无法为自己的产品建立护城河，任何人都可以轻松地实现相同的结果。 LLM API 的成本较高，而且可能相当高。 LLM是无状态的，没有代理功能。...获取前N个相关结果并将它们添加到请求提示中，指定LLM应仅使用提示中的信息，然后提交提示词。 收到响应后，将其与发送的上下文数据进行比较，确保没有幻觉并且它与目标应用程序的数据相关。...最后，LLM将以JSON格式返回反馈，评估结果可以存储在数据库中，还可以使用这些结果构建新的功能。...实际上，现有的模型要大得多，因此以更高维度的空间表示单词，例如OpenAI的Ada嵌入模型使用了1536个维度，训练过程结束后，各个权重就描述了在嵌入空间中的位置。...因此，如果Ada的性能满足我们的需求，不仅可以省钱，还可以实现更短的响应时间。 我们也可以先使用Davinci进行尝试，然后评估是否也可以使用Ada获得足够好的结果。
目录导航 1 什么是Embedding 2 为什么使用Embedding 3 数据向量化的处理流程 4 Embedding实战 1 什么是Embedding 在大模型中，"embedding"指的是将某种类型的输入数据...这一步涉及调用API，将文本数据发送到OpenAI的服务器，服务器会返回文本的向量表示。这些向量捕捉了文本的深层语义特征，使得文本之间的比较、搜索和分析变得可能。 4....对于大型数据集，推荐使用专门的向量数据库（如Faiss、Annoy、Elasticsearch等），这些数据库优化了向量的存储和相似性搜索操作。...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。...-002" # 选择一个合适的模型，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
回复【1001】获取 linux常用命令速查手册 ack是比grep好用的文本搜索工具 ack命令安装 > yum install -y ack 命令特点 默认搜索当前工作目录 默认递归搜索子目录 忽略元数据目录...，比如.svn,.git,CSV等目录 忽略二进制文件（比如pdf，image，coredumps)和备份文件（比如foo~,*.swp) 在搜索结果中打印行号，有助于找到目标代码 能搜索特定文件类型（...比如Perl,C++,Makefile),该文件类型可以有多种文件后缀 高亮搜索结果 支持Perl的高级正则表达式，比grep所使用GNU正则表达式更有表现力。...,所有的元字符（比如’$',’.')需要在字面上被匹配: > ack -Q '$path=.'.../etc 除了temp目录，在所有目录搜索use单词 > ack use --ignore-dir=temp 只搜索包含'main'单词的Python文件，然后通过文件名把搜索结果整合在一起，打印每个文件对应的搜索结果
ack是比grep好用的文本搜索工具 ack命令安装 > yum install -y ack 命令特点 默认搜索当前工作目录 默认递归搜索子目录 忽略元数据目录，比如.svn,.git,CSV等目录...忽略二进制文件（比如pdf，image，coredumps)和备份文件（比如foo~,*.swp) 在搜索结果中打印行号，有助于找到目标代码 能搜索特定文件类型（比如Perl,C++,Makefile)...,该文件类型可以有多种文件后缀 高亮搜索结果 支持Perl的高级正则表达式，比grep所使用GNU正则表达式更有表现力。...,所有的元字符（比如’$',’.')需要在字面上被匹配: > ack -Q '$path=.'.../etc 除了temp目录，在所有目录搜索use单词 > ack use --ignore-dir=temp 只搜索包含'main'单词的Python文件，然后通过文件名把搜索结果整合在一起，打印每个文件对应的搜索结果
】三、变量和简单数据类型 【Python3.7学习笔记】四、列表 【Python3.7学习笔记】五、字典 目录 学习笔记目录 目录 变量 变量的命名和使用规则 使用变量时避免命名错误 字符串 字符串相关函数...修改变量的值，最新的值为变量的值 返回目录 变量的命名和使用规则 变量名只能包含字母、数字、下划线。...l和大写字母O，需要谨慎，它们可能被错认为数字1和0 返回目录 使用变量时避免命名错误 message = "Hello World!"...NameError:name ‘message1’ is not defined 变量名没有定义 返回目录 字符串 python中，定义：用单引号或双引号括起来的都是字符串，比如： # -*- coding...返回目录 欢迎大家一起交流讨论
