version: 1.0 modeltypes: - type: instruct models: - model: mistral:7b prompts: - prompt: Write a step-by-step guide on how to bake a chocolate cake from scratch. keywords: cooking, recipe - prompt: Develop a python function that solves the following problem, sudoku game keywords: python...
根据强化学习中智能体和环境的相互交互关系来说,LLM可以应用在下面几个不同的部分:1)用于模拟环境中,产生相应的状态转移或者奖励函数;2)用于智能体中,直接产生动作或者产生较高层的规划;3)用于感知层,使用 LLM(large language model) 或者 VLM(vision-language model)来将外界的输入(比如图像、视频、语言指令)转化...
kg_index=KnowledgeGraphIndex.from_documents(documents,storage_context=storage_context,max_triplets_per_chunk=10,service_context=service_context,space_name=space_name,edge_types=edge_types,rel_prop_names=rel_prop_names,tags=tags,include_Embeddings=True,) 抽取完之后的数据,可以进行图谱可视化展示或者是用...
通过使用模型编译器(model compiler),可以进一步优化计算图。 无论如何,你又一次用灵活性(flexibility)换取了更少的开销(overhead),因为跟踪/编译(tracing/compilation)要求张量大小、类型(tensors sizes, types)等参数是静态的,因此在程序运行时期(runtime)中需要保持不变。控制流结构,如if-else,通常也会在此过程...
embeddings=HuggingFaceEmbeddings(model_name="text2vec-base-chinese",cache_folder="models")vectorstore=FAISS.from_documents(docs,embeddings)result=vectorstore.as_retriever().get_relevant_documents("用户注册资格")print(result)print(len(result))
Post Processing(query后处理):当应用进行query查询的时候,我们使用相同的向量模型(embedding model)创建query的向量化表示,然后使用某种相似度搜索算法,在向量数据库中寻找top k个和该query的向量化表示相似的向量(vector embedding),并通过关联键得到与之对应的原始内容,这些原始内容就是向量数据库的搜索结果(query result...
LayerX, an Enterprise Browser Extension, protects valuable enterprise data such as source code, business plans, and intellectual property. This begins with identifying and defining the data types needing protection. Teams can then configure policies specific to these sensitive categories and choose a me...
response = model.generate_content('眼睛的用途是什么？',generation_config=genai.types.GenerationConfig(max_output_tokens=50,temperature=0.5))使用 Streamlit 构建 LLM 应用 教程的其余部分是关于如何结构化和组合 Streamlit 组件与 Gemini API 模型。安装 streamlit 安装包 如果你还没有安装该包，可以使用以下...
llm.deploy(model_path="/home/byzerllm/models/openbuddy-llama2-13b64k-v15", pretrained_model_type="custom/llama2", udf_name="llama2_chat",infer_params={}) llm_client = ByzerLLM() llm_client.setup_template("llama2_chat","auto") ...
edge_types=edge_types, rel_prop_names=rel_prop_names, tags=tags, ) storage_context = StorageContext.from_defaults(graph_store=graph_store) 实现第 3 步:加载数据并创建 KG 索引 是时候加载数据了。我们的源数据来自 Philadelphia Phillies 的维基百科页面和一个关于 Trea Turner 在 2023 年 8 月收到...