功能点RAG的功能点：动态知识更新：RAG能够基于实时更新的知识库生成答案，无需频繁微调模型，只需更新知识库数据即可保持系统最新。...首先，模型根据输入提示进行信息检索，从海量数据中筛选出相关文本。然后，通过某种机制（如注意力机制）将检索到的文本与原始输入融合，形成更丰富的上下文。最后，基于融合后的上下文生成目标文本。...我们定义了generateResponse方法来模拟生成响应的过程，这里只是简单地拼接了检索到的信息和查询来生成响应。...在processQuery方法中，我们模拟了RAG的整个流程：首先检索信息，然后生成响应，并返回给用户。...虽然这些Java代码只是简单的模拟，但它们有助于我们理解RAG和Fine-Tuning的基本原理和流程。在实际应用中，我们需要使用深度学习框架和大量的计算资源来实现这些技术。
从存储的字符串表示中检索原始Python对象的过程称为unpickling。 Q23.在Python中命名与文件相关的模块？...“re”模块提供搜索文本字符串的方法，或者替换文本字符串以及基于定义的模式拆分文本字符串的方法。 Q28.Python如何处理内存管理？ Python内存由Python私有堆空间管理。...这个也比较简单，在我们想计算长度的字符串上调用函数len()即可。 len(‘Data 123’) 8 Q69.如何从列表中删除最后一个对象？ 从列表中删除并返回最后一个对象或obj。...模板包含在评估模板时替换为值的变量和控制模板逻辑的标记（％tag％）。 Q82.在Django框架中解释会话的使用？ Django提供的会话允许您基于每个站点访问者存储和检索数据。...从start_urls里获取第一批url并发送请求，请求由引擎交给调度器入请求队列，获取完毕后， 调度器将请求队列里的请求交给下载器去获取请求对应的响应资源，并将响应交给自己编写的解析方法做提取处理：
从存储的字符串表示中检索原始Python对象的过程称为unpickling。 Q23.在Python中命名与文件相关的模块？...“re”模块提供搜索文本字符串的方法，或者替换文本字符串以及基于定义的模式拆分文本字符串的方法。 Q28.Python如何处理内存管理？ Python内存由Python私有堆空间管理。...这个也比较简单，在我们想计算长度的字符串上调用函数len()即可。 len('Data 123') 8 Q69.如何从列表中删除最后一个对象？ 从列表中删除并返回最后一个对象或obj。...Q81.提到Django模板的组成部分。 模板是一个简单的文本文件。它可以创建任何基于文本的格式，如XML，CSV，HTML等。模板包含在评估模板时替换为值的变量和控制模板逻辑的标记（％tag％）。...从start_urls里获取第一批url并发送请求，请求由引擎交给调度器入请求队列，获取完毕后， 调度器将请求队列里的请求交给下载器去获取请求对应的响应资源，并将响应交给自己编写的解析方法做提取处理：
面对基于大模型的应用开发，我们应如何挑选合适的应用框架呢？对于两种常见的大模型应用框架——Langchain和LlamaIndex，它们各自拥有独特的特性和适用场景，我们又该如何做出明智的选择呢？...文件系统：允许访问并管理位于本地或云端文件存储系统中的数据，支持处理文档、日志及其他多种文件类型。...动态数据获取：在与 LLM 的互动中，LlamaIndex 能动态地获取并呈现相关数据，确保响应具备丰富的信息量和上下文关联性。...查询优化 LlamaIndex 通过一系列优化技术确保查询的快速响应，包括： 缓存：将频繁访问的数据存储于内存中，显著减少常规查询的检索时间。...数据密集型应用 LlamaIndex 非常适合那些需要迅速访问和处理大量数据的应用，比如： 搜索引擎：必须从庞大的索引库中快速且准确地拉取信息。 推荐系统：依据用户的偏好和互动来动态地提供相关内容。