# 0 - 停机（千万别把initdefault设置为0，否则系统永远无法启动） # 1 - 单用户模式 # 2 - 多用户，没有 NFS # 3 - 完全多用户模式(标准的运行级) # 4 –.../两级返回 ./ #指在当前目录 ../ #指返回上一级目录 管道/查看进程 一般都是组合使用 grep a *.txt # 模糊查询 ps -ef | grep mysql # 组合使用...-->查看进程 进入 注意 cd - 的使用，很优雅 cd - # 返回上次的工作目录 cd ~ #进入当前用户 cd / #进入根目录 磁盘 查看系统的磁盘占用信息 df -kh #查看磁盘大小...# 级联创建 rmdir #删除空白文件夹 touch filename # 创建文件 搜索 对文件进行搜索应掌握，很有用 whereis #搜索程序名称 whereis -b #搜索二进制文件...#列出当前目录及子目录下所有文件和文件夹 find / -name "*.k" # 在根目录下搜索后缀为.k的文件 which which python /usr/bin/python 释放swap
我们在应用领域的搜索体验，将由以前的基于分词的全文检索、基于向量的语义搜索来返回结果页的时代，全面进入一个由AI生成结果，并进行交互式查询的时代。...我们先来看一下chatGPT本身是如何解读这个插件带来的颠覆性功能的： 也就是说，它首先能够使用优秀的理解能力，将用户的查询转化为向量语义，通过向量搜索获取结果后，再将其以生成内容的方式呈现给客户，同时能够带入...在检索时，以向量相似性搜索，将用户的查询和向量库中的数据进行相似性匹配，获得结果后，再通过该插件，把结果交给chatGPT生成。...，对于想要使用chatGPT retrival plugin的企业来说，必须使用OpenAI的text-embedding-ada-002模型来将数据进行向量化。...、被广泛使用的搜索引擎也会支持text-embedding-ada-002模型生成的向量，以及与chatGPT retrival plugin集成。
为保证唯一性，头文件的命名应基亍其所在项目源代码树的全路径。...，可只依赖接口头文件，因为接口类是只有纯虚函数的抽象类，没有数据成员[3]^{[3]}。...即上面在使用g++编译的时候使用-Isrc来指明相对于编译器工作目录的搜索目录。 还有一个需知就是：使用include包含头文件，使用相对路径时，相对的目录是编译器的工作目录。...关于搜索头文件的路径，编译器搜索顺序如下： （1） include自定义头文件，如#include “headfile.h” 搜索顺序为： ①先搜索源文件所在目录 ②然后搜索-I指定的目录...③再搜索g++的环境变量CPLUS_INCLUDE_PATH（gcc使用的是C_INCLUDE_PATH） ④最后搜索g++的内定目录 /usr/include /usr/local/include
嵌入通常用于以下方面： •搜索（结果按与查询字符串的相关性进行排序）•聚类（根据相似性将文本字符串分组）•推荐（推荐与文本字符串相关的项目）•异常检测（识别与相关性较低的异常值）•多样性测量（分析相似性分布...Ada的功能最弱，但速度更快且更便宜。 相似性嵌入[15] 相似性模型最擅长捕捉文本之间的语义相似性。 可用模型 文本搜索嵌入[16] 文本搜索模型有助于衡量长文档与短搜索查询之间的相关性。...，并返回得分最高的文档。...然后，每个函数都由text-embedding-ada-002模型进行索引。 要执行代码搜索，我们将查询以自然语言形式嵌入到相同的模型中。然后，我们计算结果查询嵌入与每个函数嵌入之间的余弦相似度。...3.通过像PostgreSQL pgvector这一类的向量数据库过滤出数据库中相似度大于一定阈值的文档块，将结果返回。
可以简单地把索引当成是字典里的检索目录，我们比如我们要查一个叫“index”的单词，通过目录，可以快速地找到字母i开始的位置。索引也是一样，不过我们查找的不再是单词的首字母，而是数据。...ElasticSearch身为分布式搜索引擎，巧妙的设计模式非常多，加上分布式系统本身的复杂性，可以研究的内容很多。今天这篇文章主要讲倒排索引，所以简单聊聊其中关于倒排索引的优化。...前文当中说了，我们通过对关键词设置倒排索引来达到关键词搜索的目的。从逻辑上看当然没有问题，但实际上问题不小。...最大的问题就是这样的关键词实在是太多了，多还算了，而且这些关键词是没有顺序的，如果我们想要找到其中的某个，只能遍历所有的关键词表。这显然是我们不能接受的，这里必须要做优化。...比如我们要查找的关键词是“Access”，通过前缀树我们先查到A这个前缀对应的dictionary的位置，也就是图中的Ada的位置。之后我们从Ada往后顺序遍历，直到找到Access为止。
