重新排名(Re-rank):使用Cohere ReRank端点进行文档重新排名。 分类(Classification):根据文档内容对每个检索到的文档进行分类,然后选择不同的提示。 Q1. 在基准方法(Baseline)中,为什么使用距离度量来检索相似的嵌入文档?LangChain提供了什么样的支持和资源来帮助配置不同的距离函数? 基准方法(Baseline)中使用距离度量来...
return response.content def rerank_results(self, query: str, documents: List[Document], top_n: int = 3) -> List[Document]: logging.info(f"Reranking {len(documents)} documents for query: {query}") doc_contents = [doc.page_content for doc in documents] max_retries = 3 for attempt i...
return response.content def rerank_results(self, query: str, documents: List[Document], top_n: int = 3) -> List[Document]: logging.info(f"Reranking {len(documents)} documents for query: {query}") doc_contents = [doc.page_content for doc in documents] max_retries = 3 for attempt i...
map_rerank: 这种一般不会用在总结的 chain 上,而是会用在问答的 chain 上,他其实是一种搜索答案的匹配方式。首先你要给出一个问题,他会根据问题给每个 document 计算一个这个 document 能回答这个问题的概率分数,然后找到分数最高的那个 document ,在通过把这个 document 转化为问题的 prompt 的一部分(问题+doc...
Rank dog breeds for a small apartment 楽しいディナーパーティーの計画を手伝ってください Explain paradiddles for me Quais são as chances de Portugal na Euro 2024? Compare business strategies for transitioning from budget to luxury Teach me to negotiate Sugiere actividades divertidas para una...
【xinference】(7):在autodl上,使用xinference一次部署embedding,rerank,qwen多个大模型,兼容openai的接口协议,支持多个模型同时运行非常不错!, 视频播放量 5150、弹幕量 0、点赞数 16、投硬币枚数 4、收藏人数 34、转发人数 7, 视频作者 fly-iot, 作者简介 大模型
map_rerank: 这种一般不会用在总结的 chain 上,而是会用在问答的 chain 上,他其实是一种搜索答案的匹配方式。首先你要给出一个问题,他会根据问题给每个 document 计算一个这个 document 能回答这个问题的概率分数,然后找到分数最高的那个 document ,在通过把这个 document 转化为问题的 prompt 的一部分(问题+doc...
让我们通过以下链接获取这个项目:https://github.com/q2wxec/lang2openai接下来,我将带你一步步走进lang2openai项目的世界,从它的设计理念谈起,再到如何部署和使用它,最后探索哪些模型已得到支持。项目概览lang2openai是一个用于标准化适配的项目,它主要侧重于将llm(large language model),embedding,rerank等...
/v1/rerank:对一组文档进行重排序。 我们可以使用curl或任何HTTP客户端来与这些端点进行交互。 总结 无论你是AI项目的初学者,还是寻找新工具的专业开发者,lang2openai都将是你的好帮手。现在就通过https://github.com/q2wxec/lang2openai获取lang2openai,当然也希望你能点上star,项目后续将会持续迭代更新,开始你...
尝试调整文本的切分规则,尝试不同大小的切分逻辑;尝试提取更多的内容信息;rerank 召回的数据;尝试使用模型对文本数据进行分类,不同的领域信息进行分类。将问题也进行分类,最后决定哪些数据最优意义。最后效果提升到了85% 从85%提升到98% 将数字类型的数据提取出来放在关系型数据库,因为模型通常对数据是不敏感的,并且...