本指南将引导您完成使用 Spring 创建“Hello, World”RESTful Web 服务的过程，该服务在响应中包含跨域资源共享 (CORS) 的标头。...从 Spring Initializr 开始 您可以使用这个预先初始化的项目并单击 Generate 下载 ZIP 文件。此项目配置为适合本教程中的示例。...你也可以从 Github 上 fork 项目并在你的 IDE 或其他编辑器中打开它。...方法体的实现创建并返回一个新Greeting对象，该对象的id属性值基于 的下一个值，counter而 的值content基于查询参数或默认值。...启用 CORS 您可以从单个控制器或全局启用跨域资源共享 (CORS)。
你需要什么 约15分钟 最喜欢的文本编辑器或 IDE JDK 11或更高版本 Gradle 4+或Maven 3.2+ 您还可以将代码直接导入 IDE：弹簧工具套件 (STS)IntelliJ IDEA...从 Spring Initializr 开始 您可以使用这个预先初始化的项目并单击 Generate 下载 ZIP 文件。此项目配置为适合本教程中的示例。...你也可以从 Github 上 fork 项目并在你的 IDE 或其他编辑器中打开它。 创建 RabbitMQ 消息接收器 对于任何基于消息传递的应用程序，您都需要创建一个响应已发布消息的接收器。...方法中定义的 beanlistenerAdapter()被注册为容器中的消息监听器（定义在 中container()）。它侦听spring-boot队列中的消息。...构建一个可执行的 JAR 您可以使用 Gradle 或 Maven 从命令行运行应用程序。您还可以构建一个包含所有必要依赖项、类和资源的单个可执行 JAR 文件并运行它。
代理:代理是自动决策制定者，通过工具包与世界进行交互，并通过动态的行动计划而不是固定的逻辑来完成任务。 检索器:它们规定了根据查询从知识库中获取相关上下文的技术。...例如，针对向量索引的密集检索是一种流行的方法。 节点后处理器:它们通过转换、过滤或重新排序来细化节点集。 响应合成器:它们引导LLM生成响应，将用户查询与检索的文本块混合在一起。...在OpenAI的网站上注册即可免费获得API密钥。然后在python文件中以OPENAI_API_KEY的名称设置环境变量。...它们自动搜索和检索不同的数据类型(非结构化、半结构化和结构化)。与我们的查询引擎只从静态数据源“读取”不同，数据代理可以动态地摄取、修改数据，并跨各种工具与数据交互。...我们将使用Spotify数据集(这是一个csv文件)，并通过让我们的代理执行python代码来读取和操作pandas中的数据来执行数据分析。 我们首先导入工具。
不论构建聊天机器人，还是开发一个从数据导入到检索的完整 RAG 管道，LangChain4j 提供了广泛选择。...但发现Java 领域缺乏与 Python 和 JavaScript 类似的 LLM 库和框架，便决定解决这一问题！...模型的集成： 图片 与 OpenAI 的一个审核模型的集成 支持文本和图像输入（多模态） AI 服务（高级 LLM API） 提示词模板 持久化和内存中的 聊天记忆模块 算法实现：消息窗口和 token...窗口 LLM 响应流式传输 常见 Java 数据类型和自定义 POJO 的输出解析器 工具（功能调用） 动态工具（执行动态生成的 LLM 代码） RAG（检索增强生成）： 数据导入： 从多个来源（文件系统...使用嵌入模型对片段进行嵌入 将嵌入存储在向量嵌入存储中 检索（简单和高级）： 查询转换（扩展、压缩） 查询路由 从向量存储和/或任何自定义来源进行检索 重新排序 倒数排名融合 RAG 流程中每个步骤的自定义
自学习机器人：使用一些基于机器学习的方法，它比基于规则的机器人更有效率。这些机器人还可以有两种类型：基于检索或生成性 (一)基于检索的模型：聊天机器人使用一些启发式方法从预定义响应库中选择响应。...Chatbot使用会话的消息和上下文从预定义的bot消息列表中选择最佳响应。上下文可以包括对话框树中的当前位置、会话中的所有先前消息、先前保存的变量(例如用户名)。...这使得他们更聪明，因为他们从查询中逐字逐句地获取并生成答案。 image.png 在本文中，我们将在python中基于NLTK库构建一个简单的基于检索的Chatbot。...TF-IDF权重是信息检索和文本挖掘中常用的权重。此权重是一种统计度量，用于评估单词对集合或语料库中的文档的重要程度。 例子： 假设一份包含100个单词的文档，其中“电话”这个词出现了5次。...这是聊天机器人最简单的实现。 我们定义了一个函数反应它搜索用户的话语，寻找一个或多个已知的关键字，并返回几个可能的响应中的一个。
