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用通俗易懂的方式讲解:如何用大语言模型构建一个知识问答系统
传统搜索系统基于关键字匹配 在面向 游戏攻略 技术图谱 知识库等业务场景时 缺少对用户问题理解和答案二次处理能力 本文探索使用大语言模型 Large Language Model LLM 通过其对自然语言理解和生成的能力 揣摩用户意图 并对
NLP与大模型
人工智能
自然语言处理
深度学习
LLM
用通俗易懂的方式讲解:内容讲解+代码案例,轻松掌握大模型应用框架 LangChain
本文介绍了 LangChain 框架 它能够将大型语言模型与其他计算或知识来源相结合 从而实现功能更加强大的应用 接着 对LangChain的关键概念进行了详细说明 并基于该框架进行了一些案例尝试 旨在帮助读者更轻松地理解 LangChai
NLP与大模型
大模型实战
langchain
自然语言处理
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用通俗易懂的方式讲解:图解 Transformer 架构
文章目录 用通俗易懂方式讲解系列 1 导语 2 正文开始 现在我们开始 编码 从宏观视角看自注意力机制 从微观视角看自注意力机制 通过矩阵运算实现自注意力机制
NLP与大模型
Transformer
深度学习
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自然语言处理
利用 LangChain 和 Neo4j 向量索引,构建一个RAG应用程序
Neo4j 在5 11版本中将向量搜索功能完全集成到 Neo4j AuraDB 和 Neo4j 图数据库中 随后对 Neo4j 向量检索的全面支持也被集成到了 LangChain 库中 Neo4j 向量检索已成为检索增强生成 RAG 应用程
NLP与大模型
大模型实战
langchain
neo4j
大模型
深度好文:最全的大模型 RAG 技术概览
本文是对检索增强生成 Retrieval Augmented Generation RAG 技术和算法的全面研究 对各种方法进行了系统性的梳理 涉及了 RAG 流程中的数据拆分 向量化 查询重写 查询路由等等 在做 RAG 的小伙伴一定知道
NLP与大模型
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大模型
使用 Neo4j 和 LangChain 集成非结构化知识图增强 QA
目前基于大模型的信息检索有两种方法 一种是基于微调的方法 一种是基于 RAG 的方法 信息检索和知识提取是一个不断发展的领域 随着大型语言模型 LLM 和知识图的出现 这一领域发生了显着的变化 特别是在多跳问答的背景下 接下来我们继续深入
大模型实战
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知识图谱
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概述:利用大模型 (LLMs) 解决信息抽取任务
论文标题 Large Language Models for Generative Information Extraction A Survey 论文链接 https arxiv org pdf 2312 17617 pdf 论文主要探讨
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十分钟部署清华 ChatGLM-6B,实测效果超预期(Linux版)
前段时间 清华公布了中英双语对话模型 ChatGLM 6B 具有60亿的参数 初具问答和对话功能 最 最 最重要的是它能够支持私有化部署 大部分实验室的服务器基本上都能跑起来 因为条件特殊 实验室网络不通 那么如何进行离线部署呢 经过一上午
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自然语言处理初学者指南(附1000页的PPT讲解)
自然语言处理是计算机科学领域和人工智能领域的重要研究方向之一 旨在探索实现人与计算机之间用自然语言进行有效交流的理论与方法 它融合了语言学 计算机科学 机器学习 数学 认知心理学等多学科内容 涉及从字 词 短语到句子 段落 篇章的多种语言单
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讯飞AI算法挑战大赛-校招简历信息完整性检测挑战赛-三等奖方案
前言 本文公开了 讯飞AI算法挑战大赛 校招简历信息完整性检测挑战赛 赛道的技术方案和代码 本次比赛主要采用 pdf解析 和 特征工程 的方法 通过使用 lightgbm 的树模型10折交叉验证进行 二分类 的任务 最终取得三等奖的成绩 一
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大模型微调技巧:在 Embeeding 上加入噪音提高指令微调效果
大家好 在去年分享过一篇ACL2022的文章 通过微调前给预训练模型参数增加噪音提高预训练语言模型在下游任务的效果方法 NoisyTune方法在BERT XLNET RoBERTa和ELECTRA上均取得不错的效果 那么通过加入噪音的方式
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