下面是一个简单的示例，演示了如何从一个文本文件中读取博客数据，并将其提取到另一个文件中。...假设你的博客数据文件（例如 blog_data.txt）的格式1、问题背景我们需要从包含博客列表的文本文件中读取指定数量的博客（n）。然后提取博客数据并将其添加到文件中。...这是应用nlp到数据的整个作业的一部分。...它只能在直接给出链接时工作，例如：page = urllib2.urlopen("http://www.frugalrules.com")我们从另一个脚本调用这个函数，用户在其中给出输入n。...大家可以根据实际情况修改输入文件和输出文件的文件名，以及文件路径。
减少大型语言模型中幻觉的已验证技术之一是 检索增强生成，或 RAG。RAG 使用检索器搜索外部数据，在将提示发送到生成器（即 LLM）之前，使用上下文对提示进行增强。...在 RAG 检索上下文之前，一个批处理过程会将非结构化数据转换为文本嵌入，并将其存储在向量数据库中。这使得 RAG 在处理不常更改的数据时非常理想。...这种能力改变了游戏规则，因为它使 LLM 能够摆脱基于文本的限制并与现实世界互动。LLM 不再仅仅生成文本，现在可以通过利用外部工具和服务执行操作、控制设备、从数据库中检索信息以及执行广泛的任务。...应用程序通常使用函数调用功能两次调用 LLM：一次将提示映射到目标函数名称及其输入参数，再次将被调用函数的输出发送到生成最终响应。...此外，RAG 代理可以通过预定义的函数与外部数据库和 API 动态交互来处理复杂查询，从而简化应用程序工作流并减少手动干预的需要。
RAG 将信息检索与自然语言生成相结合，以产生更有洞察力的响应。出现提示时，RAG 首先搜索文本语料库以检索与输入最相关的示例。在响应生成过程中，模型会考虑这些示例来增强其功能。...部署嵌入模型后，为了使用 LangChain 与 SageMaker API 的集成，LLM需要创建一个函数来处理输入（原始文本）并使用模型将其转换为嵌入。...SageMaker 将返回模型的端点名称，LLM可以将其用作endpoint_name稍后引用的变量。 LLM定义一个print_dialogue函数来将输入发送到聊天模型并接收其输出响应。...DocumentLLM还可以将对象转换为Node对象，然后再将其发送到索引，而不是直接加载文档。...查询引擎是查询数据的通用接口。它采用自然语言查询作为输入并返回丰富的响应。查询引擎通常使用检索器构建在一个或多个索引之上。
文章目录 一、cin 输入流对象简介 1、常用的 iostream 类型的 输入 / 输出 流对象 2、cin 输入流对象 3、cin 常用 api 简介 4、cin 从控制台接收键盘输入数据 一、cin...; cin : 标准输入流 , 该对象 用于从 标准输入流 ( 控制台 ) 读取数据 ; cout : 标准输出流 , 该对象 用于向 标准输出流 ( 控制台 ) 输出数据 ; cerr : 标准错误流...IMPORT istream cin; 下面将分析 istream 类型的 cin 通用输入流 对象 的相关 函数 API ; 3、cin 常用 api 简介 cin 常用 api 简介 : cin.get...() : 读取一个字符 , 并返回读取的字符 ; cin.peek() : 查看下一个字符 , 但不读取它 ; cin.ignore() : 忽略输入流中的 一个字符 或 一行数据 ; cin.read...() : 从输入流中读取 指定个数 的字符 ; 4、cin 从控制台接收键盘输入数据 cin >> 变量 代码的作用是 从 控制台 接收数据保存到 变量中 ; 其作用是 阻塞 控制台 , 阻塞等待 用户输入
上表中的最后一行接受文本作为输入并输出数字（向量），通常称为 Emebedding，表示 AI 模型中使用的内部数据结构。Spring AI 支持嵌入以支持更高级的用例。...Prompts 提示词提示词是基于语言的输入的基础，这些输入可指导 AI 模型生成特定输出。对于熟悉 ChatGPT 的人来说，提示词可能看起来只是在发送到 API 的对话框中输入的文本。...在许多 AI 模型中，提示的文本不仅仅是一个简单的字符串。ChatGPT 的 API 在一个提示中有多个文本输入，每个文本输入都分配了一个角色。...该方法涉及批处理风格的编程模型，其工作流是从您的文档中读取非结构化数据，对其进行转换，然后将其写入向量数据库。概括地说，这是一个 ETL （提取、转换和加载） 管道。...ETL 管道提供了有关编排从数据源提取数据并将其存储在结构化向量存储中的流程的更多信息，从而确保数据在传递给 AI 模型时处于最佳检索格式。
