治理：管理、保护和控制对数据和 AI 系统访问的框架。 语义检索：根据含义和上下文而不是精确的关键字匹配查找信息的流程。 句法检索：基于数据的结构和格式而不是其含义的信息检索。...这涉及在不同的存储系统中创建、读取和持久化数据。通过前端应用程序或服务使用数据、连接到后端数据存储以及创建将数据通过管道转换、过滤、丰富和移动以实现预期结果的流程，公开和访问 API 也至关重要。...向量数据库在为 LLM 存储和检索数据方面发挥着至关重要的作用，特别是对于语义搜索和检索。此外，公开来自数据湖、仓库和集市的庞大数据端点对于 AI 系统有效地访问和利用企业数据至关重要。...事件驱动架构 随着 AI 的普及，API 端点之间通信的规模正在以惊人的速度增长。与我们在 AI 融合的未来中可以预期的相比，当前的 API 经济只是冰山一角。...在您开始 AI 之旅时，请记住，这些技术的真正力量不在于模型本身，而在于我们如何在现有系统和流程中对其进行编排。
在构建响应迅速、用户体验良好的应用程序中，API性能的优化至关重要。 在构建高性能的API时，采取综合策略是至关重要的。通过采用一系列策略，我们可以确保API在处理请求时高效运行，提供流畅的服务。...以下是一些有效的策略，可帮助提升API性能，确保系统更加高效和响应迅速。 1. 异步流式返回结果: 对于大型结果集，采用异步流式返回结果的方式，以提高服务的响应速度。 2....负载压缩: 使用压缩算法（如gzip）对请求和响应进行压缩，以减小传输的数据大小，从而提高上传和下载速度。 5....实施适当的索引: 确保用于搜索或过滤的API端点具有适当的索引。 索引提高了从数据库检索数据的速度。 7. 优化数据库查询: 确保数据库查询经过良好优化和索引。 最小化查询次数，仅检索必要的数据。...通过精心选择和组合这些策略，我们能够构建出更为高效、可靠的API，为用户提供更出色的应用体验。在持续关注和调整的过程中，我们能够不断优化系统，以适应不断变化的需求和技术环境。
尽管模型可以基于其先前知识猜测答案（幻觉），但它使用了一个工具(航班搜索)，来查找实时外部信息。这些额外的信息被提供给模型，允许它基于真实事实数据做出更明智的决定，并将此信息汇总回用户。...（例如批处理作业、人机交互审核等） 需要对Agent无法执行的API响应应用额外的数据转换逻辑。例如，考虑一个不提供限制返回结果数量过滤机制的API端点。...图9：显示函数调用生命周期的序列图 图9中的示例结果是，模型被用来“填补空白”，以满足客户端UI所需的参数来调用Google Places API。...将用户查询发送到嵌入模型以生成查询的嵌入 接下来，查询嵌入向量将与矢量数据库中的内容使用匹配算法（如SCaNN）进行匹配。 匹配的内容以文本格式从向量数据库中检索并发送回Agent。...下一步可能是向用户提供最终答案，或者执行额外的矢量搜索以进一步细化结果。 一个使用ReAct推理/规划实现RAG的Agent样本交互可以在图14中看到。
生成的 Hugging Face 嵌入的使用能力作为第一个开放推理 API 集成在 Elasticsearch 8.11 中引入，从那时起，我们一直在努力更新它，增加了更强大的功能，使你能够以更少的努力获得更好的结果...通过 retrievers 检索这些嵌入，可以在使用多个托管在 Hugging Face（或任何其他通过开放推理 API 可访问的服务）的模型时实现搜索的可组合性，从而在单个文档中实现多种类型的嵌入。...第一步：在 Hugging Face 中创建推理端点服务请参阅 https://ui.endpoints.huggingface.co 了解如何在 Hugging Face 中创建推理端点服务。...例如，可以通过结合使用 Hugging Face 模型创建的嵌入进行语义搜索和 Cohere 的重新排序功能来改进你的顶级搜索结果。...试试这个笔记本，以开始使用我们的 Hugging Face 推理端点集成：使用 Hugging Face 和 Elasticsearch 的 GPU 加速推理索引数百万文档。
