检索belongsToMany特定模型的模型

belongsToMany是一种关联关系类型，用于在数据库中建立多对多的关系。它在Laravel框架中被广泛使用。

具体来说，belongsToMany关联关系用于连接两个模型，其中一个模型拥有多个另一个模型的实例，而另一个模型也可以拥有多个第一个模型的实例。这种关系需要通过一个中间表来实现，中间表记录了两个模型之间的关联关系。

优势：

简化多对多关系的建立和管理。
提供了便捷的方法来操作关联模型之间的数据。
可以通过中间表来存储额外的关联信息。

应用场景：

用户和角色之间的关系：一个用户可以拥有多个角色，一个角色也可以被多个用户拥有。
商品和标签之间的关系：一个商品可以有多个标签，一个标签也可以被多个商品使用。
学生和课程之间的关系：一个学生可以选择多门课程，一门课程也可以被多个学生选择。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，可以满足各种需求。以下是一些相关产品和介绍链接：

云数据库MySQL：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云服务器CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云原生容器服务TKE：https://cloud.tencent.com/product/tke
人工智能平台AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ailab
物联网平台IoT Hub：https://cloud.tencent.com/product/iothub
移动开发平台MPS：https://cloud.tencent.com/product/mps
云存储COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
区块链服务BCS：https://cloud.tencent.com/product/bcs
元宇宙服务：https://cloud.tencent.com/product/metauniverse

请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

相关·内容

RAG——使用检索增强生成构建特定行业的大型语言模型

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...让我们深入研究如何通过检索增强生成（RAG）构建特定行业的大型语言模型。现在很多公司都在尝试通过像ChatGPT这样的大型语言模型可以获得大量的生产力提升。...通过这个简单的技巧，你已经使用文档检索增强了你的大型语言模型！这也被称为检索增强生成（RAG）。...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。...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。

6.8K3 1

针对特定领域较小的语言模型是否与较大的模型同样有效?

作者通过使用两种方法来探索金融情绪分析背景下的潜力和适用性: 在特定的领域（金融领域）的数据集上，使用小语言模型进行微调，作者测试了250M到3B参数各种模型以gpt-3.5 turbo为重点的情境学习...使用财务特定数据集，研究了3种尺寸:Flan-T5 base (250M)， Flan-T5 large (780M)和Flan-T5-xl (3B参数)。...论文概述论文首先总结了特定于金融领域的SOTA模型: FinBERT:使用总计4.9B Token组的金融通信语料库进行微调的BERT。...所以作者建议，当k-shot增加时可以使用语义相似检索或思维链(CoT)或线索和推理提示(CARP)方法来解决性能下降的问题。...总结可以看到，针对特定的领域，微调小模型还是能过够得到很好的效果，这在对于我们实际应用是是非常有帮助的，不仅可以节省成本，还可以节省我们的训练时间，可以让我们进行快速的版本迭代。

1821 0

COIL：结合稠密检索和词汇匹配的更高效检索模型

COIL有效地结合了Lexical IR和Neural IR各自的优点，通过建立高效的上下文倒排索引缓解了传统检索模型中的词汇不匹配和语义不匹配的问题，同时比起近几天发展起来的稠密向量检索模型，COIL...基于深度语言模型检索以BERT为代表的深度语言模型(deep LM)对Neural IR的发展产生了巨大的影响。...以SentenceBERT和DPR为代表的基于deep LM的稠密检索模型在多个检索任务上取得了最优性能，后续也有很多研究探讨了如何训练出一个泛化性能更好的稠密检索模型，比如语义残差嵌入(semantic...观察DPR和ColBERT的模型结构，我们自然会思考是否存在介于这两者之间的检索模型，该模型的复杂度和检索速度接近于DPR，而检索准确度接近于ColBERT，而作者提出的COIL模型正好是DPR和ColBERT...「Dense Retriever：」以DPR为代表的稠密检索模型其实等价于COIL-full中的[CLS]匹配，而COIL通过token级的语义匹配信号来弥补了稠密检索模型丢失了token级别的交互信息的缺陷