上表中的最后一行接受文本作为输入并输出数字，通常称为嵌入文本，表示 AI 模型中使用的内部数据结构。 Spring AI 支持嵌入以支持更高级的用例。...提示 提示是基于语言的输入的基础，用于指导 AI 模型生成特定输出。 对于那些熟悉 ChatGPT 的人来说，提示可能看起来只是输入到发送到 API 的对话框中的文本。 然而，它包含的远不止于此。...在许多 AI 模型中，提示的文本不仅仅是一个简单的字符串。 ChatGPT 的 API 在提示中有多个文本输入，每个文本输入都被分配了一个角色。...该方法涉及批处理风格编程模型，其中作业从文档中读取非结构化数据，对其进行转换，然后将其写入向量数据库。 概括地说，这是一个 ETL（提取、转换和加载）管道。 向量数据库用于 RAG 技术的检索部分。...它允许您注册自定义用户函数，将大型语言模型连接到外部系统的 API。 这些系统可以为 LLM 提供实时数据并代表他们执行数据处理操作。
一般地，可以按以下方式进行处理： 获取用户目标并将其发送到具有良好推理功能的LLM 提示LLM将其分解为子任务并返回为JSON列表 将子任务保存到数据库中 应用程序可以根据子任务更新用户界面 根据需要迭代为较小的子任务...通过使用向量嵌入和向量数据库，可以根据语义检索每个提示的子集的上下文数据，从而实现更高的效率，提升性能并降低成本。...该方法如下所示： 每当有新的上下文信息时，将其分成若干部分，并使用LLM生成向量嵌入。然后将嵌入存储在向量数据库中，还将在每个嵌入中存储附加信息（例如URL、图像、源文本等）。...请求转换为向量嵌入，并发送到内存向量存储中以检索任何相关的记忆数据。 记忆可能包括特定的交互，例如，用户发表过评论 然后将记忆与用户请求以及从上下文存储中提取的任何上下文一起添加到提示中。...； 采用嵌入模型，将文本数据生成向量； 构建面向向量存储的向量数据库并构建索引； 选择目标模型，将API 引入系统； 创建 prompt 模版，并支持配置和优化； 4.1 引入自然语言交互 每个App
什么是RAG RAG即检索增强生成，为 LLM 提供了从某些数据源检索到的信息，并基于此修正生成的答案。...像pinecone 这样的向量数据库可以构建开源搜索索引，为输入文本增加了额外的存储空间，还增加了一些其他工具。关于向量数据库，可以参考解读向量数据库。...在运行时，我们用相同的编码器模型完成用户查询的向量化，然后执行这个查询向量的索引搜索，找到top-k 的结果，从数据库中检索到相应的文本块，并提供给 LLM 提示语Prompt作为上下文。...由于transformer模型有固定的输入序列长度，即使输入上下文的窗口很大，一个或几个句子的向量也比一个在几页文本上取平均值的向量更能代表它们的语义意义 ，所以数据分块是一个有意义的技术。...还有一个相对较老的思路，可以像 tf-idf 或BM25这样的稀疏检索算法那样从现代语义或向量搜索中获取最佳结果，并将其结合在一个检索结果中。
视频提示集成使用 Azure AI 视觉视频检索对视频中的一组帧进行采样，并创建视频中语音的转录。 它使 AI 模型能够给出有关视频内容的摘要和答案。...按照以下步骤设置视频检索系统并将其与 AI 聊天模型集成： 获取与正在使用的 Azure OpenAI 资源位于同一区域中的 Azure AI 视觉资源。...将 POST 请求发送到 API 终结点。 它应包含 OpenAI 和 AI 视觉凭据、视频索引的名称以及单个视频的 ID 和 SAS URL。 输出 从模型收到的聊天响应应包含有关视频的信息。...这些附加令牌的数量大致相当于文本输入中令牌的总和加上 700 个令牌。 计算 对于典型的用例，假设我使用了 3 分钟的视频和 100 个令牌提示输入。...“有限的帧选择”：目前服务从整个视频中选择 20 帧，这可能无法捕获所有关键时刻或细节。 帧选择可以大致均匀地分布在整个视频中，也可以通过特定的视频检索查询集中选择，具体取决于提示。
在上一个教程中，我们探讨了 Chroma 作为一个向量数据库来存储和检索嵌入。现在，让我们将用例扩展到基于 OpenAI 和检索增强生成（RAG）技术构建问答应用程序。...为了完整起见，我们将开始设置环境并准备数据集。这与本教程中提到的步骤相同。 步骤1 - 准备数据集 从 Kaggle 下载奥斯卡奖数据集，并将 CSV 文件移到名为 data 的子目录中。...既然我们已经从数据集构建了文本,那么就将其转换为单词嵌入并存储在 Chroma 中。...vector = text_embedding("Nominations for music") 现在我们可以将其作为搜索查询传递给 Chroma ，以检索所有相关文档。...res = "\n".join(str(item) for item in results['documents'][0]) 是时候根据上下文构建提示并将其发送到OpenAI了。