在最近的技术更新中，我们探索了一项新模型的集成，该模型旨在提升搜索结果的相关性和精确度。...重排技术的工作原理是，它接收初步的搜索结果，并在此基础上进行进一步的优化，以提供更为精准的“前 n 个”结果。...鉴于 Elastic 的向量数据库和混合搜索能力，用户还可以将任何第三方模型的嵌入带入 Elastic，与 Rerank 3 一起使用。...Elasticsearch 加速路线图，实现语义重排和检索器在 即将到来的 Elasticsearch 版本中，我们将继续为中阶段和最终阶段的重排器构建无缝支持。...在构建完整的 RAG 管道时，在您的应用程序代码中，您可以轻松地向 Cohere 的 Chat API 发出命令，附带用户查询和重排后的文档。
它具有以下主要功能和核心优势： 内建强大查询：支持过滤、分页、模式搜索等功能 与现有数据库兼容：将其指向现有数据库即可立即获得可用的 GraphQL API 实时性能：可以使用订阅将任何 GraphQL...查询转换为实时查询 合并远程架构：通过单个 GraphQL 引擎端点访问自定义业务逻辑的自定义 GraphQL 架构 使用 Actions 扩展功能：编写 REST API 以在 Hasura 模式中添加自定义业务逻辑...其主要功能是收集和整理各种最新热门的漏洞利用代码，并提供相应链接。该项目具有以下核心优势和特点： 自动化生成：大部分内容都是自动生成的，通过精心设计并不断发展完善工作流程来确保结果尽可能准确。...多渠道搜索：使用两种技术手段寻找每个 CVE 对应的 PoCs，一方面根据参考文献中是否存在指向 PoC 网址进行检查；另一方面在 GitHub 上搜索与 CVE ID 相关联且提到了漏洞利用代码库。...该项目使用 React Native 和 TypeScript 编写，提供了一组在整个 AT Protocol 框架下构建的模式和 API。支持自我认证数据结构、协议规范等。
•ChatGPT 根据用户的需求去查找符合描述的插件系统。•根据插件系统的 API 描述文档来选择符合当前上下文的 API 进行调用。（和sql自动生成场景中传递库、表元数据描述信息类似）。...一个 FastAPI 服务器公开了插件的端点，用于插入、查询和删除文档。用户可以通过使用来自源、日期、作者或其他条件的元数据过滤器来细化搜索结果。...安全性 检索插件允许 ChatGPT 在内容的矢量数据库中进行搜索，并将最佳结果添加到 ChatGPT 会话中。这意味着它不会产生任何外部影响，主要的风险考虑是数据授权和隐私保护。...它是 Zilliz 的开源版本，并且与其共享许多功能，如各种索引算法、距离度量、标量过滤、时间旅行搜索、多语言 SDK、存储和计算分离以及云端扩展性。...一些向量数据库（如 Pinecone、Weaviate 和 Azure Cognitive Search）使用混合搜索，并且在关键词搜索方面可能表现更好。
您可以与也有权访问同一组织的其他用户共享 URL。随着查询的每个部分的构建，结果和 URL 都会更新，以便可以在电子邮件、聊天等中共享正在进行的搜索。...将鼠标悬停在栏中的每个部分上以查看该标签的确切分布。 单击这些部分中的任何一个以进一步优化您的搜索。...随着查询的每个部分的构建，结果会更新，URL 也会更新，以便可以在电子邮件、聊天等中共享正在进行的搜索。 导出 CSV 如果您想将数据带到别处，请单击 “Export” 以获取 CSV 文件。...查找不是来自数据库调用的时间最长的事务。...Sentry 监视不同类型的事件的错误和性能。要查询问题(issues)，请在搜索栏中按 event.type:error 进行过滤。
