由于这篇文章的目标是对可用的RAG算法和技术进行概述和解释,我不会深入讨论代码的实现细节,只会简要提及并留给读者自行探索
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文字到图像生成是一门快速发展的人工智能领域,应用广泛,包括媒体与娱乐、游戏、电子商务产品可视化、广告与营销、建筑设计与可视化、艺术创作和医学影像等各个领域稳定扩散是一种文字到图像模型,让您能够在几秒钟内创建高品质的图片在十一月份[…]
Leave a Comment近年来,由于生成式人工智能(Generative AI)的快速发展,尤其是通过指导微调和强化学习等训练技术引入的大语言模型(LLMs)的性能改善,会话型人工智能(Conversational AI)取得了长足的进步在正确提示的情况下,这些模型可以进行连贯的对话,而无需任何特定任务的训练数据[…]
Leave a Comment大家都知道,根据定义,大型语言模型就是大型的而且,就在不久前,它们只能供高端硬件所有者使用,或者至少是为了使用云端服务而付费的人们才能使用…
Leave a Comment介绍 在不断发展的就业市场中,雇主经常为每个职位空缺收到大量的简历而感到不知所措。筛选这些简历,确定最合适的候选人,是一项耗时且令人望而却步的任务。为应对这一挑战,我们将深入介绍使用Langchain这个强大的语言处理工具来创建一个复杂的简历排序应用程序。该应用程序将根据指定的关键技能自动过滤简历,并根据技能匹配程度对其进行排序。 学习目标 在Langchain下开发简历排序应用程序的深入理解 简化候选人评估过程 高效地确定适合的求职申请者 本文发表在Data Science Blogathon中。 人工智能驱动简历排序的重要性 节省时间:将人工智能视为您节省时间的助手。它可以在几秒钟内处理大量简历,因此您不需要花费数小时在此上。这使您可以专注于其他重要任务。 智能选择:人工智能不仅快速,而且智能。它可以发现与您的职位要求完全匹配的简历,帮助您做出更好的招聘决策,并更快地找到合适的人才。 竞争优势:在一个职位空缺吸引数十甚至数百位申请者的世界中,使用人工智能可以使您具备竞争优势。您不仅跟上了竞争的脚步,还在高效和有效的招聘方面走在了前列。 减轻压力:翻阅简历可能会带来压力。人工智能可以减轻压力,使招聘过程更加顺利和令人愉快。 因此,让我们踏上这个旅程,逐步了解如何创建自己的人工智能驱动简历排序工具。 设定舞台 为何需要简历排序? 招聘过程是任何组织增长的重要部分。然而,随着求职者数量的增加,手动筛选简历可能是一项耗时的任务,容易出现人为错误。简历排序通过自动化识别最合适的候选人的过程来减轻这一负担。这不仅节省时间,还确保不会忽视任何潜在的候选人。 介绍Langchain Langchain是一个全面的语言处理工具,赋予开发人员执行复杂文本分析和信息提取任务的能力。它的功能包括文本分割、嵌入、顺序搜索和问答检索。通过利用Langchain,我们可以自动从简历中提取重要信息,使排序过程更加高效。 语言模型在简历排序中的作用 在数字时代,每天都会产生大量的文本数据,能够利用和理解语言的能力变得至关重要。语言模型结合自然语言处理(NLP)技术,已经成为自动化各种与文本相关任务的重要工具。本节探讨了语言模型的重要性、NLP的重要性以及Langchain如何增强简历排序中的NLP功能。 理解语言模型 语言模型是设计用于理解、生成和操作人类语言的计算系统。它们本质上是通过处理大量文本数据来学习语言的结构、语法和语义的算法。由于深度学习和神经网络的进步,这些模型已经得到了显著的发展。 现代语言模型的一个关键特点是它们能够预测在给定上下文中某个单词或短语出现的概率。这种预测能力使它们能够生成连贯且与语境相关的文本。像OpenAI开发的GPT-3这样的语言模型,在各种自然语言理解任务中表现出色,使其成为广泛应用的有价值工具。…
Leave a Comment亚马逊药房是亚马逊网站上的一家全方位药房,提供透明的定价、临床和客户支持,以及免费将药品送到您的门口客户服务代理在快速准确地获取与药房信息相关的信息方面起着至关重要的作用,包括处方澄清和转移状态、订单和发药详细信息以及患者信息
