在你通过账号信息验证之后就可以创建API秘钥了，创建的API之后需要对应使用应用的包名和SHA1证书指纹，一个API秘钥可以增加多个App进行配置，只有配置之后的App才能通过此API秘钥访问Google...=DEFAULT_API_KEY 此文件的作用是为 API 密钥提供备用位置，以免在找不到 secrets.properties 文件的情况下构建失败。...如果您是从省略 secrets.properties 的版本控制系统中克隆应用，而您还没有在本地创建 secrets.properties 文件来提供 API 密钥，就可能会出现构建失败。..." android:value="${MAPS_API_KEY}" /> 最后我们在app模块下的android{}闭包中增加一个secrets属性，如果该属性不存在，代码如下所示： secrets...这里的map我们需要在onMapReady()函数中进行赋值， override fun onMapReady(googleMap: GoogleMap) { map = googleMap
一、初级程序员学习基础知识：利用GPT了解Elasticsearch的核心概念，如倒排索引、分片、复制等，以及它如何实现高效搜索和存储。...实践项目：选择一个适合初学者的项目，例如使用Elasticsearch搭建个人博客搜索引擎。案例：向GPT请教如何为个人博客创建Elasticsearch索引、导入数据并实现全文搜索功能。...案例：向GPT请教如何实现某个特定领域的数据分析，例如分析电商网站销售数据，找出最畅销的商品类别。GPT将提供相应的查询示例和解释。...实践复杂项目：选择一个具有一定挑战性的项目，例如使用Elasticsearch构建电商网站的商品搜索系统。案例：向GPT请教如何为电商网站设计高效的商品搜索系统，包括查询优化、结果排序等。...案例：向GPT请教如何为大规模Elasticsearch集群进行性能调优，提高查询速度。GPT将提供针对不同场景的优化建议和方法。
Zilliz Cloud Pipelines 可以将文档、文本片段和图像等非结构化数据转换成可搜索的向量并存储在 Collection 中，帮助开发者简化工程开发，助力其实现多种场景的 RAG 应用，将复杂生产系统的搭建和维护简化成...API 调用。...Zilliz Cloud Pipelines 提供了简单易用的 API，可以将文档、文本片段和图像等非结构化数据转换成可搜索的向量并存储在 Collection 中。...文档片段的原文及其向量和文档的额外信息都存储于向量数据库中。...总结 作为一个专为开发者设计的平台，Zilliz Cloud Pipelines 为 AI 应用开发带来了更多的可能性： 通过补充领域特定或私有知识，将用户提问转化为向量匹配知识库中的向量，补充高度相关的知识
然而，搜索能够返回合理的结果，即使该结果的代码和注释中不包含单词 Ping、REST 或 api。...为了充分利用代码中的信息，我们可以引入特定领域的优化方法，如 tree-based LSTMs 和语法感知标记 (syntax-aware tokenization)。...下面是一个（取自这份笔记）实验的代码片段. 我们使用了 ktext library 来进行预处理步骤。 ? 使用 code2emb 模型将代码映射到自然语言的向量空间。在笔记中可以了解更多内容。...（比如搜索一个具体协议，用户，或者组织和其他机制来进行参考） 可以利用代码结构（如 tree-lstms）来提取特定领域的特征。...关注 this book，它虽然是早期版本，但为语义搜索提供了一些有用的细节。
意图 将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。适配器模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。...——《设计模式：可复用面向对象软件的基础》中文版第106页 值得注意的是，在JS中，我们对于数据类型的适配（把后端传来的JSON转成我们希望的格式）也应属于适配器的范畴，所以下文中分别叙述它们的应用...适配方法 假设我们有谷歌地图和百度地图的API，但是它们俩提供的方法名字不同，如下： const googleMap = { show() { console.log('Shows...show() { baiduMap.display() } } function showMap(map) { map.show() } showMap(googleMap...适配类型 除了传统的适配相同方法外，在JS中还经常做适配不同类型的操作，如下： function bookAdapter(book) { return { name: book[
