• 2025-01-17Camel-AI项目模块详解
    前提内容快捷键在Pycharm中使用ctrl+F12查看类中所有方法查看某一个类中的方法的实现类:鼠标点到方法名字上右键→goto→Implementationscamel项目目录如下:camel/├──agents/#智能体相关代码├──models/#模型集成与管理├
  • 2025-01-04Stable Diffusion 常用模型下载与说明(保姆级)
    相比于Midjourney,StableDiffusion最大的优势就是开源。相比于Midjourney靠开发人员开发的少数模型,SD则每时每刻都有人在世界各地训练自己的模型并免费公开共享给全世界的使用者。(当然你可以通过训练自己的专有模型而专门用于某一用途,这也将成为你作为AI绘画者的最重要的核
  • 2024-12-28AI科研助手开发总结:向量与数据权限的应用(二)
    一、前言继上篇文章:AI科研助手开发总结:向量与数据权限的应用(一)本章根据'向量库内存储数据及权限,向量库统一维护和管理数据权限'方案讨论。二、方案分析-基于向量Fields2.1思路结合橙语AI科研助手和PaperGPT的业务场景,提出基于向量Fields解决数据权限。2.2 分析根据向
  • 2024-12-20了解Embeddings
    了解Embeddings什么是EmbeddingsEmbeddings(嵌入)在自然语言处理(NLP)中起着至关重要的作用,它们的主要目的是将高维、离散的文本数据(如单词或短语)转换为低维、连续的向量表示。这些向量不仅编码了词本身的含义,还捕捉到了词语之间的语义和句法关系。通过embeddings,原本难以直接
  • 2024-12-19Stable Diffusion 常用模型下载与说明(保姆级)
    Listitem相比于Midjourney,StableDiffusion最大的优势就是开源。相比于Midjourney靠开发人员开发的少数模型,SD则每时每刻都有人在世界各地训练自己的模型并免费公开共享给全世界的使用者。(当然你可以通过训练自己的专有模型而专门用于某一用途,这也将成为你作为AI绘画者的
  • 2024-12-15使用Javelin AI Gateway简化你的大语言模型开发
    引言在当今快速发展的技术世界中,大语言模型(LLM)被广泛应用于各种AI应用中。然而,随着各种LLM提供商的涌现,如何高效地管理和集成这些模型成为了开发者面临的重大挑战。JavelinAIGateway是一个企业级API网关服务,专门为AI应用而设计。它能够简化与多个大语言模型提供商(如OpenA
  • 2024-12-08探索PremAI Embeddings:高效使用生成式AI进行文本嵌入
    引言在现代应用开发中,生成式AI的引入改变了我们与数据交互的方式。PremAI平台是一款强大的工具,专注于简化生成式AI应用的开发过程。本文将深入探讨如何利用PremAI与LangChain结合来处理文本嵌入任务,通过实例说明如何快速进行模型接入和使用。安装和设置在开始之前,您需要
  • 2024-12-06探索Google生成式AI嵌入服务:实现高效文本相似度计算
    引言在当今的AI驱动环境中,文本嵌入技术是一项重要工具,帮助我们将文本数据转换为易于计算机处理的向量格式。这种技术可用于多种任务,包括文本分类、相似度计算、信息检索等。本文将介绍如何通过langchain-google-genai包连接Google生成式AI嵌入服务,并运用这些嵌入向量解决实
  • 2024-11-30使用Node2Vec进行知识图谱嵌入的详细教程
    在知识图谱嵌入中,实体和关系被表示为低维向量(或称为嵌入),这些嵌入保留了原始图结构中的语义信息。本文将详细介绍如何使用Node2Vec方法对知识图谱进行嵌入。Node2Vec是一种基于随机游走和Word2Vec的图嵌入方法。通过模拟随机游走,Node2Vec能够有效地捕捉图中节点的邻域结
  • 2024-11-28深度学习——3种常见的Transformer位置编码【sin/cos、基于频率的二维位置编码(2D Frequency Embeddings)、RoPE】
  • 2024-12-12十九、初识指针(2)
    指针不知道初始化为何值时,可先初始化为空指针。int*p=NULL;    //NULL,用来初始化指针,给指针赋值。一、指针运算1.指针+/-整数2.指针-指针|指针-指针|=中间的元素个数+1(同一数组)(同一块空间内存)(高地址-低地址)#define_CRT_SECURE_NO_WARNING
  • 2024-12-11Web前端必学框架Bootstrap5
    https://www.bilibili.com/video/BV1Ez4y1q7oA/?spm_id_from=333.337.search-card.all.clickWeb前端必学框架Bootstrap5完整版从零入门到精通到实战(HTML/CSS/Bootstrap5/Vue/JS/零基础入门)S0051v3学过xv4没学旧中不学v5学P101_Bootstrap简介Bootstrap是一个用于快速开
  • 2024-12-03绝区零1.3版本能拿多少菲林
    绝区零1.3版本能拿多少菲林?绝区零1.3版本即将于三日后更新了,每个版本我们都可以拿到一些免费的菲林,不同阶段的玩家可获取的菲林数量不一样,小编给大家计算了一下1.3可以获得的菲林数量,一起来看看吧!绝区零1.3版本能拿多少菲林绝区零1.3菲林获取数量介绍绝区零1.3菲林
