Google Knowledge Graph API中的Ids参数 - 腾讯云开发者社区

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pytorch中retain_graph参数的作用

但是在这个代码中，我们设置了retain_graph=True，这个参数的作用是什么，官方定义为： retain_graph (bool, optional) – If False, the graph...但是在平时的使用中这个参数默认都为False从而提高效率，和creat_graph的值一样。...正文其实retain_graph这个参数在平常中我们是用不到的，但是在特殊的情况下我们会用到它：假设一个我们有一个输入x，y = x **2, z = y*4，然后我们有两个输出，一个output_....: output2.backward() 有两个输出的时候就需要用到这个参数，这就和之前提到的风格迁移中Content Loss层为什么使用这个参数有了联系，因为在风格迁移中不只有Content Loss...层还有Style Loss层，两个层都公用一个神经网络的参数但是有两个loss的输出，因此需要retain_graph参数为True去保留中间参数从而两个loss的backward()不会相互影响。

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7 种查询策略教你用好 Graph RAG 探索知识图谱

什么是知识图谱（Knowledge Graph，KG）知识图谱是一种使用图结构的数据模型或拓扑来集成数据的知识库。它是一种表示现实世界实体及其相互关系的方式。...视频的转录/字幕的 Python API。...是 LlamaIndex 基于索引构建的默认查询方式。它非常简单、开箱即用，不用额外的参数。...而参数retriever_mode="keyword" 指定了本次检索采用关键词形式。.../index_structs/knowledge_graph/KnowledgeGraphDemo.html#knowledge-graph-indexKnowledge Graph Query Engine

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NebulaGraph7 种查询（关键词、向量、混合检索），Graph RAG 探索知识图谱

什么是知识图谱（Knowledge Graph，KG）知识图谱是一种使用图结构的数据模型或拓扑来集成数据的知识库。它是一种表示现实世界实体及其相互关系的方式。...YouTube 视频的转录 / 字幕的 Python API。...是 LlamaIndex 基于索引构建的默认查询方式。它非常简单、开箱即用，不用额外的参数。...参考资料 NebulaGraph：https://github.com/vesoft-inc/nebula Graph RAG LlamaIndex Workshop：https://colab.research.google.com.../index_structs/knowledge_graph/KnowledgeGraphDemo.html#knowledge-graph-index

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Spring Boot中的 6 种API请求参数读取方式

使用Spring Boot开发API的时候，读取请求参数是服务端编码中最基本的一项操作，Spring Boot中也提供了多种机制来满足不同的API设计要求。...如果你知道的不止6种，那么告诉大家，一起互相学习一下吧～ @RequestParam 这是最最最最最最常用的一个了吧，用来加载URL中?之后的参数。比如：这个请求/user?...name=didispace 就可以如下面这样，使用@RequestParam来加载URL中的name参数 @GetMapping("/user") @ResponseBody() public User...中常用的注解，用来加载URL路径中的参数比如：这个请求/user/1 就可以如下面这样，使用@PathVariable来加载URL中的id参数 @GetMapping("/user/{id}") @ResponseBody...，但一些国外系统有提供这类API参数，这种API的参数通过;分割。

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Spring Boot中的 6 种API请求参数读取方式

读取请求参数是服务端编码中最基本的一项操作，Spring Boot中也提供了多种机制来满足不同的API设计要求。...如果你知道的不止6种，那么告诉大家，一起互相学习一下吧～@RequestParam这是最最最最最最常用的一个了吧，用来加载URL中?之后的参数。比如：这个请求/user?...name=didispace 就可以如下面这样，使用@RequestParam来加载URL中的name参数@GetMapping("/user")@ResponseBody()public User findUserByName...中常用的注解，用来加载URL路径中的参数比如：这个请求/user/1 就可以如下面这样，使用@PathVariable来加载URL中的id参数@GetMapping("/user/{id}")@ResponseBody...，但一些国外系统有提供这类API参数，这种API的参数通过;分割。

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Spring Boot中的 5 种API请求参数读取方式

使用Spring Boot开发API的时候，读取请求参数是服务端编码中最基本的一项操作，Spring Boot中也提供了多种机制来满足不同的API设计要求。...如果你知道的不止5种，那么告诉大家，一起互相学习一下吧～@RequestParam这是最最最最最最常用的一个了吧，用来加载URL中?之后的参数。比如：这个请求/user?...name=didispace 就可以如下面这样，使用@RequestParam来加载URL中的name参数 @GetMapping("/user") @ResponseBody()...中常用的注解，用来加载URL路径中的参数比如：这个请求/user/1 就可以如下面这样，使用@PathVariable来加载URL中的id参数 @GetMapping("/user/{id}")...，但一些国外系统有提供这类API参数，这种API的参数通过;分割。

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Spring Boot中的 6 种API请求参数读取方式

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论文周报 | 推荐系统领域最新研究进展，含WWW, SIGIR, AAAI等顶会论文