高性能：Chroma不仅支持快速的相似度搜索，还提供了对搜索结果的分析功能。...查询与搜索：通过文本或嵌入查询集合，Chroma会返回与查询内容相似的文档。开发者还可以根据元数据对结果进行过滤。...搜索与分析并重：除了支持高效的相似度搜索，Chroma还提供了对搜索结果的分析功能，帮助开发者更好地理解数据。 高性能：Chroma在保证功能丰富的同时，也追求极致的性能表现。...查询数据 你可以使用 query 方法进行相似性搜索。ChromaDB 会将查询文本转换为向量，并使用相似性算法返回最相关的结果。...使用其他嵌入模型 ChromaDB 默认使用 all-MiniLM-L6-v2 模型进行嵌入。你也可以使用其他模型，如 OpenAI 的 text-embedding-ada-002。
如果您由于相关性结果差而找到这篇文章，并且您使用了类似sBERT的模型生成嵌入，那么我们可能已经找到了相关性问题的原因。 如果是这样，您下一个自然的问题可能是哪些嵌入模型可以用来改进相似性搜索结果。...在不知道您的具体用例的情况下，我们推荐的三个是: text-embedding-ada-002 (Ada v2) 来自OpenAI的Ada v2可能是大多数RAG应用程序的最常见起点，简单是因为许多开发人员一开始就使用...然而，这也会导致在比较两个长文档的相似性时结果变得模糊，而您正在寻找的是相关上下文以促进生成过程。 Ada v2有两个主要缺点。第一个是它不能在本地运行。您必须使用OpenAI的API来创建嵌入。...它还产生一个具有Ada v2一半维数的嵌入向量。因此，不仅在基准用例的检索性能方面略胜一筹，而且还以较低的存储和计算需求从向量数据库角度获得了这些改进的结果。...如果您可以以1%的准确率识别最近的邻居，那么找到非常相关的结果的可能性很高，因为1%代表200篇文章中的前两篇文章，您将获得这两篇文章之一。 现在考虑一个包含维基百科上每一篇文章的搜索索引。
如果没有给定搜索路径[path…]，则默认为当前目录，如果没有给定表达式[expression]，则默认为-print，将匹配的文件输出到标准输出。...当发现待查询的文件是一个符号链接，使用的信息应采取的符号链接本身的性质； -L：跟随符号链接，当发现检验或打印信息的文件是一个符号链接，使用的信息应采取的符号链接对应的文件。...对于find来说，一个非常重要的概念：find的搜索机制是根据表达式返回的true/false决定的，每搜索一次都判断一次是否能确定最终评估结果为true，只有评估的最终结果为true才算找到，并切入到下一个搜索点...由于在使用"-print"时所有的结果都有换行符，如果直接将结果通过管道传递给管道右边的程序，应该要考虑到这一点：文件名中有空白字符(换行符、制表符、空格)将会被右边程序误分解，如文件"ab c.txt...-perm 644 #找出当前目录用户tom拥有的所有文件 find . -type f -user tom #找出当前目录用户组sunk拥有的所有文件 #find .
ack是比grep好用的文本搜索工具 ack命令安装 > yum install -y ack 命令特点 默认搜索当前工作目录 默认递归搜索子目录 忽略元数据目录，比如.svn,.git,CSV等目录...忽略二进制文件（比如pdf，image，coredumps)和备份文件（比如foo~,*.swp) 在搜索结果中打印行号，有助于找到目标代码 能搜索特定文件类型（比如Perl,C++,Makefile...),该文件类型可以有多种文件后缀 高亮搜索结果 支持Perl的高级正则表达式，比grep所使用GNU正则表达式更有表现力。...-h, 不显示名称 -v, 显示不匹配 在当前目录递归搜索单词”eat”,不匹配类似于”feature”或”eating”的字符串: > ack -w eat image.png > ack -Q '.../etc 除了temp目录，在所有目录搜索use单词 > ack use --ignore-dir=temp 只搜索包含'main'单词的Python文件，然后通过文件名把搜索结果整合在一起，打印每个文件对应的搜索结果
/source_data目录下的所有文件，对于每个文件，它会读取文件内容，然后将文件内容按照 #####进行分割 分割后的结果会被传入到 to_embeddings函数中。...to_embeddings函数会使用 OpenAI 的 API 将文本内容转换为向量，最后返回一个包含文件名、文件内容和向量的列表。...，然后使用openai的ChatCompletion API进行对话生成，最后将生成的回答返回给用户。...openai的Embedding API将输入的文本转换为向量 然后使用Qdrant的search API进行搜索，搜索结果中包含了向量和payload payload中包含了title...-002", input=text ) """ 因为提示词的长度有限，所以我只取了搜索结果的前三个，如果想要更多的搜索结果，可以把limit设置为更大的值
