在“softmax”之后，我们乘以“值”矩阵，保留想要关注的单词的值，并最小化或删除无关单词的值(它在V矩阵中的值应该非常小)。...相反，如果想关注单词的不同部分，”self-attention”的辨别能力则比较大，通过组合几个自注意力头，将单词向量分成固定数量(h，头的数量)的块，然后使用Q, K和V子矩阵将自注意力应用到相应的块...最后输出的矩阵从所有的注意力头部获取信息。...如果我们打乱输入句子中的单词，会得到相同的解。需要创建单词在句子中位置的表示，并将其添加到单词嵌入（embedding）中。 为此，我们在编码器和解码器栈底部的输入嵌入中添加了“位置编码”。...在每个残余连接之前，应用正则化:“对每个子层的输出应用dropout，然后将其添加到子层输入并正则化。
相反，如果想关注单词的不同部分，”self-attention”的辨别能力则比较大，通过组合几个自注意力头，将单词向量分成固定数量(h，头的数量)的块，然后使用Q, K和V子矩阵将自注意力应用到相应的块...最后输出的矩阵从所有的注意力头部获取信息。...如果我们打乱输入句子中的单词，会得到相同的解。需要创建单词在句子中位置的表示，并将其添加到单词嵌入（embedding）中。 为此，我们在编码器和解码器栈底部的输入嵌入中添加了“位置编码”。...在每个残余连接之前，应用正则化:“对每个子层的输出应用dropout，然后将其添加到子层输入并正则化。...值得一提的是，创建了3个掩码，包括: 编码器掩码:它是一个填充掩码，从注意力计算中丢弃填充标记。
在词嵌入的背景下，我们可以将单词表示为高维空间中的向量，其中每个维度对应一个特定的特征，例如“生物”、“猫科动物”、“人类”、“性别”等。...每个单词在每个维度上都分配有一个数值，通常在 -1 到 1 之间，表示该词与该特征的关联程度。...这种数值表示使我们能够捕捉单词之间的语义关系并对其执行数学运算，例如计算单词之间的相似度或将其用作 NLP 任务中 ML 模型的输入。 LangChain 可容纳来自不同来源的多种嵌入。...0.00566348496318421, 0.01855802589283819, 0.00531267762533671, 0.02393075147421956, ...]] """ 我们引入另一个单词并计算相似度...我们可以利用FAISS结合LangChain来创建一个向量存储。
466,39 添加ismap属性就创建了一个服务器端分区响应图，URL地址中会包含鼠标点击的坐标。 2....创建客户端分区响应图 创建一个客户端分区响应图，通过点击某张图像上的不同区域让浏览器导航到不同的URL上。 map元素包含一个或多个area元素，它们各自代表了图像上可被点击的一块区域。...coords属性必须至少包含六个用逗号分隔的整数组成（每个数字各代表多边形的一个顶点） default 默认区域，即覆盖整张图片 示例：创建分区响应图 ?...给img元素添加usemap属性；将其与map元素关联起来。 2. 无需使用a元素来显示创建超链接。...表 其他属性 属性 说明 src 指定iframe一开始应该载入并显示的URL srcdoc 定义一张用于内嵌显示的HTML文档 seamless 把iframe内容显示得像主HTML文档的一个整体组成部分
此外，本次使用了一个不同的字段来存储文本，我们使用 “paragraph”，而 LlamaIndex 默认使用“_node_content”。 这一部分需要从 LlamaIndex 导入四个模块。...至于获取embedding模型，我们只需要声明一个 HuggingFaceEmbedding 对象并传入模型名称。本教程中使用的是 MiniLM L12 模型。...接下来，创建一个 ServiceContext 对象，以便可以传递 embedding 模型。...这也是通过上面创建的 ServiceContext 对象传入 embedding 模型的地方。 有了一个初始化的向量存储索引对象后，只需要调用as_query_engine()函数将其转化为查询引擎。...创建向量存储对象后，使用 Hugging Face embedding 将其转化为索引，然后将该索引转化为查询引擎。查询引擎利用 LLM 来理解问题、收集响应和返回更好的响应。
