快速入门 什么是Apache Zeppelin? 安装 配置 探索Apache Zeppelin UI 教程 动态表单 发表你的段落 自定义Zeppelin主页 升级Zeppelin版本 从源码编译 使用Flink和Spark Clusters安装Zeppelin教程 解释器 概述 解释器安装 解释器依赖管理 解释器...

第八章 搭建一个带评估的端到端问答系统 二、端到端实现问答系统 二、持续收集用户和助手消息 三、英文版 第八章 搭建一个带评估的端到端问答系统 在这一章节中，我们将会构建一个集成评估环节的完整问答系统。这个系统将会融合我们在前几节课中所学到的知识，并且加入了评估步骤。以下是该系统的核心操作流程： 对用户的输入进行检验，验证其是否可以通过审核...

技巧 7：Zero-Shot Chain of Thought 技巧 7：Zero-Shot Chain of Thought 基于上述的第三点缺点，研究人员就找到了一个叫 Chain of Thought 的技巧。 这个技巧使用起来非常简单，只需要在问题的结尾里放一句 Let‘s think step by step （让我们一步步地思考），模...

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...

第七章 检查结果 一、检查有害内容 二、检查是否符合产品信息 判断相关性 判断相关性 第七章 检查结果 随着我们深入本书的学习，本章将引领你了解如何评估系统生成的输出。在任何场景中，无论是自动化流程还是其他环境，我们都必须确保在向用户展示输出之前，对其质量、相关性和安全性进行严格的检查，以保证我们提供的反馈是准确和适用的。我们将学习如何运用审...

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 ...

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...

第六章 评估 一、 创建LLM应用 1.1 设置测试的数据 1.2 手动创建测试数据 1.3 通过LLM生成测试用例 1.4 整合测试集 二、 人工评估 三、 通过LLM进行评估实例 英文版提示 第六章 评估 评估是检验语言模型问答质量的关键环节。评估可以检验语言模型在不同文档上的问答效果，找出其弱点。还可以通过比较不同模型，选择最佳...

场景 5：锦上添花——改写内容 场景介绍 技巧 4：增加 Role（角色）或人物 One More Thing 场景 5：锦上添花——改写内容 场景介绍 除了从 0 生成内容外，你也可以先给 AI 一段已经写好的内容，然后让 AI 对其进行修改，让 AI 帮你将内容改得更好。实际的场景有如： 翻译：将中文文档翻译成英文，亦或者将英文翻译...

第三章 评估输入——分类 英文版 第三章 评估输入——分类 在本章中，我们将重点探讨评估输入任务的重要性，这关乎到整个系统的质量和安全性。 在处理不同情况下的多个独立指令集的任务时，首先对查询类型进行分类，并以此为基础确定要使用哪些指令，具有诸多优势。这可以通过定义固定类别和硬编码与处理特定类别任务相关的指令来实现。例如，在构建客户服务助手时，对...