术语解释 LlamaIndex 是构建LLM（大型语言模型）应用的领先数据框架。LlamaIndex为构建RAG（检索增强生成）应用的各个阶段提供了抽象。...当我们提出问题，如“给我概述一下与水有关的问题”时，Elasticsearch进行语义搜索并返回与水问题相关的“对话”。这些“对话”连同原始问题一起被发送到本地运行的LLM以生成答案。...为了使语义搜索能够良好工作，需要将其分解成更小的文本块。SentenceSplitter类为我们完成了这项工作。这些块在LlamaIndex术语中被称为节点。节点中有元数据指向它们所属的文档。...在创建查询引擎时，我们引用了应该用于响应的本地LLM，我们还提供了（similarity_top_k=10）来配置应该从向量存储中检索并发送到LLM以获得响应的文档数量。...你可能还想考虑使用Elastic连接器从各种外部源（例如Azure Blob Storage、Dropbox、Gmail等）获取数据并创建嵌入。
基于强大的 GPT 架构，ChatGPT 旨在理解文本输入并生成类似人类的响应。...从本质上讲，Elasticsearch 的检索能力与 ChatGPT 的自然语言理解能力相结合，提供了无与伦比的用户体验，为信息检索和 AI 支持的协助树立了新标准。...您可以跟随本文并复制此设置，或使用自己的数据。...输入https://www.elastic.co/guide/en，然后单击验证域。检查运行后，单击Add domain。然后单击抓取规则。逐个添加以下爬行规则。从底部开始，逐步向上。...创建帐户后，您需要创建一个 API 密钥：单击API Key。单击创建新密钥。复制新密钥并将其保存在安全的地方，因为您将无法再次查看该密钥。
使用 AWS PrivateLink 的私有端点，用户可以连接到向量数据库，而无需从其虚拟私有云传输数据到公共互联网。...通常，向量数据库设置中的混合搜索将稀疏向量搜索（词汇或基于关键字的搜索的术语）的结果与密集向量搜索（涉及向量嵌入的检索）的结果相结合。...这些功能对Pinecone提供用户体验方面具有影响力，在该用户体验中，客户可以向供应商发送文本，它将“在一个API调用中处理嵌入和重新排序”，Jones说。...重新排序模型的优势 使用重新排序技术来细化搜索结果并使其更贴合组织的特定数据、查询和用例，是稀疏和密集向量搜索的最佳实践。当组织不微调或训练嵌入模型时，它们对于密集向量搜索尤其有价值。...“如果你传递较少的上下文作为输入，标记数量就会减少，”Jones说。
1.工作原理检索阶段：当用户提出一个问题时，RAG 系统首先将问题发送到内部的知识源（如文档库、数据库等）进行检索。...生成阶段：将检索到的相关文档段落与用户的问题一起输入到大语言模型中，大语言模型结合这些外部知识生成最终的回答。...2.优势知识更新：可以利用最新的内部知识来回答问题，避免了大语言模型因训练数据固定而导致的知识过时问题。特定领域知识：对于特定领域的问题，能够从专业的知识源中获取相关信息，提高回答的专业性和准确性。...= FAISS.from_documents(docs, embeddings) return vectorstore4.创建检索并设置问答链，如以下代码所示：def setup_qa_chain...=DEEPSEEK_API_KEY, openai_api_base=DEEPSEEK_API_BASE, temperature=0.7, # 控制生成文本的随机性 max_tokens
三、Spring AI 的关键技术概念 （一）AI 模型 AI 模型是 Spring AI 的核心基础，它通过算法处理信息并生成输出，如文本、图像等。...（五）检索增强生成（RAG） Spring AI 内置轻量级 ETL 框架，支持从多种数据源提取文档并生成向量，还提供统一的向量存储抽象层，兼容多种向量数据库。...这些向量数据库能够高效地存储和检索嵌入向量，为 AI 应用中的语义搜索、知识检索等功能提供有力支持。...（九）Advisors API 封装重复的生成式 AI 模式，转换发送到和来自语言模型的数据，并提供跨各种模型和用例的可移植性。... .call() .content(); } } 在这个示例中，当用户发送一个聊天请求到/chat 接口时，ChatClient 会将用户的输入发送到配置的
