n -> x(来自节点 98) x <- z <- i(来自节点 1 和节点 3) x <- z <- b(来自节点 1 和节点 95) 显然,那些(可能很宝贵的)涉及到主题x的精炼信息来自于其他节点以及跨节点的信息,都因为我们引入知识图谱,而能够被包含在 prompt 中,用于进行上下文学习,从而克服了前面提到的问题。 ┌───────...
z' = z * (cos(θ) + i * sin(θ))这里，cos(θ) 和 sin(θ) 分别表示角度 θ 的余弦和正弦值。将 z 和 (cos(θ) + i * sin(θ)) 相乘，可以得到：z' = (x * cos(θ) - y * sin(θ)) + i * (x * sin(θ) + y * cos(θ))因此，旋转后的向量 z' 的实部和虚部分别为...
15:21:24,876 graphrag.llm.openai.create_openai_client INFO Creating OpenAI client base_url=http://192.168.130.19:11434/api 15:21:25,554 graphrag.index.llm.load_llm INFO create TPM/RPM limiter for nomic_embed_text: TPM=0, RPM=0 15:21:25,554 graphrag.index.llm.load_llm INFO create ...
methodstage: sft do_train: true finetuning_type: full deepspeed: ds_z3_config.json datasetdataset: 4o_response template: llama3 cutoff_len: 4096 overwrite_cache: true preprocessing_num_workers: 16 outputlogging_steps: 10 save_steps: 1000 plot_loss: true overwrite_output_dir: true ...
Llama Index:数据与 LLM 之间的接口 上下文学习 上下文学习的基本思想是使用现有的 LLM(未更新)来处理特定知识数据集的特殊任务。 例如,要构建一个可以回答关于某个人的任何问题,甚至扮演一个人的数字化化身的应用程序,我们可以将上下文学习应用于一本自传书籍和 LLM。在实践中,应用程序将使用用户的问题和从书中"搜...
Llama Index 是一个开源工具包,它能帮助我们以最佳实践去做 in-context learning: 它提供了各种数据加载器,以统一格式序列化文档/知识,例如 PDF、维基百科、Notion、Twitter 等等,这样我们可以无需自行处理预处理、将数据分割为片段等操作。 它还可以帮助我们创建嵌入(以及其他形式的索引),并以一行代码的方式在内存中...