这些API 特别全面，包含了各种各样的类别。...比如我们先看下动物的分类，则可以发现类似如下的表格： 这个表格一共有五列，包括 API 的地址、描述、是否需要 Auth、是否支持 HTTPS、是否支持跨域，可以看到动物类别就有好多 API，比如 Dogs...Horse Icon Horse 提供了各种返回网站图标的功能，https://icon.horse/ 比如维基百科就可以填写 Wikipedia.org，就可以获取其网站图标了： bible-api...这个 API 提供了多语言版本的《圣经》内容：https://bible-api.com/： Free Dictionary API Free Dictionary API 提供了各种单词的查询和释义...Faker API 提供了各种假数据生成器，比如生成假名字、假地址、假电话号码、假地理位置等等，方便测试和开发使用：https://fakerapi.it/en 更多 总之，还有很多很多很多，当然其中也有收费的
第2步：提出高层次的设计方案并获得认同在本节中，我们将讨论 API 端点、URL 重定向和 URL 缩短。API 端点API端点促进了客户和服务器之间的通信。我们将设计REST风格的API。...这种方法可以消除碰撞；但是，查询数据库以检查每个请求是否存在短网址的成本很高。一种叫做Bloom过滤器的技术[2]可以提高性能。...1115710=2×622+55×621+59×620=[2,55,59]→[2,�,�] 以 base 62 表示。对话过程如图8-6所示。...假设输入的longURL是：https://en.wikipedia.org/wiki/Systems\_design唯一ID生成器返回ID：2009215674938使用62进制转换将ID转换为shortURL...由于读取多于写入， 映射存储在缓存中以提高性能。
当你构建 AI 应用程序时——尤其是那些需要理解上下文或实时查找相关信息的应用程序——这些嵌入就是你的秘密武器。...这使我们可以专注于核心任务：设置 ClickHouse 以进行向量搜索。 我将使用一个数据集，其中包括维基百科文本、嵌入向量和元数据值。...# Initialize the Cohere client with your API key api_key = 'your-api-key-here' co = cohere.Client...查找相似文章 一旦我们有了查询嵌入，我们就可以使用 ClickHouse 的内置向量相似度函数来查找最相关的 Wikipedia 文章： SELECT title, url,...该查询按文章与我们的搜索词“Who created Unix”的相似程度对文章进行排名，距离得分越低表示匹配越好。
在服务时，给定查询，可以从执行以下操作之一开始： 对于矩阵分解模型，查询（或用户）嵌入是静态已知的，并且系统可以简单地从用户嵌入矩阵中查找到它； 对于DNN模型，系统在服务时，需要运行网络计算查询特征向量的嵌入...例如，当用户观看YouTube视频时，系统可以先查找该项目的嵌入，然后查找在嵌入空间中嵌入距离相近的其他项目。...方法 使用不同来源训练多个候选生成器； 使用不同的目标函数训练多个排序器； 根据流派或其他元数据重新排序项目以确保多样性； 公平性|Fairness 推荐模型应该公平对待所有用户。...当数据太稀疏时（例如，当某些类别代表性不足时）添加辅助数据； 跟踪每个人口统计数据的指标（例如，准确性和绝对错误）以观察偏差； 为服务欠缺的群体制作单独的模型； 总结 整个系列主要介绍了以下内容，主要作为一个入门了解吧...，希望有所帮助： 描述推荐系统的目的； 了解推荐系统的组件，包括候选生成器，评分和重排序； 使用嵌入来表示项目和查询； 对候选生成中使用的常用技术进行更深入的技术理解； 介绍两个推荐模型：矩阵分解和softmax
返回语句中的AND清除了符号位以确保结果为正。 此函数是线性同余生成器（LCGs）[6]一般类别的一个实例，Knuth在《计算机程序设计艺术》第二卷的第3.2.1节中对其进行了分析。...Miller 的 1988 年的《计算机通信评论》上的论文《难得一见的好的随机数生成器》[7]以获取一个较简短的分析以及Knuth第二卷的第一章以获取较长的分析。）...（如果调用了rand.Seed，实现需要回退到 Go 1 生成器以实现兼容性。）...例如，npm keypair包尝试使用Web Crypto API生成RSA密钥对，但如果它们不可用，它将回退到JavaScript的Math.random。...en.wikipedia.org/wiki/Linear_congruential_generator [7] 《难得一见的好的随机数生成器》: https://dl.acm.org/doi/10.1145
