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第六章 问答
887
2024-04-10
《面向开发者的大模型手册 - LLM Cookbook》
第六章 问答 一、加载向量数据库 二、构造检索式问答链 三、深入探究检索式问答链 3.1 基于模板的检索式问答链 3.2 基于 MapReduce 的检索式问答链 3.3 基于 Refine 的检索式问答链 四、实验:状态记录 五、英文版 第六章 问答 Langchain 在实现与外部数据对话的功能时需要经历下面的5个阶段,它们分别是...
快速入门
886
2024-04-11
《Apache Spark 官方文档中文版》
快速入门 安全 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 快速入门 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍。首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API,然后展示如何使用 Java,Scala 和 Pyt...
场景 4:无中生有——写代码
873
2024-04-11
《ChatGPT 学习导航》
场景 4:无中生有——写代码 场景介绍 技巧 3:使用引导词,引导模型输出特定语内容 场景 4:无中生有——写代码 场景介绍 除了回答问题外,另一个重要的场景是让 AI 根据你的要求完成一些内容生成任务,根据输出的结果差异,我将其概括为以下几个主要场景: 无中生有 锦上添花 化繁为简 本章,我们先来聊聊「无中生有」场景。顾名思义,就是...
解释器
869
2024-04-11
《Zeppelin 0.7.2 中文文档》
解释器 解释器 概述 解释器安装 解释器依赖管理 解释器的模拟用户 解释员执行Hook(实验) Alluxio 解释器 Beam 解释器 BigQuery 解释器 Cassandra CQL 解释器 Elasticsearch 解释器 Flink 解释器 Geode/Gemfire OQL 解释器 HBase Shell 解...
技巧 3:使用引导词,引导模型输出特定内容
867
2024-04-11
《ChatGPT 学习导航》
技巧 3:使用引导词,引导模型输出特定内容 技巧 3:使用引导词,引导模型输出特定内容 在代码生成场景里,有一个小技巧,上面提到的案例,其 prompt 还可以继续优化,在 prompt 最后,增加一个代码的引导,告知 AI 我已经将条件描述完了,你可以写代码了。 Better: Create a MySQL query ...
集群模式概述
854
2024-04-11
《Apache Spark 官方文档中文版》
集群模式概述 组件 Cluster Manager 类型 提交应用程序 监控 Job 调度 术语 集群模式概述 该文档给出了 Spark 如何在集群上运行、使之更容易来理解所涉及到的组件的简短概述。通过阅读 应用提交指南 来学习在集群上如何启动应用程序。 组件 Spark 应用在集群上作为独立的进程组来运行,在你的 main ...
第四章 向量数据库与词向量(Vectorstores and Embeddings)
852
2024-04-10
《面向开发者的大模型手册 - LLM Cookbook》
第四章 向量数据库与词向量(Vectorstores and Embeddings) 一、读取文档 二、Embeddings 三、Vectorstores 3.1 初始化Chroma 3.2 相似性搜索(Similarity Search) 四、失败的情况(Failure modes) 4.1 重复块 4.2 检索错误答案 五、英文版 ...
Submitting Applications
849
2024-04-11
《Apache Spark 官方文档中文版》
Submitting Applications 打包应用依赖 用 spark-submit 启动应用 Master URLs 从文件中加载配置 高级的依赖管理 更多信息 Submitting Applications 在 script in Spark的 bin 目录中的spark-submit 脚本用与在集群上启动应用程序。它可以通...
技巧 5:使用特殊符号指令和需要处理的文本分开
847
2024-04-11
《ChatGPT 学习导航》
技巧 5:使用特殊符号指令和需要处理的文本分开 技巧 5:使用特殊符号指令和需要处理的文本分开 不管是信息总结,还是信息提取,你一定会输入大段文字,甚至多段文字,此时有个小技巧。 可以用“”“将指令和文本分开。根据我的测试,如果你的文本有多段,增加”“”会提升 AI 反馈的准确性(这个技巧来自于 OpenAI 的 API 最佳实践...
第八章 总结
846
2024-04-10
《面向开发者的大模型手册 - LLM Cookbook》
第八章 总结 第八章 总结 本单元教程涵盖了一系列使用 LangChain 构建语言模型应用的实践,包括处理用户评论、基于文档问答、寻求外部知识等。 强大的 LangChain 通过这一系列案例,我们可以深刻体会到 LangChain 极大简化并加速了语言模型应用开发。过去需要数周才能实现的功能,现在只需极少量的代码即可通过 LangChai...
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