01 2024 档案

和chatglm3通信，分别基于chromadb和faiss
摘要：一、和chatglm3通信，基于chromadbimport jsonimport requestsimport osfrom pdfminer.high_level import extract_pagesfrom pdfminer.layout import LTTextContainerimp 阅读全文

posted @ 2024-01-24 07:03 jsxyhelu 阅读(285) 评论(0) 推荐(0)

通过撰写代码理解向量计算
摘要：embeded模型基于m3e。 一、原生向量代码，自己计算距离 import numpy as np from numpy import dot from numpy.linalg import norm from sentence_transformers import SentenceTrans 阅读全文

posted @ 2024-01-24 07:00 jsxyhelu 阅读(73) 评论(0) 推荐(0)

基于langchain和文心一言的检索增强生成（RAG）初级实验
摘要：一、什么是RAG? RAG的架构如图中所示，简单来讲，RAG就是通过检索获取相关的知识并将其融入Prompt，让大模型能够参考相应的知识从而给出合理回答。因此，可以将RAG的核心理解为“检索+生成”，前者主要是利用向量数据库的高效存储和检索能力，召回目标知识；后者则是利用大模型和Prompt工程，将 阅读全文

posted @ 2024-01-05 19:35 jsxyhelu 阅读(4507) 评论(0) 推荐(2)

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