开发者Sharif Shameem用GPT-3做了一个生成器，你只要输入你所需的布局，它就能为你生成JSX代码。...如下视频所示： 还有人在 Google 表格里开发了一个新的 GPT3 函数，除了简单的数学运算之外，它还可以自动查找美国各州的人口以及创建年份： ? 除此之外，它还能查到Twitter账号： ?...遗憾的是，如果你想试用GPT-3，你得先拿到体验资格才行，但是此模型创建的应用程序似乎有无限可能，通过它你可以使用纯英语查询SQL数据库，自动注释代码，自动生成代码，编写热门文章标题，甚至可以帮我写出一篇爆文...与大多数语言模型一样，GPT-3在未标记的文本数据集上进行了大量的训练（训练数据包括Common Crawl和Wikipedia），从文本中随机删除单词或短语，并且模型必须学会仅使用周围的单词作为上下文来填充单词或短语...language-explained-in-under-3-minutes-syndication/、https://github.com/openai/gpt-3 不过最新消息，如果你到现在还没有申请到免费的API
例如，您可能有一个与 Google 搜索、Wikipedia 和 OpenAI LLM 集成的代理。...使用给定的代理工具，他们可以在 Google 中搜索结果，然后使用维基百科工具中检索到的上下文来查找详细信息并扩展上下文。请记住，您必须放置明确定义的指令，以确保代理将以正确的顺序调用工具。...在某些情况下，使用的 LLM 模型具有旧数据，或者您必须提供一些内部数据（并使用嵌入来查找相似性）。...4.API集成工具LangChain框架已经做了很多API集成，你需要做的就是获取API密钥，安装包并将工具附加到代理上。5.自定义工具您可以编写自己的工具，请参阅文档以了解如何操作。...另一方面，一种代理类型使用单个工具将复杂的查询划分为更简单的查询，因此这也可能是决定是使用链查询还是代理的另一个标准。
使用两个网络的目的可以概括为尽可能多地学习输入数据的基础结构，并利用该知识来创建相似的内容，该内容拟合了所有参数以适应同一类别。 如上所示，输入的是人脸，GAN准确地学习到怎样生成人脸或人。...对GAN工作原理的技术理解： 生成器和判别器处于最小-最大博弈中。 生成器试图最小化真实图像和伪图像之间的差距，以欺骗判别器； 判别器试图最大化对真实图像的理解，以便区分假样本。 ?...https://en.wikipedia.org/wiki/StyleGAN 我们的目标是利用这种结构并操纵它生成有趣的东西。...流程： 对于我们的第一个障碍，以下解决方案最有效： 通过生成器生成随机面孔； 使用这些图像作为数据集，训练ResNet从源图像到其潜在的矢量代码（初步估计值）； 我们将使用经过预训练的ResNet，可以找到查询图像的潜代码...这是第二部分的视频——更新估计的隐代码 在视频的后半部分，由于隐代码估计收敛到查询的真实图像的代码，因此更新很难观察到。 第三部分. 时间变形 好吧，也许不是这个。
例如，您可能有一个与 Google 搜索、Wikipedia 和 OpenAI LLM 集成的代理。...使用给定的代理工具，他们可以在 Google 中搜索结果，然后使用维基百科工具中检索到的上下文来查找详细信息并扩展上下文。您必须放置明确定义的指令，以确保代理将以正确的顺序调用工具。...4.API集成工具LangChain框架已经做了很多API集成，你需要做的就是获取API密钥，安装包并将工具附加到代理上。...代理检查结果并重复该过程以获取所需的数据。四、Agent（代理）使用场景当您构建自己的 AI LangChain 解决方案时，您需要了解是使用代理还是使用链？...另一方面，使用单个工具将复杂的查询划分为更简单的查询，这也是决定是使用链查询还是代理的另一个标准。五、工具工具是执行单个任务的代理的主要组件。它可以是 Web 搜索、矢量数据库搜索或任何其他操作。
Jarvis NLP服务提供了包含QA的高阶API操作集合：NaturalQuery。Wikipedia API操作可以使用自然语言查询，撷取发布在线上百科全书Wikipedia上的文章。...将Wikipedia API操作与Jarvis QA功能结合，即可透过几行Python程式码建立简单的QA系统。 首先安装适用于Python 的Wikipedia API。...接着汇入以Jarvis 为基础通讯框架的Jarvis NLP 服务API 和gRPC。 !...jarvis_api.jarvis_nlp_pb2_grpc as jnlp_srv （可以左右滑动代码） 现在，建立输入查询。...您可以建立QA 服务，以找出与您感兴趣之领域有关的问题答案。当然，您需要IR 系统，从资料库中撷取相关文章，例如本文使用的Wikipedia API 操作。