1.5K2 0

向量检索模型落地：瓶颈及解法！

Unsupervised Redundancy Elimination to Compress Dense Vectors for Passage Retrieval Introduction 近两年来，以DPR为代表的稠密向量检索模型在开放域问答等领域得到了广泛的应用...虽然DPR能够提供更准确的检索结果，但DPR所生成的向量索引的内存占用是很大的。...可以发现，在向量维度较大的时候( 、 )，无监督PCA的表现更好，当向量维度较小的时候( )，有监督微调的表现会更好，然而这时候模型性能下降得也非常明显，因此总体来说无监督PCA更有实用价值...Hybrid Search 大量研究已表明结合稀疏向量检索(BM25)和稠密向量检索能够提升性能，其中最简单有效的方法是对分数做线性加权求和：这里我们简单地设定，即稠密检索和稀疏检索等权。...Discussion 限制稠密向量检索模型落地的一大瓶颈就是推理时延和内存消耗的问题，这篇论文通过实验证明了简单的主成分分析加上乘积量化，在辅以稀疏向量检索，就能在保证准确度的前提下大幅减少内存占用，提升检索速度

1.1K2 0

【CTR】DR：字节深度检索召回模型

1.背景目前工业界基于向量內积检索的召回算法有两大缺点：首先，Embdding 向量学习的目标和最大內积搜索算法的结构其实并不是完全契合；其次，依赖 user 和 item 的 Embedding...为了克服这两大缺点，阿里提出了基于树的检索算法 TDM/JTM。TDM/JTM 将索引建模成一棵树结构，候选集的每个 Item 为树中的叶子结点，并将模型的参数学习和树结构的参数学习结合起来训练。...这种很好的提高了检索的精度，但是基于树的检索算法也有很明显的问题：首先，树结构本身很难学习，而且树结构的部分叶子结点可以会因为稀疏数据而导致学习不充分；其次，候选集只属于一个叶子节点，不符合常理。...同时这也限制了模型只能从一个角度来刻画候选集，影响了模型的表达。为此，作者提出了一种端到端的模型训练框架“深度检索” DR，该模型使用 D*K 维的矩阵来作为索引结构（如下图所示）。...我们最终的优化目标为：在使用算法 3 进行 BeamSearch 来检索一组候选项之后，我们使用 Softmax 函数重新对这些候选项进行排序，从而获得最终的最优候选项。

2.8K3 0

语义信息检索中的预训练模型

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。

1.8K1 0

基于树的端到端稠密检索模型

今天介绍的这篇文章由清华大学和华为联合发表，核心是提升向量检索的效果，在树检索的基础上，实现了索引构建和表示学习的端到端联合建模，提升了树检索的一致性。...树检索是提升稠密向量检索效率的一种常用方法。...Dense retrieval将query和document分别编码成向量，可以使用TwinBERT等类似的双塔模型拟合rank loss，得到query和document的向量。...然后对于一个query向量，计算其和所有document向量的打分，选择topN的document作为第一阶段的检索结果。然而，这种方式的计算开销很大，全库进行检索显然是不现实的。...2、现有树检索的问题现有的树检索模型，一般采用两阶段的方式：第一阶段训练query-document的双塔模型，拿到query和document的向量；第二阶段基于第一阶段训练好的向量，通过聚类算法构建层次树

3102 0

1221 0

大模型RAG向量检索原理深度解析

特别是在一些知识问答场景，如人工客服，知识库检索等方面，一个问题有很多种描述方法，所以在通过向量查询的方式中，根据相似度计算后会最大可能得检索到所有相关的答案，然后按照最佳匹配的权重返回最理想的结果，如大模型中的...文本相似度表达语义，在这里要引入一个NLP–文本向量化，即向量语义(vector semantics)模型，目前常见的向量语义模型会根据不同的领域有不同领域的向量语义模型，如我们可以在modelscope...上找到很多领域的文本向量模型，这些文本向量模型也是根据当前领域中的语料数据进行针对性的训练生成。...常用的算法模型有 CBoW连续词袋模型根据周围的上下文词预测中间词。上下文由当前（中间）单词之前和之后的几个单词组成。这种架构称为词袋模型，因为上下文中的单词顺序并不重要。...最后到输出层，输出层，需要进行优化有压缩，方便向量存储与检索，这个又会涉及到向量模型优化的一些知识点，这个可以有兴趣可以参考word2vec完成算法模型进行研究： https://www.tensorflow.org

