上表现的代理。在零样本情况下实现良好的信息检索，即使用预训练模型进行一键式搜索文本字段，正是我们想要实现的目标。...因此，我们相信我们在这方面取得的改进会转化为模型的真正改进。由于基准测试的绝对性能数据本身并没有特别丰富的信息，因此很高兴能够与其他强大的基准进行比较，我们将在下面进行比较。 ...如果您查看他们的报告，您会注意到他们还报告了以百分比表示的NDCG@10。我们建议读者查阅上述链接以获取有关这些方法的更多信息。...蒸馏法与常见范式略有不同，后者将大型模型缩小为小型但几乎同样准确的“副本”。相反，这个想法是提取交叉编码器架构中存在的排名信息。...特别是，它鼓励根据对倒排索引检索成本的影响，从查询和文档表示中删除那些提供很少排名信息的 token。
RAG系统的核心组件包括： 检索器（Retriever）：负责从外部知识库中高效提取与查询相关的数据。 生成器（Generator）：利用LLM将检索到的信息融合，生成接近人类表达的回应。...分割器（Splitter）：将文档分割为易于管理的小块，便于创建高效的向量表示，以实现快速检索。 知识数据库（Knowledge DB）：存储处理后的文档向量，基于语义相似性快速检索相关信息。...检索器（Retriever）：在知识数据库中搜索与用户查询匹配的文档向量，利用向量相似性找到最相关的信息。 生成器（Generator）：结合检索到的信息和LLM自身的知识库，生成连贯、准确的回应。...RAG系统的优势 RAG系统的优势如下： 实时信息检索：集成外部知识源，确保回应的时效性和相关性，满足用户对最新信息的需求。 准确性提升：精确的数据获取机制，减少错误，提高事实准确性，增强用户信任。...结论 RAG系统通过将实时信息检索与强大语言生成能力无缝结合，不仅在技术上实现了重大突破，更在实际应用中展现了其巨大的潜力和价值。
语义信息检索中的预训练模型 这一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用。 4....此外一个常见的做法是，用一个embedding去表示query（因为query通常较短、意思集中），用多个embedding去捕捉document的不同子空间的信息。...所以，应该设计专门针对检索任务的预训练任务。...exact-match的稀疏检索模型，这是因为过多的使用简单负例（random或者in-batch负采样）没有提供很多信息量，其 梯度范数较小、收敛速度慢 。...，为了把握不同层的信息，对 L层 都计算相似度矩阵： S_{Q, D} \in \mathbb{R}^{L \times|Q| \times|D|} 然后对相似度矩阵采用DRMM或者KNRM的方法来提取交互信息
摘要随着信息量的爆炸式增长，传统的关键词检索技术已经无法满足用户对信息检索效率和准确性的需求。本文探讨了如何利用大模型实现语义检索，并结合向量数据库优化检索效率。...近年来，随着深度学习技术的发展，大模型（如BERT、GPT等）在自然语言处理领域取得了显著进展。这些模型能够理解文本的语义，从而提升信息检索的效率和准确性。...A1: 传统的关键词检索主要依赖于用户输入的关键词与文档中的关键词匹配，无法捕捉上下文信息和语义关系。...本文还提供了一个可运行的示例代码模块，展示了如何在实际应用中实现语义检索。随着大模型和向量数据库技术的不断发展，信息检索的效率和准确性将进一步提升。...未来，我们可以期待更多的创新技术应用于信息检索领域，如多模态检索、实时检索等，为用户提供更加智能和高效的检索体验。参考资料Devlin, J., Chang, M.
Table-1 展示了一个名为 "SELF-RAG" 的系统中使用的四种反思tokens的类型： ① Retrieve 这是一个决策过程，它决定了是否从某个资源 R 中检索信息。...② IsREL 这是一个相关性检查，目的是确定给定的数据 d 是否包含解决问题 x 所需的相关信息。 ③ IsSUP 这是一个验证过程，用于检查提供的响应 y 中的声明是否得到了数据 d 的支持。...该算法结合了检索和生成两种方法。首先，它会判断是否需要检索信息。如果需要，它会从大型文本集合中检索相关段落，然后基于这些信息进行生成。如果不需要检索，它会直接进行生成。...（2）生成学习(generator learning) 使用反思tokens的经过修改过的语料库Dgen来训练生成器模型 目标函数描述了最大化 M 在给定输入 x 的情况下，对输出 y 和相关的信息...例如，我们使用以下critic token： IsREL: 是否与问题相关 IsSUP: 是否有足够的支持信息 IsUSE: 是否有实用价值 得到的得分可能是： A1: IsREL=0.8, IsSUP
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5 月 25 日，KDD 2020 官方发布了接收论文，今年一共有 1279 篇论文提交至 research track（面向研究界的学术论文），共 216 篇被接受，因此接受率为 16.8%。...信息检索 《淘宝推荐的特权特征提炼》 ? 单位：阿里巴巴 摘要：特征在电子商务预测任务中起着重要作用。为了保证离线训练和在线发球的一致性，我们通常利用两者相同的特征。...论文地址： https://arxiv.org/abs/1907.05171 信息检索 《可控多兴趣推荐框架》 ?...我们的多兴趣模块从用户行为序列中获取多种兴趣，可以用于从大规模的项目池中检索候选项。然后将这些项目输入一个聚合模块，以获得总体推荐信息。聚合模块利用可控因子来平衡推荐的准确性和多样性。...论文地址： https://arxiv.org/abs/2005.09347 信息检索 《一种基于贝叶斯图 卷积神经网络的精确多样推荐框架》 ?
这是一本学习Python的人必读的一本书，同时它也是计算机专业的本科生程序设计教材，以及研究生的必读书目。...这本书的名字叫《《Python程序设计》，非常适合具有一定Python基础的读者学习，当然如果觉得自己基础的比较弱的看官，可以看我文章尾部推荐的几本书。 ?...第19章 安卓平台的Python编程。 ? 本书最大特点是信息量大、知识点紧凑、案例丰富、实用性强。...本书作者具有15年程序设计教学经验，讲授过汇编语言、C/C++/C#、Java、PHP、Python等多门程序设计语言，编写过大量的应用程序。...并且本书对Python内部工作原理进行了一定深度的剖析，90%以上的案例均使用Python 3.5.1实现，个别案例使用Python 2.7.11实现，并适当介绍了Python代码优化和安全编程的有关知识
因为一些用户和物品属性以及交互记录（如用户对一些物品的评论等信息）以自然语言的形式被记录在公开语料库中，进而被学习到了PLMs中。...因此，一个自然的研究问题便是，LLMs（如ChatGPT）在推荐领域是否也具有惊人的表现。 推荐系统最基本的目标便是给用户提供一个Top-K的物品列表，从而缓解大数据时代下信息过载的问题。...新闻的传播是有时效性的，因此对于大部分新闻而言，其相关的语料往往是很少的，从而LLMs学到的信息不够充分。...而相反的，在其他三个领域，电影、图书和音乐都可能被用户去反复观看、收听，在互联网上留下很多交互信息，如影评、书评和歌评等等，因此语料比较丰富。...这也在推荐任务上进一步验证了LLMs的in-context learning的能力。 RQ4: few-shot prompt中给的例子的个数对LLMs能力的影响是怎么样的？
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