本文精选了上周（0508-0514）最新发布的24篇推荐系统相关论文，主要研究方向包括大型语言模型赋能推荐系统、对话推荐系统、图推荐系统、隐私保护推荐系统、工业界推荐系统（来自谷歌、亚马逊、阿里）等。...Recommender Systems with Generative Retrieval, from Google 15....How to Index Item IDs for Recommendation Foundation Models 18....Second, to alleviate the issue of data scarcity, we use an external knowledge graph and construct a knowledge-based...To do this, instead of assigning randomly generated atomic IDs to each item, we generate Semantic IDs

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论文周报 | 推荐系统领域最新研究进展，含CVPR, SIGIR, KDD等顶会论文

本文精选了上周（0612-0618）最新发布的19篇推荐系统相关论文，主要研究方向包括语言指导的音乐推荐系统、基于扩散模型的推荐系统、字体推荐系统、来自谷歌的推荐中的排序探究、语音对话推荐系统、大型语言模型赋能推荐系统综述等...Better Generalization with Semantic IDs: A case study in Ranking for Recommendations, from Google 7....Better Generalization with Semantic IDs: A case study in Ranking for Recommendations, from Google Anima...A separate research thread on knowledge graph enhancement uses external knowledge graphs to improve single...domain recommendations (knowledge graph enhancement).

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基于RAG的企业级代码生成系统：从数据清洗到工程化实现

引言在现代软件开发中，利用大型语言模型(LLM)生成代码已成为提高开发效率的重要手段。然而，对于企业来说，如何让这些模型了解并遵循内部的代码规范、使用自定义组件和公共库，仍然是一个挑战。...数据收集与清洗2.1 数据源识别首先，我们需要识别企业内部的关键数据源：代码仓库（如Git）API文档组件库文档代码规范文档技术博客和Wiki下面代码比较多为了方便表达，使用了伪码示例，实际应用中需要根据企业内部的具体情况进行调整...entities)4.2 关系建模使用NetworkX库构建和可视化知识图谱：import networkx as nximport matplotlib.pyplot as pltdef build_knowledge_graph...Graph") plt.axis('off') plt.tight_layout() plt.show()# 使用示例G = build_knowledge_graph(entities...这种方法不仅提高了开发效率，还促进了整个组织内部编码实践的标准化和知识共享。未来的工作可以集中在进一步提高系统的上下文理解能力、扩展支持的编程语言和框架，以及更深入地集成到现有的开发工作流程中。

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全局参数与目录参数：API调试中的效率神器，如何提升企业开发与协作效率？

在企业级开发中，API 的设计与使用不仅决定了系统的性能，还直接影响到团队协作效率和项目交付的质量。在调试和调用接口时，全局参数与目录参数作为两大关键机制，极大地提升了开发与协作的效率。...这篇文章将带你搞懂什么是全局参数与目录参数，它们的应用场景及其优势，并通过具体案例对比分析它们对企业项目选型的影响，帮助开发团队更好地选择和使用API管理工具。...全局参数：一次配置，通用全局什么是全局参数？全局参数是应用于整个系统中所有或大多数 API 的公共参数。它们在全局配置中定义，仅需一次设定，就可以自动应用到各个 API 调用中，免去手动传递的烦恼。...目录参数是专门为某一特定目录或模块下的一组 API 定义的共享参数，仅服务于该目录中的接口。它比全局参数范围更小，更适用于模块化场景。...目录参数（user_id=123）。没有全局参数和目录参数：开发团队需要在每个 API 调用中重复手动传递：GET https://api.example.com/users/posts?

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智能体的记忆系统：短期记忆、长期记忆与知识图谱

在这个快速演进的过程中，智能体(AI Agent)技术正成为实现通用人工智能的关键突破口。...知识图谱（Knowledge Graph, KG）：通过结构化的方式组织和表示知识实体及其关系，支持复杂的推理和查询。...(rel) def build_knowledge_graph(self, texts: List[str]): """构建知识图谱""" for text in texts...View", "Google is a technology company", "Mountain View is located in California"]kg_builder.build_knowledge_graph...，用于从大量的记忆中快速找到与当前任务最相关的信息。

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整合文本和知识图谱嵌入提升RAG的性能

([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]) } input_ids包含输入查询中令牌的数字id。...Token_type_ids表示每个令牌所属的片段或句子(本例中第一个句子为0)。接下来，就可以根据编码查询从语料库中检索相关段落。我们使用余弦相似度计算查询嵌入和段落嵌入之间的相似度分数。...下面是实现: import networkx as nx # Create a directed graph knowledge_graph = nx.DiGraph() # Add nodes...and edges from cleaned triples for (subject, relation, object) in cleaned_triples: knowledge_graph.add_edge...(subject, object, relation=relation) # Visualize the knowledge graph nx.draw(knowledge_graph, with_labels

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论文周报 | 推荐系统领域最新研究进展，含RecSys, SIGIR, CIKM等顶会论文

本文精选了上周（0619-0625）最新发布的16篇推荐系统相关论文，主要研究方向包括可解释推荐、多任务推荐、生成式序列推荐、基础模型赋能推荐系统、对话推荐系统、公平性推荐系统与多行为推荐系统等。...In these models, item ids replace tokens in the original language models....First, the vocabulary of item ids may be many times larger than in language models....Models, dubbed KAR, to acquire two types of external knowledge from LLMs -- the reasoning knowledge...and session IDs.