为了解决这个问题，Elasticsearch会定期将类似大小的片段合并为一个更大的片段，并删除原始的较小片段。 细分是不可变的，这对文档具有重要意义。...下面为每个端点提供了一些常规示例，但是如果您想查看更多示例和端点的完整列表，请查看Elasticsearch API文档。...当映射值在同一索引中具有不同类型时，会发生映射冲突。这是怎么发生的？...“ 虽然最初是一个非常手动的过程，如引用的Elastic博客文章中所述，随着版本2.3的发布，Elastic添加了 _reindex API端点，大大简化了过程。...导致此问题的两个常见原因是要么发送无效的JSON请求，要么已配置Logstash，以使得生成的JSON与映射定义所期望的不匹配。在任何一种情况下，异常文本都提供了错误原因的指南。
语义搜索 是一种利用机器学习模型提高搜索结果相关性的高级技术。与传统的基于关键词的搜索不同，语义搜索专注于理解词语的含义及其使用的上下文。这通过机器学习模型实现，提供了更深层次的文本语义理解。...一旦选择了推理模型，semantic_text 将提供合理的默认设置，使你能专注于搜索，而不必担心如何索引、生成或查询嵌入。...你可以使用已包含的模型，如 ELSER 和 E5，或使用 eland 将外部模型导入集群。 外部服务由模型提供商部署。...如果使用密集向量，你需要配置字段以包含维度计数、用于计算向量接近度的相似度函数以及存储自定义项如量化或每个元素使用的特定数据类型。...另一种选择是使用分块将长文本分割成较小的片段。这些较小的块被添加到每个文档中，以更好地表示完整文本。然后可以使用嵌套查询搜索所有单个片段，并检索包含最佳评分块的文档。
对视频的早期综合处理为谷歌提供了样本，这些样本可供算法进行模拟。...谷歌先基本假设模型知道照片里有什么（如人物、狗、树等），这将帮助模型来定义何为「有趣」。...谷歌利用驱动 Google 图像搜索和 Google 相册的同款机器学习技术，来识别训练数据中描述事物、概念以及动作的内容标签，可以识别的不同标签超过 27000 种。...谷歌近期发表了一篇「Jump for joy: Google Clips captures life's little moments」，在论文中谷歌针对用户们明确想记录的一些特定行为（如拥抱、接吻、跳跃和舞蹈等...但是，谷歌相信在机器学习算法中实现公平的长期研究中，以上步骤是重要的一部分。 结论 大多数的机器学习算法都被设计来评估目标的品质：如判断一张照片内有猫，或者没有猫。
同时，Zilliz Cloud 搜索和索引性能也提升了 10 倍，获得了许多用户的积极反馈。本文将通过 3 个真实的用户案例，展示 Zilliz Cloud 的新特性是如何为其赋能的。 01....智能问答机器人 对于智能问答机器人而言，一个重要组成部分就是记忆——特指传入 LLM 中的上下文文本片段。通过记忆，问答机器人就可以获取历史信息。...此外，提供给客服机器人的的数据本质上是多模态的，因此，仅有文本搜索是远远不够的。...机器学习可以根据药物功效（如治疗特定疾病或缓解特定症状）将每个分子转化为向量。 在此用例中，Zilliz Cloud 的 Rang Search 功能就能发挥关键作用。...相比基础的 top-k 搜索，Rang Search 能够在一定距离内找到与目标相似的所有向量（分子），提供所有在此范围内的相关搜索结果，而不仅仅是固定数量的结果。
即使你不需要使用这些特定的工具，但检查它们的实现细节或项目的代码，可能带给你一些新的启发。...Hyperopt-sklearn 使用多种搜索算法，可以搜索所有（支持的）分类器，或仅在给定分类器的参数空间内进行搜索，并且支持多种预处理步骤，如 PCA，TfidfVectorizer，Normalzier...GitHub库中的一些代码片段解释了如何设置和查询神经网络。这里的代码是最小限度的，所以想要了解简单的神经网络或从其他语言直接跳到用C++实现网络，这个项目是值得一看的。...具体来说，它规定了以下两点： 将 DataFrame 的列映射到变换的方法，这些变换以后会重新组合到特征中。...这里的真正用处是将列（columns）映射到变换（transformations）。下面是 GitHub 仓库的一个代码片段： ? ?