Groovy Groovy是一种基于JVM（Java虚拟机）的敏捷开发语言，最终会编译成JVM字节码，它是一种动态编程语言，即可以面向对象编程，也可以用作纯粹的脚本语言，它结合了Python、Ruby和...IoC容器从XML文件，Java注解或Java代码接收元数据。...然后，我们需要在Maven的pom.xml文件或Gradle的build.gradle文件中添加以下最小jar依赖项 Spring core Jar file(spring-core-xx.jar) Spring...Spring Boot Starter组件将所有相关的jar组合到单个jar文件中，因此我们只需要将jar文件依赖项添加到我们的构建文件中。...6 总结 这一篇我们开始从内部了解Spring boot，从它的几个核心模块讲起，知道了Spring boot是如何减少组件依赖和简化繁杂的配置的，以及讲述了Spring boot减少组件依赖和简化繁杂配置的内部原理
Substrate VM 还包含了一个本地镜像的构造器（Native Image Generator），用户可以通过本地镜像构造器构建基于构建机器的可执行文件。...在搜索的同时，它还将执行初始化代码，并在最终生成可执行文件时，将已初始化的堆保存至一个堆快照之中。 Substrate VM就可以直接从目标程序开始运行，而无须重复进行Java虚拟机的初始化过程。...因为通过反射机制可以在运行期间动态调用API接口，这些在编译期是无法感知的。除非放弃反射机制，或者在编译时提供配置文件供反射调用。...由于我使用 macOS，本篇文章介绍如何在 macOS 上安装 Graal VM，基于 OpenJDK 11 的 GraalVM Community Edition。...这样 Graal VM 就能获取编译期的反射、动态代理等配置。我们只需要简单依赖工程即可。
一般用到GET的场景有： 检索数据：当需要从服务器获取数据时使用，如加载网页、图片、视频或任何其他类型的文件。 搜索查询：在搜索引擎中输入查询，提交的就是一个GET请求。...) print("文本编码:",r.encoding) print('响应状态码:',r.status_code) print('字符串的方式的响应体:',r.text) 其中输出的text文本文件就是我们要获取的网页信息...一、动态网页和静态网页的区别 当我们谈论动态网页和静态网页时，我们主要是在讨论网页的内容是如何生成和呈现给用户的。想象一下，网页就像是餐厅里的菜单。...无论何时访问这个网页，你都会看到同样的内容。它们是直接从服务器上以文件形式提供的，不涉及任何内容的即时生成或处理。...比如用户登录状态的动态显示（比如显示用户的名字或头像）、基于用户角色或权限动态生成菜单项、分页或无限滚动，动态加载更多内容。
Graph RAG 方法通过以下步骤来解决这些问题： 使用 LLM 构建基于图的文本索引，包括从源文档派生出的实体知识图谱。 为所有紧密相关的实体组预生成社区摘要。...LightRAG框架： 提出了一个图结构化文本索引和双级检索系统的框架，以增强从文档中检索全面信息的能力。 引入了增量更新算法，使系统能够快速适应新数据，保持在动态数据环境中的有效性。 3....基于记忆的响应：当用户提出问题或请求信息时，Mem0首先在其向量数据库中搜索相关记忆，并使用这些记忆生成个性化的响应。 RAG系统性能优化 [15] FAN T, WANG J, REN X, 等....相关问题: 如何设计有效的信息融合策略? 上下文理解的局限性: 痛点描述: 模型可能难以准确理解查询的上下文，特别是在复杂或模糊的情境中。 相关问题: 如何提高模型对上下文的理解能力?...资源消耗: 痛点描述: RAG技术通常需要大量的计算资源，这在资源受限的环境中是一个挑战。 相关问题: 如何优化模型以减少资源消耗?
