利用KeyLLM的关键词提取 最简单的方法就是让KeyLLM直接从文档中抽取关键词。 使用KeyLLM很简单,首先通过keybert.llm.TextGeneration加载LLM,并为其提供之前创建的提示模板。 如果想使用不同的LLM,譬如ChatGPT,可以参考这里: from keybert.llm import TextGeneration from key
KeyLLM是KeyBERT的LLM扩展，能够利用任何LLM进行关键词提取。它属于深度学习中的关键词抽取方法，依赖于LLM的强大语言理解和生成能力。工作原理：在使用KeyLLM时，需要创建一个文本生成pipeline，确保与LLM进行有效交互。提示模板的设计非常关键，包括示例提示和关键词提示，用于指导LLM按照期望的格式提取关键词。
1. 生成密钥对 使用-genkey或-generatekey选项生成一个新的密钥对。你需要指定密钥库的类型、算法、密钥大小等。 keytool -genkey -aliasmykey -keyalg RSA -keysize 2048 -keystore myKeystore.jks -validity 3650 -keypass mykeypassword -storepass mystorepassword 参数说明: -genkey: 生成新的密钥对。
openai国内不能访问,只能通过第三方渠道访问,以F2API为例 获取API KEY地址:https://f2api.com/login 测试API KEY是否可用 fromlangchain_openaiimportChatOpenAI llm = ChatOpenAI( openai_api_base="https://api.f2gpt.com", openai_api_key="***") res = llm.invoke("1+2等于多少")print(res.content)...
在使用KeyLLM时，首先需要创建一个文本生成pipeline，确保与LLM如Mistral 7B进行有效交互。提示模板的设计至关重要，它包括一个示例提示，展示期望的关键词提取格式，以及一个关键词提示，要求提取的语言与文档一致，如“Remember! The keywords must be in the same language as the source document。”...
架构分为 llm 服务端,后端和客户端三部分。 后端初始化,向 llm 服务端请求大模型 api-key 客户端初始化,向后端业务鉴权接口请求,通过后后端返回动态 key, 指定模型,token, 请求地址和模型等基本信息。 客户端使用动态 key 向大模型服务端请求模型 大模型服务端解包动态 key,确定身份后生成并返回响应 大模型服务...
总体而言,ChatGPT把人类偏好知识注入GPT 3.5,以此来获得一个听得懂人话、也比较礼貌的LLM。 可以看出,ChatGPT的最大贡献在于:基本实现了理想LLM的接口层,让LLM适配人的习惯命令表达方式,而不是反过来让人去适配LLM,绞尽脑汁地想出一个能Work的命令(这就是instruct技术出来之前,prompt技术在做的事情),而这增加了LL...
在LLM的config.json基本都会有一个参数use_cache,其默认是True。它作用是控制LLM在输出编码(decoding)时是否要使用一个缓存cache之前计算过的key、value的机制去起到加速LLM推理的速度作用,具体在代码中实现该机制的关键变量就是past_key_value。 例如如下图,在llama2的实现中,其Attention计算过程中就使用到了变量pas...
在用户设置界面中,查找与“模型设置”(Model Setting)、“API密钥管理”(API Key Management)或类似名称的选项。 点击进入该部分。输入或更新LLM API密钥: 在API密钥管理部分,你应该能够看到一个输入框或表单,用于输入或更新你的LLM API密钥。 输入你的API密钥。如果你还没有API密钥,你可能需要前往API服务提供商...
ImportantSet default llm_key in TextPromptBlock and TextPromptBlockYAML to DEFAULT_TEXT_PROMPT_LLM_KEY. Behavior: Set llm_key default to DEFAULT_TEXT_PROMPT_LLM_KEY in TextPromptBlock and TextPro...