TTFB 是指浏览器向服务器发出请求后，接收到第一个响应字节所花费的时间。理论上，TTFB 越低，浏览器就越早开始渲染页面，用户就越早地在浏览器中看到内容，从而降低跳出率的可能性。...这里显示的 TTFB 值是第 75 个百分位数 (p75)，这意味着 3.46 秒是在所有首页浏览次数中发现的最差分数，换句话说，有 25% 的用户等待页面加载的时间超过了 3.46 秒。...这两个函数都会在内存中获取初始的 HTTP 响应，从第三方 API 中获取一些数据，并相应地重写 HTML 代码。...我的假设是，即使数据还没有完全加载，将数据抓取移动到客户端并在数据准备好时将其写入 DOM 将会改善用户对页面性能的感知。...此时，我已经将一个性能问题从服务器端转移到了客户端，并创建了一个新的客户端性能问题。 现在是时候让我的网站尽可能地**静态化 (jìng tài huà)**了，但是这种方法仍然存在一些权衡取舍。
模型会把这些向量当作参数进行学习，并随着梯度下降的每次迭代而调整。 给单词赋予上下文语境：位置编程 模型理解一个句子有两个要素：一是单词的含义，二是单词在句中所处的位置。...每个单词的嵌入向量会学习单词的含义，所以我们需要输入一些信息，让神经网络知道单词在句中所处的位置。 Vasmari用下面的函数创建位置特异性常量来解决这类问题： 这个常量是一个2D矩阵。...下图是多头注意力的结构： 多头注意力层，每一个输入都会分成多头（multiple heads），从而让网络同时“注意”每一个词向量的不同部分。...翻译器通过运行一个循环来工作。我们对英语句子进行编码。把 token输进解码器，编码器输出。然后，解码器对第一个单词进行预测，使用 token将其加进解码器的输入。...接着，重新运行循环，获取下一个单词预测，将其加入解码器的输入，直到 token完成翻译 def translate(model, src, max_len = 80, custom_string
，随后将其拓展到多步的前向与后向。...def loss(self, features, captions): # 这里将captions分成了两个部分，captions_in是除了最后一个词外的所有词，是输入到RNN/LSTM的输入...(4) 选择分数最高的单词作为下一个单词，将其（单词索引）写入标题变量中的相应插槽。...，我们的RNN语言模型在每个时间步长处生成一个单词作为其输出。...然而，提出问题的另一种方法是训练网络对字符（例如'a'，'b'等）进行操作而不是单词，以便在每个时间步长处，它接收前一个字符作为输入 并尝试预测序列中的下一个字符。
OpenAI最近发布了他们的新一代嵌入模型embedding v3，他们将其描述为性能最好的嵌入模型，具有更高的多语言性能。...我们将创建一个数据检索工作流，在这个工作流中，必须根据用户查询找到语料库中最相关的文档。 我们的语料库是欧洲人工智能法案，该法案目前处于验证的最后阶段。...，使用这个官方URL直接从Web上获取。...然后评估函数循环遍历所有查询，检索前k个最相似的文档，并根据MRR (Mean Reciprocal Rank)评估检索的准确性，代码如下： def evaluate(dataset, embed_model...说到延迟，OpenAI的API也存在延迟问题，有时会导致响应时间延长，所有有时候OpenAI的API不一定是最快的选择。
它描述了语言的统计属性，能够评估一个句子在给定语言中的可能性。下面我们将详细介绍几种主要的语言模型，并通过理论解释和代码示例来展现它们的工作原理。...，它通过统计共现矩阵并对其进行分解来获取词向量。...amazing"]] # 训练模型 model = FastText(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4) # 获取单词...自然语言生成 自然语言生成是一个复杂的过程，其中计算机系统使用算法来创建类似人类的文字描述。NLG是许多应用的关键组成部分，包括聊天机器人、报告生成和更复杂的创造性任务。...统计语言模型 统计语言模型使用文本的统计特性来生成新的文本。n-gram模型是这种方法的一个例子，其中n表示文本中连续出现的单词数量。
一旦后端服务收到预测，它将遵循回复检索策略以找到最佳回复（在这种情况下，生成前四个最佳回复）。 5. 接收方（司机应用程序）接收建议并将其呈现在应用程序上供司机点击。...现在，司机可以选择这四个回复中的一个，并通过一次点击将其发送给乘客。 在UberChat中实现OCC 我们的UberChat系统允许Uber平台上的司机，乘客，消费者和派送员在app内进行通信。...我们在数百万个匿名的、聚集的UberChat消息中训练Doc2vec模型，并使用该训练将每个消息映射到一个密集的向量嵌入空间。满足我们需求的Doc2vec的两个主要优点是它可以捕获单词的顺序和语义。...创建一个需要对数百万个问题进行回复的系统将无法扩展，因此我们需要一个系统来识别每个问题背后的意图或主题，从而对有限的意图进行回复。...然后，我们为回复检索创建意图 - 回复映射。 在线服务 一旦我们完成模型的离线训练，在线服务就相对简单了。我们获取最新的输入消息并通过与离线相同的预处理器发送它们。