这篇文章汇集了所有为使Elasticsearch和Lucene成为最佳向量数据库所付出的努力和时间线。...如果你想了解更多关于Lucene向量搜索性能的重大进展及其他Lucene改进，可以查阅Lucene向量数据库的进步和Lucene改进。...Elasticsearch 8.4在Elasticsearch 8.4中，kNN搜索正式可用，并添加到_search端点。这解锁了混合搜索与过滤、重排序以及结合语义搜索和词法搜索的功能。...此外，我们推出了令牌修剪，以加速稀疏向量查询如ELSER模型。Elasticsearch 8.13附带了Lucene 9.10，包含了多段HNSW图搜索改进。...int4标量量化，使用int4_hnsw和int4_flat向量添加了对位向量的支持，包括hnsw和平面向量，并添加了暴力搜索的汉明距离引入了新的sparse_vector查询，以使用推理端点或预计算查询向量搜索稀疏向量添加了新的语义文本字段和语义查询
因此，GET 将检索资源，POST 将创建资源，PUT 将更新整个资源，DELETE 将删除资源，PATCH 更新资源的局部数据。 5.用过滤、排序和分页请求数据 有时，API 的数据库可能非常大。...如果发生这种情况，从这样的数据库中检索数据可能非常缓慢。 过滤、排序和分页都是可以在 REST API 的集合上执行的操作。这样只能检索、排序和排列必要的数据，并将其分页，以防服务器请求过载。...以下是一个已过滤的端点的示例： https://mysite.com/posts?tags=javascript 此端点将检索具有 JavaScript 标签的任何帖子。...9.考虑特定资源搜索和跨资源搜索 提供对特定资源的搜索很容易。只需使用相应的资源集合URL，并将搜索字符串附加到查询参数中即可。 GET /employees?...此外，搜索引擎也更喜欢使用连字符来分隔单词，使用连字符分隔单词，它们让搜索引擎更准确地理解 URL 中的单词和短语，这样搜索引擎就可以索引单个单词，有助于 SEO，很容易检索到这个 URL，排名靠前。
你是对的，你不必要从头开始学习它。在这篇文章中，我将向你展示我学习前端框架的经验以及这些框架如何彼此相似的。 每次你决定学习前端框架时，你定会反复听到这些术语（组件，路由和管理状态/状态管理）。...1.查找 & 显示 （模仿） 常用的首个应用是使用其公共的API来模仿任何已知站点，尝试构建一个带下拉列表的搜索栏，来保存来自端点API的结果，检查其返回的数据，然后再显示它，就像有张图像一样（显示）或不显示...，例如，一旦用户点击进入，就向端点API获取结果数据 学会如何展示单条数据或一组数据 给你插入的数据添加点样式 构建你的布局 主要的详细信息：列表结果将结果中的每个项目的链接添加到项目详细页面 了解如何将数据从母版页传递到详细信息页...2.Auth App 我在上一节中提到的一些端点API（可能）需要一些身份验证，因此在这一节中尝试添加或构建另一个带有登陆/注册页面的应用程序。...，你可以使用本地存储或者使用在线服务（如Firebase）来构建此应用程序，甚至将它与后端框架集成在一起。
前言本文将详细介绍如何在腾讯云HAI平台上部署DeepSeek模型，并配置使用Ollama API服务以实现对外部请求的支持。...（二）进入腾讯云 HAI 控制台登录腾讯云控制台后，在页面上方的搜索框中输入 “HAI”，然后在搜索结果中点击 “高性能应用服务 HAI”，进入腾讯云 HAI 服务页面。...例如，通常使用POST方法来发送包含输入数据（如提示词等）的请求到服务器，以触发模型的推理操作。2. 端点定义定义了一系列特定的API端点，每个端点对应一种功能。...集成到应用程序中您可以将Ollama API集成到自己的应用程序中，以实现智能对话、文本生成等功能。以下是一些常见的集成场景：聊天机器人：利用Ollama的对话能力，构建智能聊天机器人。...问答系统：构建基于大型语言模型的问答系统，提供准确的信息检索和回答。通过以上方法，您可以灵活地调用Ollama API，将强大的大型语言模型能力集成到您的应用和服务中。