AI用工具竟然如此顺溜 先来看研究人员准备的工具，足足有12种：SQL生成器、Python生成器、天气查询工具、图像生成器、文本提取器、翻译器、必应搜索器、Shell生成器、Java生成器、Wikipedia...重点评估SQL生成器和Python生成器两种： SQL生成器：给定一个输入问题和一个数据库，创建一个语法正确的SQLite查询语句。...Python生成器：给定一个输入问题和一些信息，生成一个语法正确的Python代码。 测试数据集，则来源于事先准备的120个问题-答案对。...在这个提示中，智能体被要求从预定义的工具集中选择工具，并严格遵守给定的格式，理解演示以从中学习。研究人员通过将这些提示输入到评估中，得到了工具规划的准确率。...由于基于用户界面的LLM缺乏调用外部工具的能力，所以这部分仅使用四个基于API的LLM来做评估：ChatGPT，Ziya，Chinese-Alpaca和InternLM。
因此，该工具不再是查找工具，而是替换工具。 3.缩短网址 URL 可能非常长，不便于用户使用。...例如，你可能需要对算法和数据结构进行注释，因此你需要在这些类别中分离注释。 你需要存储每个用户的信息和注释，因此数据库成为这个项目的重要部分。...这个功能让用户可以搜索文件和目录，而不必手动查找它们。 还可以实现排序功能。这将允许用户根据不同的顺序对文件进行排序，如时间、字母顺序或大小。...目录树生成器示例 以下是目录树生成器思想的一些实现： Tree（https://en.wikipedia.org/wiki/Tree_(command)） Dirtreex（https://github.com...可以使用 colored 库以不同颜色打印文件和目录。 你还可以决定目录树生成器的深度。例如，如果一个目录有十二层的子目录，那么你可能决定只进行到第五层。
即时搜索：引入https://s.jina.ai/前缀，它便化身为搜索引擎，根据你的查询，即时从浩瀚网络中捞取最新资讯。...这不同于传统的搜索引擎API，它不仅提供摘要，还自动深入访问前五条结果的页面，提取核心内容，为LLMs提供更全面、新鲜的世界知识。...例如，将维基百科的人工智能页面转换为LLM友好的输入： https://r.jina.ai/https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence...记得编码查询字符串，如查询美国总统选举： https://s.jina.ai/Who%20will%20win%202024%20US%20presidential%20election%3F 站内搜索...site=jina.ai' 互动代码构建器 别忘了利用在线代码生成器[2]，直观探索Reader API的各种高级用法。
使用 HTTP URI，使人们能够查找这些名称。 在有人查找一个 URI 时，可以使用标准（RDF*、SPARQL）来提供有用的信息。 包含其他 URI 的链接，以便他们可以发现更多的信息。...本系列文章介绍的一些跨平台的、独立于语言和应用程序的技术，支持在数据库、文档、电子表格、服务 API 中进行信息集成。您将了解的数据模型和工具可以让您的工作变得更轻松，并对您的组织产生实质性的影响。...具体地讲，这些文章中的信息框是一致的，很容易以结构化方式获得其信息。...这是一个强大的查询，能够将从 Wikipedia 自动提取的数据集中到一起。可以在 此处 看到结果。 现在更改查询中的一个简单的东西。...如果我更改我所查找的与按这种方式分类的资源相链接的关系，我可以询问另一个完全不同的问题。此查询请求纬度和经度信息，而不是外部链接： ? 结果可在此处获得。
使用两个网络的目的可以概括为尽可能多地学习输入数据的基础结构，并利用该知识来创建相似的内容，该内容拟合了所有参数以适应同一类别。 如上所示，输入的是人脸，GAN准确地学习到怎样生成人脸或人。...对GAN工作原理的技术理解： 生成器和判别器处于最小-最大博弈中。 生成器试图最小化真实图像和伪图像之间的差距，以欺骗判别器； 判别器试图最大化对真实图像的理解，以便区分假样本。...https://en.wikipedia.org/wiki/StyleGAN 我们的目标是利用这种结构并操纵它生成有趣的东西。...，可以找到查询图像的潜代码（粗略估算）； 然后，以该图像为起点，计算与“原始图像”的L2损失，并相应地更新隐矢量代码（同时固定发生器本身的权重）。...这是第二部分的视频——更新估计的隐代码 在视频的后半部分，由于隐代码估计收敛到查询的真实图像的代码，因此更新很难观察到。 第三部分. 时间变形 好吧，也许不是这个。