应用softmax函数来获取注意力权重。 用einsum将注意力权重应用于值，获得加权的值。 最后，将结果通过另一个线性层进行可能的尺寸调整。...上面代码SelfAttention类 实现下面过程： 要使用上面的自注意力机制，你需要将其整合到你的神经网络模型中。...model = Transformer(embed_size, heads, vocab_size, sequence_length) # 创建一个随机输入序列 input_seq = torch.randint...此外，还需要准备训练数据，定义损失函数和优化器，并执行训练循环。...最终输出形状(32, 100, 10000)精确地体现了模型在文本生成任务中的能力，即并行处理多个文本片段，为每个片段的每个位置生成单词的概率分布，并据此选择单词以构建连贯的文本。
、查询字符串、请求体表单、JSON等） - 返回给前端的数据及数据格式 2.1用户注册子业务 1.获取短信验证码 2.用户名是否存在 3.手机号是否存在 4.注册信息的保存 四个子业务，那么设计四个API...2.1.2 异步发短信 为什么使用：传统的方式造成用户长时间的等待 解决： 1.将发送短信的代码抽取成一个函数 2.在短信发送API接口中创建一个进程调用发送短信函数。...在发起跨域请求时，在请求中携带一个请求头： Origin:源请求地址 被请求的服务器在返回响应时，如果允许源地址对其进行跨域请求，需要在响应时携带一个响应头： Access-Control-Allow-Origin...AUTHUSERMODEL = 'users.User' 2.接口设计思路 分析子业务，每个子业务实现一个API接口 a.请求方式和URL地址 b.接口所需的参数和格式 c.接口的响应数据和格式 3.短信验证码获取...浏览器针对Ajax跨域请求，有CORS跨域请求的限制。 6.celery异步任务队列 使用celery异步发送短信验证码，解决用户点击获取短信验证码之后，长时间等待。
response = index.query(query)#使用索引查询创建一个响应，并传入这个查询display(Markdown(response))#查看查询返回的内容...当我们获得一个大的传入文档时，我们首先将其分成较小的块，因为我们可能无法将整个文档传递给语言模型，因此采用分块 embedding 的方式储存到向量数据库中。这就是创建索引的过程。...通过运行时使用索引来查找与传入查询最相关的文本片段，然后我们将其与向量数据库中的所有向量进行比较，并选择最相似的n个，返回语言模型得到最终答案首先我们通过创建一个文档加载器,通过CSV格式加载#创建一个文档加载器...= db.similarity_search(query)#使用这个向量存储来查找与传入查询类似的文本，如果我们在向量存储中使用相似性搜索方法并传入一个查询，我们将得到一个文档列表len(docs)图片可以看到返回了四个文档...,同时我们可以打开第一个文档:图片你可以看到,第一个文档的确是关于防晒的衬衫相关的内容如何回答跟我们文档相关的问题要回答和我们文档相关的问题我们需要通过检索器支持查询和返回文档的方法,并且通过导入语言模型的方式进行文本生成并返回自然语言响应所以我们应该先做的第一步是创建检索器通用接口以及导入语言模型
文档加载 加载 PDF 文档并将其切分为适当大小的文本块。 ...初始化向量存储 使用 Chroma 数据库存储文档向量，并配置 Ollama 提供的嵌入模型。 ...我们通过四个主要步骤实现了完整的功能： 文档处理：使用 PDFPlumberLoader 加载 PDF 文档，并通过 RecursiveCharacterTextSplitter 将文本切分成适当大小的块...Chain 构建：设计并实现处理链，将文档处理、提示模板和模型响应整合成流程化的处理过程。 RAG 实现：通过整合检索和问答功能，实现了完整的检索增强生成系统，能够基于文档内容回答用户问询。...通过本教程，可以快速搭建起自己的本地 RAG 系统，并根据实际需求进行定制化改进。建议在实践中多尝试不同的模型和参数配置，以获得最佳的使用效果。