那么何为“脱靶”？何为“CRISPR”？何为“基因编辑技术”？...根据维基百科上的介绍来看，CRISPR 是存在于细菌中的一种基因组，该基因组中含有曾经攻击过该细菌的病毒的基因片段。细菌透过这些基因片段来侦测并抵抗相同病毒的攻击，并摧毁其 DNA 的特定部分。...目前 Cas9 是首个被掌握且广泛应用的核酸酶。 该系统主要由两部分构成：一个负责剪切的 Cas9 蛋白，一个负责识别基因组中特定序列的“向导RNA”（sgRNA）。...该技术可能会带来突破性应用，如改造细胞生产高产耐寒作物，甚至还可能帮助人类大规模消除癌症、艾滋等疾病。...通过计算工具，研究人员可以输入他们想要修改的基因名称，搜索结果将反馈出预测的脱靶效应，研究人员据此再进行排序。研究人员面临的首要挑战是为特定的实验选择何种 RNA。
向量是神经网络和变压器架构能够理解的唯一格式。 对向量进行的操作，如点积，帮助我们发现两个向量是否相同或不同。在高层次上，这构成了在存储在内存中或专门的向量数据库中的向量上执行相似性搜索的基础。...下面的代码片段介绍了向量的基本概念。...通常将LLMs的上下文长度称为主要的区分因素之一。从技术上讲，它映射到LLMs接受特定数量的Token作为输入并生成另一组Token作为输出的能力。...向量：Token是语言单位，而向量是这些单位的数学表示。在LLMs的处理流程中，每个Token都映射到一个向量。 向量 vs. 嵌入：所有嵌入都是向量，但并非所有向量都是嵌入。...Token作为基本的数据单元，向量提供了机器处理的数学框架，而嵌入则带来了深度和理解，使LLMs能够以类似人类的多才多艺和准确性执行任务。
ControllerModel 实现了几个接口提供额外功能，如 IFilterModel 提供过滤器信息，IApiExplorerModel 提供 API 浏览信息。...该组件支持动态数组公式，通过 C#（.NET Core）项目创建工作簿，提取和解析公式，进而修改公式中的特定参数，如替换销售代表姓名。...系列教程的第六篇，主要讲解如何在 Taurus.MVC WebMVC 中配置和映射路由。...【Openxml】如何为 OpenXml 元素创建超链接 https://www.cnblogs.com/ryzen/p/18047555 OpenXml 超链接功能主要有跳转页面（如跳转到 PPT 的指定页面...示例中演示了如何为 PPT 添加超链接，包括设置跳转到指定页面的超链接、打开下一页的超链接、打开本地文件的超链接以及设置打开网页链接的超链接，并提供了详细的 C#代码实现。
图片LLM 如火如荼地发展了大半年，各类大模型和相关框架也逐步成型，可被大家应用到业务实际中。在这个过程中，我们可能会遇到一类问题是：现有的哪些数据，如何更好地与 LLM 对接上。...，实现从文档/知识（上述示例中的那本书）中获取与特定任务相关信息的最有效方式之一是利用嵌入（Embedding）。...例如，我们可以将图像映射到一个（64 x 64）维度的空间中，如果映射足够好，两个图像之间的距离可以反映它们的相似性。嵌入的另一个例子是 word2vec 算法，它将每个单词都映射到一个向量中。...那么，在这种情况下，简单地搜索与书籍片段相关的前 k 个嵌入可能效果不尽人意，因为这时候只考虑与之最相关的几个片段（比如 k = 3），会丢失了许多上下文信息。...然而，借助知识图谱，我们可以采取更有意思的方法：知识图谱知识图谱这个术语最初由谷歌在 2012 年 5 月提出，作为其增强搜索结果，向用户提供更多上下文信息的一部分实践。
最大的障碍在于视频中的数据大部分是非结构化的，需要复杂的分析。在激烈的竞争环境中，媒体和娱乐公司必须对视频内容有更新更深入的理解，以满足消费者和广告商的需求。人工智能技术可以为流媒体服务提供竞争优势。...本次我们关注IBM Watson Media如何为行业关键问题提供了有价值的解决方案。...个性化建议：使用更详细的数据达到更好的内容匹配 在今天的流媒体世界中，在正确的时间向正确的观众提供正确的内容至关重要。为了满足消费者对相关节目的需求，流媒体服务必须提供非常具体的内容推荐。...通过利用丰富的元数据来了解视频中的元素，IBM Watson Media可以帮助识别需要被筛选出来以供批准的特定内容。...通过使用各种API来确定关键时刻，Watson可以快速组装直播赛事的精彩片段集锦。该功能首先在2017年4月的高尔夫大师赛中以测试版的形式出现，用于展示为期四天的比赛时间中出现的戏剧性片段。