Leave a Comment医疗保健、金融、法律、零售和制造等行业的公司经常处理大量文件,作为他们日常运营的一部分这些文件通常包含重要信息,推动及时决策,确保顶级客户满意度,并减少客户流失传统上,从文件中提取数据是…
Leave a Comment大型语言模型(LLM)是人工智能中最热门的趋势之一它们展示出令人印象深刻的文本生成能力,范围涵盖与人类用户进行对话的能力…
Leave a Comment介绍 大型语言模型(LLMs)是一类特定的人工智能模型,旨在理解和生成类似于人类的文本。术语“大型”通常通过它们拥有的参数数量来量化。例如,OpenAI的GPT-3模型有1750亿个参数。可以将其用于各种任务,例如文本翻译、回答问题、写作论文、总结文本。尽管有很多资源展示了LLMs的能力,并提供了有关如何设置聊天应用程序的指导,但很少有人深入研究它们在现实业务场景中的适用性。在本文中,您将学习如何使用LangChain和Flan-T5 XXL构建基于大型语言的应用程序来创建文档查询系统。 学习目标 在深入研究技术细节之前,让我们确定本文的学习目标: 了解如何利用LangChain构建基于大型语言的应用程序 简要介绍文本到文本框架和Flan-T5模型 如何使用LangChain和任何LLM模型创建文档查询系统 现在让我们深入了解这些部分,以理解每个概念。 本文是Data Science Blogathon的一部分。 LangChain在构建LLM应用程序中的作用 LangChain框架旨在开发各种应用程序,例如聊天机器人、生成式问答(GQA)和摘要,以发挥大型语言模型(LLMs)的能力。LangChain为构建文档查询系统提供了全面的解决方案。这涉及通过分块对语料库进行预处理,将这些块转换为向量空间,在提出查询时识别相似块,并利用语言模型将检索到的文档细化为合适的答案。 Flan-T5模型概述 Flan-T5是谷歌研究人员开发的一种商业可用的开源LLM。它是T5(文本到文本转换Transformer)模型的变体。T5是一种先进的语言模型,它通过将NLP任务转换为基于文本的格式来训练。FLAN是Finetuned Language Net的缩写。 让我们深入构建文档查询系统 我们可以利用LangChain和Flan-T5 XXL模型在Google Colab的免费版中构建此文档查询系统。要在Google Colab中执行以下代码,我们必须选择“T4 GPU”作为我们的运行时。按照以下步骤构建文档查询系统: 1:导入必要的库…
Leave a Comment本周在人工智能领域,我们重点关注到大语言模型(LLMs)在西方市场推动了显著的收入增长的进一步证据,以及新的人工智能模型的引入…
Leave a Comment在日益数字化的世界中,数字资产是企业产品、服务、文化和品牌身份的重要视觉表现数字资产与记录的用户行为一起,可以通过提供互动和个性化体验来促进客户参与,使公司能够与目标受众更深入地连接高效地发现和搜索特定的数字资产[…]
Leave a Comment大型语言模型(LLM)的一个重要方面是这些模型用于学习的参数数量模型拥有的参数越多,它就越能理解单词和短语之间的关系这意味着拥有数十亿参数的模型具备生成各种创造性文本格式和回答开放性问题的能力
Leave a CommentChatGPT和大型语言模型(LLMs)非常灵活,可以创建多种程序。然而,当应用程序受欢迎并且流量增加时,与LLM API调用相关的成本可能变得显著。在处理许多查询时,LLM服务可能还需要较长的等待时间。 为了直面这一困难,研究人员开发了GPTCache,这是一个旨在存储LLM答案的语义缓存项目。开源的GPTCache程序可以通过缓存其输出答案来加快LLMs的速度。当所请求的响应已经在缓存中存储并且之前已经请求过时,这将极大地减少获取它所需的时间。 GPTCache具有灵活和简单的特点,非常适合任何应用。它与许多语言学习机器(LLMs)兼容,例如OpenAI的ChatGPT。 它是如何工作的? 为了正常运行,GPTCache会缓存LLM的最终回复。缓存是用于快速检索最近使用的信息的内存缓冲区。每当向LLM发出新请求时,GPTCache首先查找缓存,以确定所请求的响应是否已经存储在其中。如果答案可以在缓存中找到,它将立即返回。