API监控示例 让我们通过一个理想的示例来了解API监控工具是如何运营的。首先，我们在部署API时加入API监控工具。我们可以使用API监控工具构建测试流程以检查断言、HTTP状态代码等。...之后，API会给我们提供数据分析和数据可视化图表，我们可以用这些分析结果来查找异常、延迟或排序请求等问题。 然后，我们设置警报阈值，以便在 API 路由失败时通知我们。...我们可以调查端点的性能，快速找到失败的客户请求，并在新环境中测试不同的配置。现在我们已经讨论了API监控的重要因素和API指标，我们可以看看一些好用的API监控工具。...然后，我们可以过滤结果并查看显示每个测试响应时间的图表。...相反，Loggly 用于解析、搜索、组织、查看和分析日志数据。因此，Loggly是一个可以访问API日志的工具，它可能是从功能测试中创建的，并允许用户查看数据。
Chroma 是一个开源的向量数据库，专门设计用于存储和检索文本嵌入，帮助开发者更高效地构建基于大模型的应用。...与传统的关系型数据库不同，向量数据库针对非结构化数据（如文本、图像等）的嵌入表示进行了优化。通过将文本转换为向量嵌入，计算机能够以数字形式理解文本内容，从而支持语义搜索、个性化推荐等高级功能。...在大模型应用中，向量数据库的作用尤为重要。用户输入的文本会被转换为向量嵌入，随后通过相似度搜索算法在数据库中查找相关文档，最终生成个性化的响应。这种机制不仅提高了大模型的响应速度，还降低了计算成本。...开发者还可以根据元数据对结果进行过滤。 Chroma的设计理念 Chroma的设计目标是为开发者提供一种简单、高效的工具，帮助他们将现实世界中的知识、事实和技能整合到大模型中。...以下是如何在 ChromaDB 中进行条件查询的详细说明和示例代码。 ChromaDB 入门教程 ChromaDB 是一个开源的向量数据库，专门用于存储和查询向量嵌入。
考虑一个使用 API 连接到远程数据库的 Sass 应用程序。你想要呈现用户的个人资料页面，你可能需要进行一次 API GET 调用，以获取有关用户的信息，例如用户名或电子邮件。...在左侧窗格中，你可以输入所需要的任何有效 GraphQL 查询，而在右侧获得结果。...为了高效快速，我们希望 GraphQL 以尽可能少的往返次数访问相同的数据库行。 dataloader 程序包旨在解决这两个问题。...给定一个 ID 数组，我们将一次性从数据库中获取所有这些 ID；同样，后续对同一 ID 的调用也将从缓存中获取该项目。要使用 dataloader 来构建这些，我们需要两样东西。...但这个缺点也是积极的：通过仔细设计你的 Graphql Schema，你可以避免在更容易实现（也更容易破坏）的 REST 端点中明显的陷阱，如命名的不一致和混乱的关系。
如果你正在构建一个虚构的API来展现几个不同的动物园，每一个动物园又包含很多动物，员工和每个动物的物种，你可能会有如下的端点信息： https://api.example.com/v1/zoos https...以下有一些过滤器的例子，可能是你想要填加到API中的： ?limit=10: 减少返回给客户端的结果数量（用于分页） ?offset=10: 发送一堆信息给客户端（用于分页） ?...animaltypeid=1: 使用条件匹配来过滤记录 ?sortby=name&order=asc: 对结果按特定属性进行排序 有些过滤器可能会与端点URL的效果重复。...无论怎么说，当你准备过滤或排序数据时，你必须明确的将那些客户端可以过滤或排序的列放到白名单中，因为我们不想将任何的数据库错误发送给客户端。...超媒体是一个非常棒的概念，它回归到了HTTP和HTML如何运作的“本质”。 在非超媒体RESTful API的情景中，URL端点是服务器与客户端契约的一部分。