07.Elasticsearch中的映射方式—简洁版教程 08.Elasticsearch中的分析和分析器应用 这是“ elasticsearch简介”系列的第二部分。...这个简短的博客旨在简要介绍Elasticsearch堆栈中的组件。这些组件的用途是什么，如何为堆栈提供价值，或者为什么它们是与Elasticsearch一起使用的更好的选择。...堆栈组件 下图给出了Elasticsearch的母公司Elastic提供的服务组件的细分： 1.数据存储，搜索和可视化服务 1.1 Elasticsearch 在本系列博客的第一部分中，我们详细了解了...Elasticsearch负责弹性堆栈的数据存储和搜索部分。数据存储解决方案是NoSql，其中搜索部分是通过可定制且灵活的API处理到功能强大的Apache Lucene库的。...这些插件主要用于增强特定功能或在某些情况下简化Elasticsearch的使用。在后面的博客系列中，我们将深入研究elasticsearch插件。
简介 Permission Mapping Permission Mapping即权限映射，在本文中是指将Android Framework层提供的系统API以及调用该API时所需要申请的权限建立映射...对于一些比较敏感的底层系统API，安卓系统通过Binder封装后对外提供一些High-Level的API用于调用，在调用时则会进行权限检查。...：权限申请(如相机权限)首先需要在Manifest中静态申请，而申请完成后的权限是否能够动态的调用则由AppOps进行管理 Research Questions 本文想要设计一个动态测试工具来为Android...Modeling of Permission Mapping 最后是如何为Permission Mapping建模的问题(RQ6)，作者想要得到下图中List2中的结果作为输出。 ...Limatation 部分Service并不在ServiceManager中，在API提取过程中被丢失 人工预定义的测试策略是不完美的，容易忽视特定的情况 对于FN需要人工验证，无法在大数据集上统计出正确的
它们有助于提供可靠的搜索查询。地理字段地理字段允许对地理数据进行索引，从而能够基于位置或地理区域进行搜索。...结合多样化字段以自定义方式结合这些字段可以显著增强搜索能力并提供更相关的结果。在很多用例中，我们希望查询稀疏字段与密集字段以及地理字段的组合。...在下面的 PUT 请求中，books 索引的映射包含了一些标准的图书属性。...它包含了多样化字段的组合 - 稀疏、密集和地理字段。将代码片段复制并粘贴到 Kibana 控制台中。执行它将创建我们的 books 索引。现在我们已经创建了映射，让我们索引一些样本数据。...查询特别版搜索技术书籍假设我们的目标是识别数据库中与搜索技术（如 Elasticsearch）相关的特别版书籍。这个查询提取了可能对特定受众特别有用的书籍，这些受众希望深入学习该技术。
在第一个模块中，我们应用指令调优来微调开源预训练的LLM，如LLaMA和ChatGLM，使其在提供金融新闻或推文时的行为与预测金融情绪标签保持一致。...这个过程包括构建一个特定于金融情绪分析任务的指令遵循数据集，并使用它来微调预训练的LLM。 RAG模块在框架中起着至关重要的作用，它从与输入查询相关的外部源检索相关的背景信息。...鉴于它们的直接适用性，这些研究提供了大量高度一致的、系统的和经过验证的见解。 出版商平台：如Seeking Alpha，是独立贡献者提供各种见解的资源库。...它们涵盖了广泛的金融信息，包括大量的价格走势分析、收益电话和会议记录，以及与各种规模的公司有关的投资研究。所有这些源都提供了检索api，使我们能够访问和检索信息。...随后，我们利用各种知识来源的检索api来提取相关信息。如果新闻项包含时间信息，我们在特定的时间范围内执行搜索。搜索返回来自已识别的财务来源的相关上下文片段的列表。
业内许多公司（如 Zilliz、OpenAI 等）都认为相比微调，RAG 是更好的解决方法。...如果返回的响应带有引用或者归属，那么我们就可以了解该响应内容来自于哪个文档或文档中的哪个片段。因此，本文将详解为 LLM 加入引用的重要性，以及如何获取引用来源。 01....那么如何为响应添加 RAG 引用源呢？其实有很多解决方法。你既可以将文本块存储在向量数据库中，也可以使用 LlamaIndex 之类的框架。...= os.getenv("OPENAI_API_KEY") 获取测试数据 首先准备和处理数据，下面的代码从百科 API 中获取了 wiki_titles列表中提到的页面并将结果保存到本地文件中。...本文提供的示例代码先从百科上获取一些数据，然后启动一个 Milvus 实例，并在 LlamaIndex 中创建一个向量存储实例。
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