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手机如何访问电脑做的asp网站,360免费建站不要钱,wordpress loper,门户网站设计说明Miluvs 向量数据库 关于 Milvui 可以参考我的前两篇文章 • 一篇文章带你学会向量数据库Milvus#xff08;一#xff09;[1]• 一篇文章带你学会向量数据库Milvus#xff08;二#xff09;[2] 下面我们安装 pymilvus 库 pip install –upgrade –quiet pymilvus如果你…Miluvs 向量数据库 关于 Milvui 可以参考我的前两篇文章 • 一篇文章带你学会向量数据库Milvus一[1]• 一篇文章带你学会向量数据库Milvus二[2] 下面我们安装 pymilvus 库 pip install –upgrade –quiet pymilvus如果你使用的不是 Miluvs 数据库那也没关系langchain 已经给我们分装了几十种向量数据库你选择你需要的数据库即可。本文中我们是系列教程中一篇所以我们使用 Miluvs 向量库。 Embedding model 这里需要明确的两个功能是 • embedding Model所做中工作就是将 image、Document、Audio等信息向量化.• vectorBD 负责保存多维向量 我这里使用 AzureOpenAIEmbeddings 是个收费的模型。有开源的 embedding Model可以部署在本地使用如果你的机器性能足够好。如果要本地部署可以参考 docker 部署 llama2 模型 。 这里我使用 AzureOpenAIEmbeddings 相关配置我放到了 .env 文件中,并使用 dotenv 加载。 这里各位可以依据自己的情况设定即可。 向量化存储 上面已经说明了向量库以及embedding model的关系。我们直接使用 langchain提供的工具连完成 embedding 和store。 执行完成上面的代码我们就将pdf中文档内容保存到 vector_db 中。 字段 vector 就是保存的多维向量。 Milvus search 虽然现在我们还没有使用 LLM 的任何能力但是我们已经可以使用 vector 的搜索功能了。 similarity_search 与 similarity_search_with_score 的区别就是 similarity_search_with_score搜索出来会带有一个 score 分值的字段,某些情况下这个 score 很有用。 langchain 不仅仅提供了基础的搜索能力还有其他的搜索方法感兴趣的可以去研究下。 RAG Chat 准备工作我们已经就绪接下来我们使用langchain 构建我们的chat。 既然是聊天也就是我们跟模型的一问一答的形式来体现。这两年LLM的出现关于 LLM 的知识里面我们估计最熟悉就是角色设定了。 • 什么是角色设定下面 OpenAI 给出的回答: 在大型语言模型(LLM)中,角色设定指的是为AI助手创建一个特定的人格或身份。这个设定包括AI助手的说话风格、知识领域、价值观、行为方式等各个方面。通过这些设定,AI助手可以扮演不同的角色,比如专业的客服、风趣幽默的聊天对象,或是特定领域的专家顾问。 角色设定可以让AI助手的回答更加符合特定的场景和用户的期望。比如一个扮演医生的AI助手,会用专业术语解释病情,给出严谨的建议;而一个扮演朋友的AI助手,会用轻松的语气聊天,给出生活化的提示。 此外,角色设定还可以帮助限定AI助手的行为边界,避免其做出不恰当或有害的回应。设定明确的角色定位,有助于AI助手更好地理解自己的身份和职责,从而提供更加合适和有帮助的回答。 总的来说,角色设定让AI助手的对话更加自然和人性化,让用户获得更好的使用体验。同时它也是引导AI助手行为、确保其安全可控的重要手段。 在 chat中我们同样也需要以及简单的 prompt: template You are an assistant for question-answering tasks. Use the following pieces of retrieved context to answer the question. If you dont know the answer, just say that you dont know. Question: {question} Context: {context} Answer:这个prompt中很明显我们设定了两个变量 question, context。 question这个会在后面被替换为用户的输入也就是用户的问题。 context: 这个变量我们在后面会替换为向量检索出来的内容。 请思考下我们最后提供给LLm的内容只是用户的问题呢还是问题连带内容一起给到LLM chat chain 基于上面的内容我们基本的工作已经完成下面就是我们基于 langchain构建chat。 对于初学者可能有个问题就是为什么这里有个 AzureChatOpenAI() 的实例 llm 。 这是个好问题对于初学者会被各种 LLM 搞晕。 • AzureOpenAIEmbeddings() 这是一个负责将文本向化话的 model。• AzureChatOpenAI() 是一个 chat 模型。负责聊天的 model。 基于 langchain 的链式调用构建 chat 这里看到 prompt中的两个变量context, question 会被替换。 为什么我们要写变量在 prompt中? • 工程化我们在做LLM相关的工作最重要的就是prompt工程。这也是个重要的话题后面再说。• 灵活 测试 输出 流式请求示例: curl –location http://{ip}/prod/model/api/infillingStreaming
–header Content-Type: application/json
–data {model: codegeex, prompt: package problem1;\nclass Solution{\n public int \nremoveDuplicates(int[] nums) {\n int cnt 1;\n for (int i 1; \ni nums.length; i)\n if (nums[i] ! nums[i - 1]) {\n \n nums[cnt] nums[i];\n cnt;\n }\n return \ncnt;\n }\n}, max_tokens: 1024, temperature: 0.2, top_p: 0.95, stream: true }对比pdf中的内容很明显这个结果就是对的 总结 本文主要是 Milvus 向量数据实战总结。 • LLM 痛点以及解决方案• RAG 是什么为什么选用RAG。• langchain 文档加载器embedding model chat model• 文档拆分的注意点embedding model chat model区别。• chat 示例代码。 ​ 如何学习AI大模型 作为一名热心肠的互联网老兵我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。 这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】 一、全套AGI大模型学习路线 AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能 二、640套AI大模型报告合集 这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。 三、AI大模型经典PDF籍 随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。 四、AI大模型商业化落地方案 作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量。