1K0 0

信息检索&FAQ硬核技术！SimNet模型

例如，信息检索可以归结为查询项和文档的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，对话系统可以归结为对话和回复的匹配。如何提升文本匹配的准确度，是自然语言处理领域的一个重要挑战。...通过这个例子我们不难窥探出语义匹配的强大的能力，它在搜索优化、推荐系统、快速检索排序、智能客服上都有着极大的用武之地！...信息检索：在信息检索领域的很多应用中，都需要根据原文本来检索与其相似的其他文本，使用场景非常普遍。除纯文本检索外，SimNet还适用于通过标签来检索图片、视频等场景，大大提高检索效率。...新闻推荐：通过用户刚刚浏览过的新闻标题，自动检索出其他的相似新闻，个性化地为用户做推荐，从而增强用户粘性，提升产品体验。...智能客服：用户输入一个问题后，自动为用户检索出相似的问题和答案，节约人工客服的成本，提高效率。

1.5K4 0

大模型探索：阿里向量检索服务DashVector

一背景大模型无疑是这两年最火的概念，国内外各厂商都不甘示弱纷纷推出自己的大模型能力和应用。...废话不多说，在实际的大模型应用中，向量检索服务无疑是目前不可缺少的一个重要部分，几乎所有的prompt工程都离不开，因此这里从阿里的DashVector入手，从实际应用角度来了解什么是向量检索服务，以及怎样使用...使用DashVector服务能有效提升向量检索效率，实现针对非结构化数据的高性能向量检索服务，可广泛应用于大模型搜索、多模态搜索、AI搜索、分子结构分析等几乎所有的 AI 搜索场景。...3.2.4 构造prompt，向大模型提问这一步比较简单，直接调用通义千问大模型的DashScope api，指定模型为 qwen-turbo，使用定义的提示词结合上一步召回的文档进行提问。...这个接口支持的检索能力包括：（1）根据向量进行相似性检索；（2）根据主键（对应的向量）进行相似性检索；（3）带过滤条件的相似性检索；（4）带有Sparse Vector的向量检索。

7211 0

图像检索中的DELF模型（DEep Local Features）实践

近日，抽空跑通了delf模型，它已经成为tensorflow models中research的一个子工程（见网址：https://github.com/tensorflow/models/tree...以图搜图模式的图像检索是CBIR（基于内容的图像检索）任务中最难的一块，其中由于图像拍摄角度的不同，有些图片只显示了局部信息，有些则有全局信息，在这种情况下的图像检索匹配的效果，以往算法都表现一般。...而DELF模型则是ICCV　2017和CVPR　2018（Revisiting Oxford and Paris: Large-Scale Image Retrieval Benchmarking）提到的是当前效果最好的以图搜图的模型...，具体而言他是一种基于图像中对象instance的检索匹配。...1、DELF的架构（实现流程）如下图的流程可见，对于任何图像，需要获得特征，此处采用CNN架构来实现特征的抽取，其中DELF抽取的步骤如左图所示，主要区别是有个注意力的得分判断模型。

2.2K3 0

语义信息检索中的预训练模型（下）

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....所以，应该设计专门针对检索任务的预训练任务。...文章Pre-training Tasks for Embedding-based Large-scale Retrieval提出了三个针对检索设计的预训练任务，都是使用Wikipedia的大量无标注数据进行自监督训练...（Approximate Nearest Neighbor Negative Contrastive Learning for dense text retrieval[2]）文中指出，端到端训练的深度检索模型有时效果甚至不如基于...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。

2K3 0

使用领域特定Jenkins知识增强现有的LLM模型

Google Summer of Code 2024 使用特定领域 Jenkins 知识增强现有 LLM 模型。...最后一部分是利用 Discourse 上提供的社区问题，我们可以使用 discource api 来修剪 Jenkins 帖子并检索具有已批准解决方案的帖子，然后我们可以执行另一个请求来检索这些帖子及其答案...GGML 库的部分吸引力在于能够将这种二进制模型量化为更小的模型，从而可以更快地运行。Llama.cpp 存储库中有一个名为 quantize 的工具，可用于将模型转换为不同的量化级别。...JenAI 作为一种系统深色模式下的 JenAI 登录页浅色模式下的 JenAI 登录页 JenAI 聊天页面后续步骤这个想法可以进一步增强，并且提供了许多方法来实现相同的目标：使用检索增强生成...(RAG)，它结合了数据库或传统信息检索系统的优势与大型语言模型的功能 Llama3 已经过超过 15 万亿个标记的预训练，其训练数据集比 Llama2 使用的数据集大 7 倍，这使得它在针对 Jenkins