在本篇文章中，我们将使用响应式Web组件RestController和WebClient创建一个小型的响应式REST应用程序，并且研究如何使用Spring Security保护我们的响应式端点。...3.依赖管理 我们直接从spring-boot-starter-webflux依赖开始，实际上它引入了所有其他必需的依赖： 用于基本的Spring Boot应用程序设置的spring-boot和...在客户端，我们使用WebClient从EmployeeController中创建的端点检索数据。...6.1：检索单个资源 从端点/employee/{id}获取Mono类型的单个资源： Mono employeeMono = client.get() .uri("/employees...我们学习了如何使用RestController和WebClient分别发布和使用响应式流，还研究了如何在Spring Security的帮助下创建安全的响应式端点。
这些机器人进一步分为以下两种类型：基于检索或生成型 在基于检索的模型中，聊天机器人使用一些启发式方法从预定义的响应库中选择响应。...聊天机器人使用消息和对话上下文从预定义的聊天机器人消息列表中选择最佳响应。上下文可以包括对话树中的当前位置、对话中的所有先前消息、先前保存的变量(例如用户名)。...选择响应的启发式方法可以采用许多不同的方式进行设计，从基于规则的if-else条件逻辑到机器学习分类器等。 生成型机器人可以生成回答，但并不总是用一组答案中的一个来回答。...这使他们更聪明，因为他们从查询中逐字提取并生成答案。 ? 在本文中，我们将在python中基于NLTK库构建一个简单的基于检索的聊天机器人。...从页面复制内容并将其放入名为“chatbot.txt”的文本文件中。然而，你可以使用你选择的任何语料库。
.*.java/ { grep("error.log") | head } --- 检查用户的代码是否有问题：$logContent 在这个例子中，我们定义了一个变量 logContent，它的值是从所有...*.java 文件中检索 error.log 的结果。...在现有的版本中，支持三个函数： parseCode 将文本解析为代码块。 verifyCode 检查代码错误或 PSI 问题。 runCode 运行生成的文本代码。...我们定义了一个变量 testTemplate，它的值是从所有 *.kt 文件中检索 blog 的结果。...，它的值是从所有 *.java 文件中检索 博客创建流程 的结果。
前言在Spring MVC框架中，@PathVariable注解是一个强大的工具，它允许我们将URL中的路径变量映射到我们的处理方法中。...从基础概念到实际应用，再到源码解析，我们将全面了解如何使用@PathVariable来增强我们的Web应用程序。同时，通过使用案例和应用场景的分享，我们将进一步探讨其实际价值和应用范围。...缺点：限制性：只能在支持路径变量的注解中使用，如@RequestMapping及其变体。复杂性：在某些复杂的URL模式中，可能需要额外的配置或自定义解析器。...测试用例分析这段Java代码演示了如何在Spring Boot应用程序中使用@PathVariable注解来处理包含路径变量的HTTP请求。...通过上述示例代码，我们看到了如何使用@GetMapping注解结合@PathVariable来实现对特定用户ID的订单列表的检索。
信息检索组件利用用户输入从外部数据源（例如网页、知识库和数据库）中检索相关信息。 检索到的相关信息与用户查询一起被输入到 LLM 中。 LLM 利用新的知识和其自身的训练数据生成更完善的响应。...检索到的信息与 LLM 生成的输出相结合，生成最终响应 。这种方法适用于处理事实性或基于知识的查询。 基于潜在表示的 RAG: 利用输入和外部知识源的潜在表示来确定检索信息的的相关性。...自适应 RAG: 根据查询的类型或难度动态调整检索和生成策略 。适用于处理不同类型的查询或多样化的知识库。 纠正性 RAG (CRAG): 通过对检索到的信息进行事实核查来迭代地优化生成的响应 。...这需要优化检索算法和数据结构，并考虑计算资源和延迟的限制。 可扩展性: 如何构建可扩展的 RAG 系统，以适应不断增长的数据量和用户需求 。...实时 RAG: AI 系统将能够通过将实时数据馈送集成到 RAG 模型中来动态检索最新信息 。这将使 RAG 系统能够对快速变化的信息做出更及时的响应，例如新闻事件、市场动态和突发事件。
定制化的开发环境：可以对开发环境做定制，满足不同类型项目的开发环境需求。 弹性的开发环境：开发环境的配置依托于云服务的自动弹性扩容，可动态调整配置，满足开发环境对资源配置的动态需求。...禁止下载 默认我们提供的编辑器是支持文件的上传和下载能力。...四、项目构建 1、构建Java项目 1.1 新建工作空间 选择Java类型语言，并选择Spring-boot模板，还可以选择JDK的一定版本。...1.2 初始化项目 可以看到初始化的Java项目，正在下载并构建相关的资源环境。...我们为您准备了一个 Java 小示例，通过一个 Spring Boot 的 demo 代码，来展示 Java 环境的使用。 在终端直接运行 mvn spring-boot:run 启动服务。
最初，这些信息都是作为文本存储的——这就是为什么在现在文本、媒体和文件都通过该协议进行交换的情况下，名称超文本传输协议仍然存在。 2、如何保存、检索和保存信息?...换句话说，它是一个带有标记的简单文本文件，帮助浏览器找到如何显示信息的方法。...简单地说，这就是数据如何被推送到服务器，然后最终存储在一个文件或数据库中。 注意:假设我们想在提交之前添加验证——例如，产品应该包含至少5个字符，或者SKU字段不应该是空的。...该脚本还可以进行处理，可以从获取服务器日期和时间，也可以是基于从另一个表或web服务检索的值来计算字段。 另一个注意事项:脚本也可以执行验证，也称为服务器端验证，以确保数据是有效的。...我们可以使用以下三种重要的方法来请求web服务器: GET:获取请求的资源作为响应。 POST:向服务器提交表单数据，或者通过Ajax提交任何数据。
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