如果缓存中没有找到,LLM将生成响应并将其添加到缓存中。 GPTCache的模块化架构使其易于实施定制的语义缓存解决方案。用户可以通过选择不同的设置来定制每个模块的体验。 LLM适配器通过将各种LLM模型使用的API和请求协议标准化为OpenAI API,统一了它们之间的接口。由于LLM适配器可以在不需要重写代码或熟悉新API的情况下在LLM模型之间移动,它简化了测试和实验。 嵌入生成器使用所请求的模型创建嵌入,以进行相似性搜索。支持的模型可以使用OpenAI的嵌入API。这是使用GPTCache/paraphrase-albert-onnx模型的ONNX,Hugging Face嵌入API,Cohere嵌入API,fastText嵌入API和SentenceTransformers嵌入API。 在缓存存储中,像ChatGPT这样的LLM的响应被保留,直到可以检索。在确定两个实体是否在语义上相似时,会获取缓存的回复并将其发送回请求方。GPTCache与许多不同的数据库管理系统兼容。用户可以选择最符合其性能、可扩展性和最常用数据库成本要求的数据库。 向量存储的选择:GPTCache包括一个向量存储模块,它使用从原始请求中导出的嵌入来识别K个最相似的请求。此功能可用于确定两个请求的相似程度。此外,GPTCache支持多个向量存储,例如Milvus、Zilliz Cloud和FAISS,并为与它们一起使用提供了简单的接口。用户可以选择各种向量存储选项,其中任何一个都可能影响GPTCache的相似性搜索性能。凭借对各种向量存储的支持,GPTCache承诺是可适应的,并满足更多种用例的需求。 GPTCache缓存管理器管理缓存存储和向量存储组件的驱逐策略。当缓存被填满时,替换策略决定哪些旧数据应该从缓存中删除,以为新数据腾出空间。 相似性评估器的信息来自于GPTCache的缓存存储和向量存储部分。它使用几种不同的方法将输入请求与向量存储中的请求进行比较。是否从缓存中提供请求取决于相似度的程度。GPTCache提供了统一的接口和可用实现的库,以确定缓存匹配。GPTCache通过各种相似度算法来确定缓存匹配的能力,使其能够适应大范围的用例和用户需求。 特点和优势 通过GPTCache减少LLM查询延迟,提高响应速度和速度。 由于许多LLM服务采用基于令牌和请求的定价结构,GPTCache可以减少服务成本,限制API调用次数。 GPTCache具有从LLM服务卸载工作的能力,提高可扩展性。随着您接收的请求数量增加,这可以帮助您保持高效运行。 借助GPTCache,可以将创建LLM应用程序的成本降至最低。通过缓存由LLM生成或模拟的数据,您可以在不向LLM服务发出API请求的情况下测试您的应用程序。 GPTCache可以与您选择的应用程序(LLM ChatGPT)、缓存存储(SQLite、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQL Server或Oracle)和向量存储(FAISS、Milvus、Ziliz Cloud)配合使用。GPTCache项目的目标是在GPT-based应用程序中尽可能地重用先前生成的回复,而不是每次都从空白开始,从而实现对语言模型的最有效利用。
Leave a Comment利用ChromaDB、Langchain和ChatGPT:从大型文档数据库中增强响应并引用来源
Leave a Comment人工智能具有无限的可能性,这在其引入每个人的新产品和发展中显而易见。随着OpenAI开发的最新聊天机器人ChatGPT的发布,由于其GPT的变压器架构,AI领域已经席卷全球。从深度学习、自然语言处理(NLP)和自然语言理解(NLU)到计算机视觉,AI正将每个人推向一个拥有无尽创新的未来。几乎每个行业都在利用AI的潜力并进行革命性的改变。特别是在大规模语言模型(LLMs),LangChain和向量数据库等领域的卓越技术进步,是这一显著发展的原因。 大规模语言模型 大规模语言模型(LLMs)的发展代表了人工智能的一大步进。这些基于深度学习的模型在处理和理解自然语言时表现出令人印象深刻的准确性和流畅性。LLMs通过从各种来源(包括书籍、期刊、网页和其他文本资源)获取大量文本数据进行训练。