  • 2024-11-30力扣--LCR 149.彩灯装饰记录I
    题目代码/**Definitionforabinarytreenode.publicclassTreeNode{intval;TreeNodeleft;TreeNoderight;TreeNode(){}TreeNode(intval){this.val=val;}TreeNode(intval,TreeNodeleft,TreeNoderight){this.val=val;
  • 2024-10-10多模态大语言模型(MLLM)-InstructBlip深度解读
    前言InstructBlip可以理解为Blip2的升级版,重点加强了图文对话的能力。模型结构和Blip2没差别,主要在数据集收集、数据集配比、指令微调等方面下文章。创新点数据集收集:将26个公开数据集转换为指令微调格式,并将它们归类到11个任务类别中。使用了其中13个数据集来进行指令
  • 2024-10-06Long-Sequence Recommendation Models Need Decoupled Embeddings
    目录概DecoupledAttentionandRepresentationEmbeddings(DARE)modelFengN.,PangJ.,WuJ.,ChenB.,WangX.,LiQ.,HuX.,JiangJ.andLongM.Long-sequencerecommendationmodelsneeddecoupledembeddings.2024.概通过embedding选择短序列,最好从一个
  • 2024-09-04英伟达发布最新屠榜 Embedding 模型——NV-Embed-v2
    介绍我们介绍的NV-Embed-v2是一种通用嵌入模型,它在大规模文本嵌入基准(MTEBbenchmark)(截至2024年8月30日)的56项文本嵌入任务中以72.31的高分排名第一。NV-Embed-v2提出了几项新设计,包括让LLM关注潜在向量以获得更好的池化嵌入输出,并展示了一种两阶段指令调整方法,以提高
  • 2024-09-03深入解析DashScope Embeddings:打造智能文本分析利器
    深入解析DashScopeEmbeddings:打造智能文本分析利器1.引言在自然语言处理(NLP)和机器学习领域,文本嵌入(TextEmbeddings)是一项核心技术,它能将文本转换为密集的向量表示,为下游任务如文本分类、相似度计算和信息检索等提供基础。本文将深入探讨DashScopeEmbeddings,这是一个强
  • 2024-09-03如何为你的 LLM 应用选择最合适的 Embedding 模型
    如果你正在构建2024年的生成式人工智能(GenAI)应用,你现在可能已经听过几次"嵌入(embedding)"这个词了,而且每周都能看到新的嵌入模型上架。那么,为什么会有这么多人突然关心起嵌入这个自20世纪50年代就存在的概念呢?如果嵌入如此重要,而且您必须使用它们,那么您该如何在众
  • 2024-08-21修改模型的embedding
    Huggingface|修改模型的embedding 目标:在NLP领域,基于公开语料的预训练模型,在专业领域迁移时,会遇到专业领域词汇不在词汇表的问题,本文介绍如何添加专有名词到预训练模型。NLP的处理流程:对输入的句子进行分词,得到词语及下标通过embedding层获得词语对应的embeddingembe
  • 2024-07-29探索10个流行嵌入库:AI文本嵌入的优势与局限
      每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://
  • 2024-07-10【Pytorch实用教程】transformer中创建嵌入层的模块nn.Embedding的用法
    文章目录1.nn.Embedding的简单介绍1.1基本用法1.2示例代码1.3注意事项2.通俗的理解num_embeddings和embedding_dim2.1num_embeddings2.2embedding_dim2.3使用场景举例结合示例1.nn.Embedding的简单介绍nn.Embedding是PyTorch中的
  • 2024-07-10从零学习大模型——使用GLM-4-9B-Chat + BGE-M3 + langchain + chroma建立的本地RAG应用(三)——将BGE-M3接入langchain
    BGE-M3是第一个具有多功能、多语言和多粒度特性的文本检索模型。多功能:可以同时执行三种检索功能:单向量检索、多向量检索和稀疏检索。多语言:支持100多种工作语言。多粒度:它能够处理不同粒度的输入,从短句子到长达8192个词汇的长文档。为了构建RAG应用,我们需要用到向量数
  • 2024-06-17构建LangChain应用程序的示例代码:35、如何使用假设性文档嵌入(HyDE)技术来改善文档索引教程
    使用假设性文档嵌入(HyDE)改善文档索引摘要本文介绍了如何使用假设性文档嵌入(HypotheticalDocumentEmbeddings,简称HyDE),这是根据一篇论文中描述的技术。HyDE是一种嵌入技术,它接收查询,生成一个假设性的答案,然后嵌入该生成的文档,并将其作为最终示例使用。代码及注释froml