https://www.gharchive.org/ GH-Archive通过从GitHub REST API中摄取大部分这些事件，从GitHub记录大量数据。...这些事件以GSON格式从GitHub发送到GH-Archive，称为有效负载。以下是编辑问题时收到的有效负载示例： ? 此示例的截取版本 鉴于GitHub上的事件类型和用户数量，有大量的有效负载。...甚至可以从BigQuery中的公共存储库中检索大量代码。...由于应用程序所需的全部内容是从GitHub 接收有效负载并调用REST API，因此使用选择的任何语言编写应用程序，包括python。...现在有了数据，下一步是构建和训练模型。决定借用为类似问题构建的文本预处理管道并在此处应用它。此预处理管道清除原始文本，标记数据，构建词汇表，并将文本序列填充到相同长度。
与其坚持将表格数据导出为结构化格式，我选择提取表格，通过Azure OpenAI解析，并将其重新格式化为人类可读的文本。这种方法可以更好地嵌入上下文，增强搜索性，同时不失去数据的丰富性。...清理并发送表格到Azure OpenAI在提取表格后，脚本会将清理后的表格数据发送到Azure OpenAI进行转换为可读文本。这允许LLM创建表格的自然语言摘要。...def process_table_with_llm(table): # 清理表格中的缺失值并准备输入 cleaned_table = [row for row in table if row...写入最终输出一旦从表格生成了文本并提取了非表格文本，所有内容都会写入一个输出文件。这确保了文本和表格数据都可以用于后续任务，如搜索和检索。...结论通过使用LLM将表格转换为可读文本，并将该文本嵌入到原始内容中，这种方法显著增强了PDF表格在检索增强生成工作流中的可用性。它保留了上下文，改善了搜索性，并确保在规范化过程中不会丢失有价值的信息。
然后，窗口会要求您提供项目的名称，这可以是您想要的任何名称： 在此之后，它会要求您输入结算信息。请注意，Google提供API密钥作为免费试用的一部分，但它要求您设置并启用结算以便检索它们。...输入此信息后，您的API密钥将显示在屏幕上。将其复制并存储在可以轻松检索的位置，因为稍后您需要将其添加到项目代码中。 获取API密钥后，您可以通过创建MySQL数据库来开始构建应用程序的基础。...应用程序接受先前生成的映射代码作为输入，并显示存储在数据库中的相应物理地址。...每当用户提交此表单时，findaddress.php向fetchaddress.php发送一个要求，然后从数据库中检索相应的映射代码。...您可以随意尝试不同的地址，并注意您输入的地址不一定需要在美国境内。 您的最后一项任务是启用此应用程序的第二个功能：使用相应的地图代码从数据库中检索地址。
让我们将其分配给 'embeddings' 变量，如下所示：embeddings = OpenAIEmbeddings()6.设置向量数据库我们已经加载并准备了我们的文件，我们还为嵌入模型创建了一个对象实例...第一行采用我们的拆分块 （docs） 和嵌入模型将块从文本转换为数字向量。之后，我们将转换后的数据保存在本地的“vector_db”目录中。...()9.从数据库检索上下文数据我们已经完成了向量数据库、嵌入和 LLM（大型语言模型）的准备工作。...我们将通过将此链与另一条链相结合来实现这一点，该链将仅从数据库中检索对我们重要的块，并自动将它们作为上下文添加到提示中。...最后，我们将其作为检索器返回。
对于有些数据库来说，搜索可能是需要数小时才能完成。 Relevance： 关联性是一种能够以任意方式查询数据并获得相关结果的能力，而不论是查看文本，数字还是地理数据。...Logstash 是一个服务器端数据处理管道，它同时从多个源中提取数据，进行转换，然后将其发送到类似Elasticsearch 的“存储”中。...Functionbeat Functionbeat 被定义为 “serverless” 的发件人，可以将其部署为收集数据并将其发送到 ELK 堆栈的功能。...，这些输入将在为日志数据指定的位置中查找。...Metricbeat 总览 Metricbeat 是一种轻量级的数据摄入器，您可以将其安装在服务器上，以定期从操作系统和服务器上运行的服务收集指标。
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