而且，以下的每个模块都需要考虑多个多租户实例的设计。 3.2 任务计划器 一个不错的方法是获得用户的请求/目标，并使用模型将其分解为子任务。每个子任务可以根据应用程序进一步分解为较小的任务/目标。...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...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）。...进行迭代，其中响应用于生成对向量数据库的新查询，然后使用结果作为下一个LLM的提示词。 还可以要求LLM生成一个查询到向量存储，以获取所需的附加信息。...检查LLM的响应是否存在不良内容、负面情绪等。 如果响应管理器认为当前的LLM响应存在问题，那么它可以生成一个带有拒绝原因的新提示，并将其提交给LLM以获取新的响应。
当用户开始在搜索框中输入查询时，每个键入的字符都会打到其中一个应用服务器。假设有个建议服务，它从缓存、Redis 中获取前十个建议，并作为响应发送回客户端。 假设还有个服务称为装配器。...一个好的解决方案是将 trie 拆分成多个 trie 以获得更好的用户体验。 假设 trie 被拆分成两部分,每部分都有一个副本用于持久性目的。...我们可以使用 Cassandra 数据库中的所有新单词及其频率更新当前拷贝的 trie。我们应该离线执行此操作,因为我们的优先事项是为用户提供建议,而不是让他们等待。...我们需要汇总原始数据以进一步处理它并创建或更新 tries。聚合器从 HDFS 检索数据并将其分配给不同的工作者。...否则,使用 Cassandra 数据库中的数据创建一个新的 trie。 一旦创建或更新了一个 trie,系统会将其提供给建议服务。 6 评估 低延迟 我们可以在多个级别最小化系统延迟。
计算图可帮助我们解决数学问题并使大型网络变得直观。 神经网络，无论它们有多复杂或多大，都是一组数学运算。 解决方程的明显方法是将方程分成较小的单元，并将一个输出传递给另一个，依此类推。...在自然语言的示例中，最常见的方法是使一个单词成为一个单元，并在处理该句子时将其视为一组单词。 您展开整个句子的 RNN，然后一次处理一个单词。...我们已经准备好输入，权重和偏差，并等待数据输入。如前所述，PyTorch 是一个基于动态图的网络，该网络在每次迭代时构建计算图。...合并操作采用张量的一个子部分，并获取单个值作为输出。 最大池从概念上讲获取该子部件的突出特征，而平均池则取平均值并平滑该特征。...它将创建初始块和最大池化层，四个编码器块，四个解码器块和两个包装另一个conv块的deconv块。 四个解码器块对图像进行升采样，以补偿由四个编码器完成的降采样。
但我们不是要分类图像，我们需要表示该图像空间信息的一组特征。为了获取这组特征，删除图像分类的全连接层，并查看更早的层级从图像中提取空间信息。 ?...然后使用最为RNN输入，RNN的作用是解码处理过的特征向量并将其转换为自然语言，这部分通常被称为解码器。 ? 图像字幕模型 ? 我们将创建一个神经网络结构。自动从图像生成字幕。...为了弄清楚此代码的工作原理，我们将其应用于下一个代码单元格中的示例标注。...在line 2和line 3中，我们初始化一个空列表并附加一个整数来标记一个图像标注的开头。...通过遍历训练数据集中的图像标注就可以创建一个word2idx字典。 如果token在训练集中出现的次数不小于vocab_threshold次数，则将其作为键添加到该字典中并分配一个相应的唯一整数。
，它有四个参数以表示空间的几何性质，左上角的坐标x，y以及控件的宽度和高度 geometry_1：https://live.csdn.net/v/embed/427947 geometry_2：https.../v/embed/427952 6、cursor API 说明 cursor() 获取到当前widget的cursor属性，返回QCursor对象，当鼠标悬停在该widget上时，就会显示出对应的形状...qrc将图片加载进去，步骤如同上文，不再赘述，然后定义一个位图对象加载并缩放图片，然后将图片设置为光标形状 #include "widget.h" #include "ui_widget.h" Widget...QWidget(parent) , ui(new Ui::Widget) { ui->setupUi(this); QPixmap pixmap(":/slm.jpg");//创建位图对象并加载自定义图片...通过QSS设置widget的样式，QSS是QT借鉴CSS的，只支持CSS其中的一部分 当然这里的color不是只有我们认识的那几个单词的颜色，自然界的颜色有无数种，在计算机中，颜色是由一个个像素光点显示的
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