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...管理员打开一个Jina Docker图片：docker run -p 45678:45678 jinahub/app.example.wikipedia-sentences-30k:0.2.9-1.0.1...用户在Streamlit组件中输入查询（当前为文本输入或图像上传）并点击“搜索” 用JSON包装查询并发送到Jina的查询API 查询并以JSON格式返回结果（以及大量元数据） 组件解析出有用的信息（...] [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()调用其他几个方法，所有这些方法都可以在__init__.py中找到...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
direct_generator：该参数控制候选生成器的行为。Phrase Suggester 使用候选生成器生成给定文本中每个项的可能建议项列表。...Completion Suggester 支持三种查询：前缀查询（prefix），模糊查询（fuzzy），正则表达式查询（regex)。...此场景下用户每输入一个字符的时候，就需要即时发送一次查询请求到后端查找匹配项，在用户输入速度较高的情况下对后端响应速度要求比较苛刻。 因此实现上它和前面两个Suggester采用了不同的数据结构。...这样可以确保生成的建议结果与特定的类别相关联。例如，如果您正在构建一个电子商务应用程序，可以使用 Category Context 将建议限制为特定的产品类别，如衣物、鞋类等。...例如，可以定义多个不同的上下文条件，并为每个上下文条件指定不同的权重，以影响建议结果的排序顺序。还可以使用 path 参数来处理嵌套对象中的上下文条件。
以时间戳查询消息 (1) Kafka 新版消费者基于时间戳索引消费消息 kafka 在 0.10.1.1 版本增加了时间索引文件，因此我们可以根据时间戳来访问消息。...for(Map.Entry entry : map.entrySet()) { // 如果设置的查询偏移量的时间点大于最大的索引记录时间...说明：基于时间戳查询消息，consumer 订阅 topic 的方式必须是 Assign (2) Spark基于kafka时间戳索引读取数据并加载到RDD中 以下为一个通用的，spark读取kafka
例如，Spacy嵌入了一个预先训练的命名实体识别系统，该系统能够从文本中识别常见类别。 现在，我们着手建立一个NER系统，该系统能够识别属于某个Wikipedia类别的文本。...这三个实体具有属于某些类别的各自的Wikipedia页面。 ? 在这张图片中，我们可以看到不同的类别如何在三个实体之间分布。在这种情况下，类别可以看作是我们要从文本中提取的实体的标签。...通过使用我们的基于Wikipedia类别的NER系统来表示提取的实体，还展示了一个进一步的示例。 ?...我们将主题视为Wikipedia的类别。这样，我们就可以首次对主题进行简单的检测。与语义超图，文本等级或LDA不同，此方法无需直接引用术语即可查找句子主题的标签。...现在，我们使用整个专利文本（可在Google Patent中找到）来查找分类分布。 ? 如我们所见，我们可以自动检测整个文档的主题（或类别）（在这种情况下为专利）。
首先输入查询句 ，检索出 个最相关的文档并编码为 来近似文档先验分布 ，然后以 和 为条件以自回归的方式生成目标句 。...生成器的输入很简单，就是将查询表示 和文档表示 拼接起来。...另外，由于文档编码器的训练比较耗费时间，因为每次微调后都得重新建立MIPS索引，并且不训练它对模型最终表现影响不大，所以作者只微调了查询编码器和生成器。...为了端到端地联合训练检索器和生成器，我们可以将检索到的文档看作是潜在变量 ，以概率的方式建模边际似然 ， 有下面两种计算方法： 「RAG-Sequence」：生成器在生成目标句中每个词的时候使用相同的文档作为条件...： 当任务的输出长度为1时(比如在分类任务中可以将类别看作是长度为1的序列)，RAG-Sequence和RAG-Token等价。
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