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2024年4月1日
RAG知识库的可靠性评估(二)
摘要: 上篇文件介绍了RAG优化与评估的基本概念,以及使用TruLens-Eval在没有Ground-truth的情况下评估RAG应用。本篇文件主要是使用Ragas对RAG应用进行评估; 使用了Gagas生成合成测试数据集,在只有知识库文档并没有Ground-truth(真实答案)的情况下让想评估该知识库文
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posted @ 2024-04-01 08:39 AiFly
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2024年3月25日
RAG知识库的可靠性评估(一)
摘要: 在开发基于LLM的RAG应用并准备将其上线应用时,都会比较关注RAG的性能、质量、可靠性其回答的结果准确性到底如何,甚至可以说RAG的质量可靠性其重要性要大于性能,RAG“调好了”看上去效果不错,有没有什么方法去量化度量RAG应用的质量也至关重要,下图为RAG应用度量质量指标分布图。 何为RAG 由
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posted @ 2024-03-25 08:40 AiFly
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2024年3月11日
自动求导实现与可视化
摘要: micrograd为一个自动梯度引擎,其实现了反向传播算法,用于学习理解深度学习中的自动求导原理。自动求导无论再传统的机器学习中还是深度学习或是目前非常热门的大语言模型GPT中其都是非常重要基础部分。 反向传播算法可以高效计算出神经网络中损失函数关于训练权重的梯度,使得可通过快速迭代调整权重已得到损
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posted @ 2024-03-11 08:18 AiFly
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2024年1月22日
Ray一个通用分布式计算框架基本使用
摘要: Ray一个开源的通用分布式计算框架,支持传统的并行任务并支持AI模型的分布式训练,分布式任务包括有状态与无状态任务,Ray能够快速的构建分布式系统,支持按需申请CPU或GPU;Ray提供了统一的接口提供了基于任务的并行计算与基于行动器的计算,前者通常用于无状态的任务后者用于有状态的任务;Ray为一个
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posted @ 2024-01-22 08:24 AiFly
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2023年12月2日
使用Langchain与ChatGLM实现本地知识库(二)
摘要: 大语言模型也只是将用户提供的大规模数据集训练而来,也并非万能的什么都知道,特别是一些小众知识、内部数据或私密的个人数据等,此时ChatGLM3肯定会胡乱回答就是ChatGPT4也不一定能给出满意回答;不少公司、个人都有自己的知识库或日志等此时如有可将这些数据以某种方式挂在大模型上此时在知识库存在的知
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posted @ 2023-12-02 16:26 AiFly
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2023年11月28日
使用LangChain与ChatGLM实现本地知识库(一)
摘要: 本篇主要内容为介绍ChatGLM3的安装使用,后续才会涉及到使用LangChain实现本地知识库的内容; ChatGLM为智谱与清华大学开源的一个大语言模型,支持多轮对话、内容创作等,ChatGLM3-6B为ChatGLM3系列中门槛相对较低的一个,本地部署提供兼容OpenAI的API; LangC
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posted @ 2023-11-28 20:55 AiFly
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2023年8月20日
在树莓派中跑迷你Llama2中文模型
摘要: OpenAI的Karpathy利用周末搞了一个迷你Llama2项目llama2.c用500行C语言实现无任何依赖项的推理程序,此项目在github发布以来衍生出了基于各种语言的迷你Llama推理实现llama2.go、llama2.java、llama2.py等等; 但该项目原本的模型并不支持中文,
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posted @ 2023-08-20 16:24 AiFly
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2023年7月30日
使用GFPGAN修复美化老照片
摘要: 老照片修复利器GFPGAN,该模型为腾讯2021年开源的一个用于图片人脸复原修复的**GAN模型**;我们都有很多老照片,很多很久以前用**两三百万像素**拍的照片或原文件丢失了,只剩下压缩文件或**QQ空间**里面的老照片,现在一些App也支持老照片修复但往往效果不太理想或都需要收费;这时可以使用
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posted @ 2023-07-30 17:26 AiFly
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2023年6月30日
使用树莓派连接摄像头与实时视频
摘要: ## 排线接通 先需要使用树莓派摄像头ffc排线,连接树莓派摄像头与树莓派开发板,其中排线连接的接口被称为CSI(Camera Serial Interface)接口。 树莓派板的CSI接口位于USB和以太网接口旁。我们先将CSI接口的黑色挡板拔开,后将排线蓝色一端正对以太网接口方向插入,之后按下黑
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posted @ 2023-06-30 23:52 AiFly
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2023年5月28日
树莓派使用HC-SR04超声波测距
摘要: ### 超声波模块介绍 超声波测距原理很简单: 1、通过记录发送超声波的时间、记录超声波返回的时间,返回时间与发送时间相减得到超声波的持续时间。 2、通过公式:(**超声波持续时间** * **声波速度**) / **2**就可以得出距离; 
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