Facebook、GitHub、Google 以及其他许多巨头都需要一种服务和消费数据的方式。在当今的开发环境中，RESTful API 仍然是服务和消费数据的最佳选择之一。...可能的端点列表将变得无穷无尽，而且对用户不是很友好。所以我们需要一种更有条理和标准化的方式来设计 API 端点。...但是，不同的编程语言使用不同的命名约定。 6.如何处理搜索，分页，过滤和排序 搜索，分页，过滤和排序等操作并不代表单独的端点。这些操作可以通过使用随 API 请求提供的查询参数来完成。...该请求看起来像这样 api.com/authors?search=Michiel。 幸运的是，许多 API 项目都带有内置的搜索、分页、过滤和排序功能。这将为你节省很多时间。..., "more_info": "api.com/docs/errors/24801" } 在此示例中，服务器返回状态代码和人类可读的消息。
构建Streamlit组件有助于数据科学家、机器学习爱好者和Streamlit社区中的所有其他开发人员构建由神经搜索支持的东西。...它是如何工作的 每个Jina项目包括两个流程： 索引：用于使用神经网络模型从数据集中分解和提取丰富的含义 查询：用于获取用户输入并查找匹配结果 我们的streamlight组件是终端用户的前端，因此它不必担心索引部分...设置搜索的REST端点 设置页面标题 显示一些解释性文本 显示定义了端点的Jina文本搜索小部件 对于Jina Streamlit小部件，你还可以传入其他参数来定义要返回的结果数，或者如果你想隐藏某些小部件...如果widget没有设置为hidden，则将它们呈现给用户 [用户类型查询] [用户单击按钮] 向jina api发送查询并返回结果 在组件中显示结果 我们的方法参数是： jina.text_search...对于图像搜索，还有一些附加功能： image.encode.img_base64()将查询图像编码为base64，并在传递给jina api之前将其包装为JSON Jina的API以base64格式返回匹配项
大家在日常使用到的 APP 中，看到的很多多媒体智能应用都依赖于海量矢量数据中的相似性检索 AI 技术，包括百度和淘宝的视觉（图像）搜索/以图搜图、抖音视频的推荐系统、QQ音乐的听曲识歌等，也包括安防系统天眼等的人脸比对识别等...精确最近邻（NN）搜索是非常耗时的，每次都需要计算 N 个距离（假设有 N 个需要比对的数据库样本）才可以排序得到结果。...典型的 ANN 索引方法包括：向量变换： 使用如降维（例如 PCA \ t-SNE）、旋转等方法把向量降维以加速计算矢量编码： 使用如局部敏感散列（LSH）、量化、树等方式，对数据重新映射或组织，从而更快地检索相似样本非穷举搜索方法...向量数据库除了存储向量数据，还需要完成高效的数据索引构建，以便快速检索，还需要支持 CRUD（创建、读取、更新和删除）操作，以及支持属性过滤（即基于元数据字段/标量字段进行过滤）。...开发者可以使用预训练的 AI 模型将自有图像数据集转换为向量，然后利用 Milvus 实现以图搜图功能，匹配和返回相似图片结果。如下为基于 Milvus 的『以图搜图』架构图。
但是，在执行此类查询之前，我们应该将数据存储在数据库中，对吗？现在，让我们继续下一步，以生成一些测试指标。...您可能还记得，我已经向您展示了如何在 InfluxDBDocker容器中运行涌入客户端。经过几分钟的工作后，测试单元应多次调用暴露的端点。...由于这些标签，我们可以轻松地为每个信号端点分组指标，包括失败和成功百分比。我们来看看如何在 Grafana中配置和查看它。...如果我们按方法类型和 uri 过滤存储在表 http_server_requests 中的统计信息，我们将收集每个端点生成的所有度量标准。 应为其他端点创建类似的定义。我们将在一张图上说明它们。...可以使用方法和 uri使用 {}内的表达式过滤这些值。下图说明了每个端点的rate（）函数配置。 这是图表。 总结 SpringBoot版本 1.5和 2.0之间的度量标准生成的改进非常重要。
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