'|ε A->cA'|adA'|ε A->bA'|adA'|ε A->caA'|dA'|ε 解析：e为空集，消除左递归，即消除 有A->A*的情况，消除做递归的一般形式为 U...； 5）使用having子句筛选分组； 6）计算所有的表达式； 7）使用order by对结果集进行排序。...，尽可能深的搜索树的分支。...所以正确的过程是 A->B->C->D->E->F->H->I->G 10．UNIX系统中，目录结构采用 Ａ．单级目录结构 Ｂ．二级目录结构 Ｃ．单纯树形目录结构 Ｄ．带链接树形目录结构...22.下面的函数使用二分查找算法，对已按升序排序的数组返回所要查找的数值的数据位置，请填写缺少的两句语句： [cpp] view plaincopy int* BinarySearch(int
对于部分垂直领域和企业内部的私有知识库的问答无法起到很好的效果，因此，针对这类场景，企业可以基于OpenAI提供的模型服务以及相关生态工具（比如langchain、huggingFace等），构建企业自己特有的知识库问答系统...以下是一些常见的应用场景： 搜索（Search）：根据与查询字符串的相关性对搜索结果进行排序。 聚类（Clustering）：将文本字符串按照相似性进行分组。...建议在几乎所有情况下使用text-embedding-ada-002。它更好、更便宜、更简单易用。...7、Tokens（令牌） langchain默认模型使用了text-davinci-003。建议使用gpt-3.5-turbo，因为它们会产生更好的结果。目前最好的模型是gpt-4，但需要申请权限。...这里面有没有一些通用的计算模式？ 向量数据的结构非常简单，但针对不同的场景，衍生出了多种计算方法。 比如最常见的有向量相似度计算：衡量两个向量之间的相似程度。
简单原理：使用 ChatGPT enbedding，对现有的数据文档，将文本转换为向量，进行矢量化处理，并存入Redis向量数据库，实现向量相似度搜索。...新的提问过来，先使用 ChatGPT enbedding 处理一次，然后根据Redis向量数据库提供的相似性搜索，找到匹配的答案。 ChatGPT Embeddings是什么？...图像相似度搜索： 将图像编码成向量，然后使用向量相似度来搜索与查询图像相似的图像。 推荐系统： 将用户和物品编码成向量，然后使用向量相似度来推荐用户可能感兴趣的物品。...： 使用 KNN 搜索方式，根据给定的一段文本，搜索相似的文档 查询案例和法语 127.0.0.1:6379> FT.SEARCH books-idx "*=>[KNN 10 @title_embedding...本文使用 ChatGPT Embeddings 的向量化处理，Redis JSON 和搜索功能，演示了如何实现一个简单的文本相似性搜索。
系列目录 内存吞金兽(Elasticsearch)的那些事儿 -- 认识一下 内存吞金兽(Elasticsearch)的那些事儿 -- 数据结构及巧妙算法 内存吞金兽(Elasticsearch)的那些事儿...然后，ES 会在倒排索引中去搜索我们输入的每个关键字分词，搜索结果应该是： TERM DOCID 苹果 666，888 手机 888 666 和 888 这两条记录都能匹配上搜索的关键词，但是 888...这个商品比 666 这个商品匹配度更高，因为它两个单词都能匹配上，所以按照匹配度把结果做一个排序，最终返回的搜索结果就是： 苹果Apple iPhone XS Max 烟台红富士苹果 这个搜索过程，其实就是对上面的倒排索引做了二次查找...注意，整个搜索过程中，我们没有做过任何文本的模糊匹配。...使用FOR以及RBM编码技术对内容压缩 FOR原理 RBM原理 term index 由于Term Dictionary的词实在太多了，不可能把Term Dictionary所有的词都放在内存中，
注意 就目前而言，应使用小写的Python变量名。在变量名中使用大写字母虽然不会导致错误，但避免使用大写字母是个不错的主意。...要确保字符串末尾没有空白，可使用方法rstrip()。...>>> 2 + 3 5 >>> 3 - 2 1 >>> 2 * 3 6 >>> 3 / 2 1.5 在终端会话中，Python直接返回运算结果。...2.4.4 Python 2中的整数 在Python 2中，将两个整数相除得到的结果稍有不同： >>> python2.7 >>> 3 / 2 1 Python返回的结果为1，而不是1.5。...如果让两名Python程序员去解决同一个问题，他们提供的解决方案应大致相同。这并不是说编程没有创意空间，而是恰恰相反！
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