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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...
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...
除此之外,还支持修改 Chunk 大小、包含召回数据、限制召回文档数量、元数据过滤和结果重排 Rerank 等,更多的可以参考Open AI 官方 Retrieve 文档[1]。 可以看到基于 OpenAI 官方 SDK 就可以实现 RAG,除了贵之外,一点毛病没有。 Web Search 联网搜索,也是在新的 API 原型中实现的,为了更好的支持用户搜索结果,还...
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等实现统一到一个标准接口。这样做的好处是显而易见的，你可以通过一套接口与不同的模型进行交互，无需为每个模型编写特定的代码。为何选择lang2openai这个项目的优势有以下几点：简单性：只进行接口协议...
Today, we're so excited to be introducing this new way of model customization for our O1 series of models, Reinforcement Fine Tuning, or RFT for short. 今天, 我们非常高兴地向大家介绍这种针对 O1 系列模型的全新模型定制方式,即强化微调(简称 RFT)。 For the first time, developers, researchers, ...
model="rerank-english-v2.0", query=query, documents=doc_contents, top_n=top_n break except cohere.errors.TooManyRequestsError: if attempt < max_retries - 1: logging.warning(f"Rate limit hit. Waiting for 60 seconds before retry {attempt + 1}/{max_retries}") ...
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等实现统一到一个标准接口。这样做的好处是显而易见的,你可以通过一套接口与不同的模型进行交互,无需为每个模型编写特定的代码。 为何选择lang2openai
model="rerank-english-v2.0", query=query, documents=doc_contents, top_n=top_n break except cohere.errors.TooManyRequestsError: if attempt < max_retries - 1: logging.warning(f"Rate limit hit. Waiting for 60 seconds before retry {attempt + 1}/{max_retries}") ...
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等实现统一到一个标准接口。这样做的好处是显而易见的,你可以通过一套接口与不同的模型进行交互,无需为每个模型编写特定的代码。 为何选择lang2openai 这个项目的优势有以下几点: 简单性:只进行接口协议转换,无数据...