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基于 Google Colab 的 Milvus 使用教程

Milvus 简介 Milvus 是一款开源的向量相似度搜索引擎，集成了 Faiss、NMSLIB、Annoy 等广泛应用的向量索引库，并提供了一整套简单直观的 API。...使用 Google Colab 运行 Milvus Milvus 官方文档中推荐使用 Docker 启动服务。...但 Google Colab 云环境中目前不支持安装 Docker，且考虑到有人不会使用 Docker，因此本文将介绍源码编译的启动服务方式。环境准备我们将根据 Milvus 源码编译来启动服务。...编译要求的 GCC、CMake 和 Git 在 Colab 中已安装。...=collection_name, ids=[0], timeout=None) 获取 / 设置参数 # Get Milvus configurations milvus.get_config(parent_key

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独家丨基于规则和检索的聊天机器人引擎

Platform, IBM Watson API, 云知声，科大讯飞 Text to Speech 语音合成技术 IBM Watson API Docs demo 经过多年的研究，尤其是深度学习的采用...Google Knowledge Graph API 链接：https://developers.google.com/knowledge-graph/ cayley graph 链接：https://...github.com/cayleygraph/cayley 在Bot Engine中，可以得到相关用户的Knowledge Graph. this.user.memory.get( ...)...那么，在这种情况下，面向聊天机器人的架构设计，是一个热门问题。包括Google，Facebook都有可能发布类似于微软的Botframework平台。...How to Cook a Graph Database in a Night - A Knowledge Graphic tool based on LevelDB.

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亚马逊DRKG使用体验

DRKG介绍大规模药物重定位知识图谱 Drug Repurposing Knowledge Graph (DRKG) 是一种涉及基因、化合物、疾病、生物学过程、副作用和症状的综合性生物知识图。...DRKG使用 6.1 知识图谱嵌入向量预训练在亚马逊DRKG中，提供了封装好的脚本实现知识图谱嵌入向量的训练模型：在原始代码中，执行脚本为： ?...The path of the directory where DGL-KE loads knowledge graph data....--dataset DATASET The name of the builtin knowledge graph....A list of gpu ids, e.g. 0 1 2 4 --mix_cpu_gpu Training a knowledge graph embedding model with

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实践演练Pytorch Bert模型转ONNX模型及预测

在软件工程中，没有一个中间层解决不了的问题序言小议Online Serving在之前的文章《GPU服务器初体验：从零搭建Pytorch GPU开发环境》中，我通过Github上一个给新闻标题做分类的...https://onnxruntime.ai/docs/api/python/api_summary.htmlonnxruntime中执行预测的主体是通过InferenceSession类型的对象进行的...get_inputs()返回一个list，list中NodeArg类型的对象，这个对象有一个name变量表示参数的名称。...写个小代码测试一下：a = [x.name for x in sess.get_inputs()]print(a)['ids', 'mask']可以看到两个输入参数的名称ids和mask，其实就是我们导出...pytorch的预测过程中，我们通过 build_predict_text()把一段文本转换成了三个torch.Tensor。onnx模型的输入肯定不是torch中的Tensor。

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安全知识图谱｜知识图谱视角下的威胁评估

企业为了应对网络威胁，通常会部署多个检测设备（如网络入侵检测系统IDS/IPS、全流量检测和网络应用防护系统WAF等）。...基于语义的表示学习方法往往存在参数多，处理大型知识图谱效率较差的问题，相对降低复杂度后仅能在部分场景中应用。基于语义的表示学习主要研究工作有RESCAL[6]以及其变体[7-9]。...Knowledge Graph Embedding by Translating on Hyperplanes. in AAAI. 2014. 3. Ji, G., et al....Knowledge Graph Embedding via Dynamic Mapping Matrix. in Meeting of the Association for Computational...Xiao, H., et al., TransA: An Adaptive Approach for Knowledge Graph Embedding. computer science, 2015.

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美团大脑：知识图谱的建模方法及其应用

2012 年，Google 正式发布了 Google Knowledge Graph，现在规模已经达到 700 亿左右。...针对 Common Sense Knowledge Graph，通常而言，我们会挖掘这些词之间的Linguistic Knowledge；对于 Encyclopedia Knowledge Graph，...而 Encyclopedia Knowledge Graph 则有 Freepase、Yago、Google Knowledge Graph 以及正在构建中的“美团大脑”。...当我们在 Google 里搜一个 Single Instance 的时候，通常在右侧会出现这个 Knowledge Panel。...Knowledge Graph。

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全局参数与目录参数：API调试中的效率神器，如何提升企业开发与协作效率？

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