它们通过学习语言来获取语言结构、模式和语义链接,从而帮助它们理解人类交流的复杂性。 LLMs的基本架构通常涉及具有多层的深度神经网络。根据训练数据中发现的模式和连接,该网络分析输入文本并生成预测。为了减少模型预期输出和预期输出之间的差异,模型的参数在训练阶段进行调整。LLM在训练过程中消耗文本数据,并试图根据上下文预测下一个单词或一系列单词。 LLMs的应用 回答问题:LLMs擅长回答问题,并通过搜索大量的文本语料库(如书籍、论文或网站)来提供精确而简洁的回答。 内容生成:LLMs在涉及内容生成的活动中证明了其有用性。它们能够生成语法正确、连贯的文章、博客条目和其他书面内容。 文本摘要:LLMs在文本摘要方面表现出色,能够在将冗长的文本压缩为更短、更易消化的摘要时保留重要信息。 聊天机器人:LLMs经常被用于创建聊天机器人和使用对话式AI的系统。它们使得这些系统能够用正常语言与用户进行交互,理解他们的问题并适当地回答,并在整个交互过程中保持上下文。 语言翻译:LLMs能够准确地在不同语言之间进行文本翻译,克服语言障碍,促进成功的交流。 训练LLMs的步骤 训练LLMs的初始阶段是编制一个庞大的文本数据集,模型将使用该数据集来发现语言模式和结构。 一旦收集到数据集,就需要进行预处理,以便为训练做准备。为此,必须通过删除任何不必要或冗余的条目来清理数据。 选择适当的模型架构对于训练LLMs至关重要。基于变压器的架构已经显示出在处理和生成自然语言方面非常高效,包括GPT模型。 使用反向传播等深度学习方法调整模型的参数来训练LLMs,并提高其准确性。模型在训练过程中处理输入数据并基于识别出的模式生成预测。 在初始训练之后,LLMs将进一步在特定任务或领域上进行微调,以提高其在这些领域的性能。 为了评估经过训练的LLMs的性能,使用多种指标(包括困惑度和准确性)来评估模型的性能。 经过训练和评估后,LLMs将在实际应用中的生产环境中使用于实际应用。 一些著名的语言模型 GPT(Generative Pre-trained Transformer)是OpenAI的GPT模型系列的重要成员,也是知名的ChatGPT的底层模型。它是一个仅解码器的单向自回归模型,通过根据先前生成的单词预测下一个单词来生成文本。GPT拥有1750亿个参数,广泛用于内容生成、问题回答等方面。 BERT – 双向Transformer编码器表示(BERT)是最早的基于Transformer的自监督语言模型之一。它是一个强大的模型,用于理解和处理自然语言,具有3.4亿个参数。…
Leave a Comment介绍 你是否曾经想过与视频聊天有多么好?作为一个博客作者,我经常觉得看一个长达一小时的视频来获取相关信息很无聊。有时候,看一个视频以获取任何有用的信息感觉像是一份工作。所以,我构建了一个聊天机器人,让你可以与 YouTube 视频或任何视频进行聊天。这得益于 GPT-3.5-turbo、Langchain、ChromaDB、Whisper 和 Gradio。因此,在本文中,我将介绍如何使用 Langchain 构建一个功能强大的聊天机器人,用于与 YouTube 视频交互。 学习目标 使用 Gradio 构建 Web 界面 使用 Whisper 处理 YouTube 视频并提取文本数据 适当处理和格式化文本 创建文本数据的嵌入 配置…
Leave a Comment使用OpenAI的函数调用功能改造数据管道:使用PostgreSQL和FastAPI实现电子邮件发送工作流程
Leave a Comment想要了解更多关于LLMs,并构建酷炫的LLM驱动应用程序吗?这个免费的全栈LLM Bootcamp就是你所需要的!
Leave a Comment开源的大型语言模型(LLMs)变得越来越流行,使研究人员、开发人员和组织能够访问这些模型以促进创新和实验这鼓励开源社区的合作,以贡献于LLMs的发展和改进开源LLMs提供了模型架构、训练过程和训练数据的透明度,这使得研究人员能够理解[…]
Leave a Comment如何在您的笔记本电脑上安装GPT4All,并向AI询问您自己的领域知识(您的文档)…它仅在CPU上运行!
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