1131 0

跨语言的多模态、多任务检索模型 MURAL 解读

ALIGN 和 CLIP 表明，当有足够的训练数据时，在图像 - 文本对上使用对比学习损失来训练双编码器模型（即通过两个独立的编码器训练的模型），效果非常好。...- 文本匹配的表示模型，该模型将多任务学习应用于图像 - 文本对，并与涵盖 100 多种语言的翻译对相结合。...我们发现，相对于最先进的模型 ALIGN，资源不足的语言有着显著的性能提升。各种多语言图像-文本检索基准的平均召回率。...检索分析我们还分析了 WIT 数据集上的零样本检索实例，比较了 ALIGN 和 MURAL 对英语（en）和印地语（hi）的检索。...此外，在使用多模态模型学习的文本表示中，观察区域语言学和接触语言学的提示也很有意思。因此，需要进一步探索通过多模态模型（如 MURAL）隐式学习到的各种联系。

1.2K3 0

【AI大模型】Embedding模型解析文本向量知识库的构建和相似度检索

这样的向量可以代表图像的内容、风格、色彩等信息，从而用于图像识别、分类或检索任务。...结果存储嵌入向量生成后，需要将它们存储起来以便于后续的检索和分析。...当我们使用向量化模型（如OpenAI的text-embedding-ada-002模型）将文本转化为向量后，每个向量的维度表示某种语义特征，向量中的值反映了相应特征的强度。...Tiktoken 是 OpenAI 开发的一个库，用于从模型生成的文本中计算 token 数量。...，如ada ) print("测试数据：",response.data[0].embedding) 结果最终检索到匹配度前三的文本向量后续会使用到向量数据库完成知识库的搭建欢迎小伙伴们

4K0 0

改进 Elastic Stack 中的信息检索：引入 Elastic Learned Sparse Encoder，我们的新检索模型

，我们讨论了在零样本情况下应用密集模型进行检索的一些挑战。...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。...事实上，我们发现文档段落平均扩展到大约 100 个 token ，并且我们看到与正常文本索引的大小大致相同。在特定限制条件下，这种检索可以利用倒排索引，而我们已经在Lucene中拥有非常成熟的实现。...此预训练任务对于在特定下游任务上获得最佳结果非常重要。...而交叉编码器没有这样的限制。很有可能对于特定的训练查询q1和q2以及文档d1和d2，我们必须同时安排q1与d1和d2接近，而q2与d1接近但与d2远离。

1.8K3 1

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。...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。...我所展示的架构只是一个原型。为了提高效率和可扩展性，必须考虑各个方面，包括矢量嵌入模型、文档数据库、提示、LLM 模型选择等。 4. 避免幻觉。您可能已经注意到我上面展示的例子几乎是正确的。

7992 0

跟我一起学Laravel-EloquentORM进阶部分

多对多关联需要使用belongsToMany方法 <?...('App\User'); } } 检索中间表的列值对多对多关系来说，引入了一个中间表，因此需要有方法能够查询到中间表的列值，比如关系确立的时间等，使用pivot属性查询中间表 $user =...注意的是，默认情况下之后模型的键可以通过pivot对象进行访问，如果中间表包含了额外的属性，在指定关联关系的时候，需要使用withPivot方法明确的指定列名 return $this->belongsToMany...查询关系存在性使用has方法可以基于关系的存在性返回结果 // 检索至少有一个评论的所有帖子......['posts' => function ($query) { $query->orderBy('created_at', 'desc'); }])->get(); 延迟预加载有时候，在上级模型已经检索出来之后

4K5 0

PubMed GPT ：用于生物医学文本的特定领域大型语言模型

“我们很高兴发布一种在PubMed上训练的新生物医学模型，这是构建可支持生物医学研究的基础模型的第一步。”...——CRFM主任Percy Liang 近日，斯坦福基础模型研究中心（CRFM）和MosaicML联合开发了PubMed GPT模型，一种经训练可以解释生物医学语言的大型语言模型。...目前的大型语言模型（LLM）通常使用于自然语言合成、图像合成及语音合成等，而已知在特定行业的应用很少。本文所要介绍的PubMed GPT即展示了特定行业大型语言模型的能力，尤其在生物医学领域。...结果表明，特定领域的语言生成模型在实际应用中将会有很好的发展前景，同时，LLM也展现出更加优秀的性能和竞争力。注意：目前此模型仅用于研究开发，不适合生产。 PubMed GPT 模型。...结果证明： 1、LLM非常全能，在特定领域中从头训练时其具有与专业设计的系统相当的性能； 2、针对特定领域数据的预训练胜过通用数据； 3、专注模型可以用较少的资源获得高质量结果。

8162 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云