Run this command to download the project code: shell azd init -t azure-search-openai-demo Note that this command will initialize a git repository, so you do not need to clone this repository. Deploying The steps below will provision Azure resources and deploy the application code to Azure ...
This solution creates a ChatGPT-like frontend experience over your own documents using RAG (Retrieval Augmented Generation). It uses Azure OpenAI Service to access GPT models, and Azure AI Search for data indexing and retrieval.This solution's backend is written in Python. There are also ...
' character and then in a newline write the answer to that question using only the context provided.Separate each question/answer pair by "XXX"Each question must start with "question:".Each answer must start with "answer:".The question must satisfy the rules given below:1.The question shoul...
对于LLM来说,这是一个非常重要的用例。 事实证明,现有的 LLM 如 OpenAI 的 GPT-4 或 Anthropic 的 Claude-2 可以很好地完成简单的文本到 SQL 任务,但在更复杂的用例中往往会失败。这是很不幸的,尽管我真的希望文本到SQL在未来几年内会得到显着改善,并且我们将有一种很好的方式来使用分析,只需发出自然语言查...
D:\001_Develop\022_Python\Python37_64\python.exeD:/002_Project/011_Python/OpenAI/word2vec2.py2024-08-1609:28:11.076184:Itensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193]This TensorFlow binary is optimizedwithoneAPI Deep Neural NetworkLibrary(oneDNN)to use the followingCPUinstructionsinperformance...
后端:Python / Django Langchain:Langchain 向量数据库:PostgreSQL / pgvector 大模型:Ollama、Azure OpenAI、OpenAI、通义千问、Kimi、百度千帆大模型、讯飞星火、Gemini、DeepSeek等。 2.Dify Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务(Backend as Service)和 LLMOps 的理念,使开发...
LlamaIndex 使用独立的 Python 包 llama-index-question-gen-openai 来生成子问题。它默认使用 OpenAI 模型进行子问题生成。提示模板可以在 LlamaIndex 官方仓库中找到。我们可以使用以下两种方法打印 LlamaIndex 中的提示: 第一种方法是使用 get_prompts() 方法。 prompts = query_engine.get_prompts() for key in...
其中 SQLCoder 15b 参数的模型,在大量 SQL 复杂查询上进行微调后,在针对单个数据库模式进行推理生成时,它的性能和功能在某些场景甚至优于 OpenAI 的 GPT-3.5,因此比较适合对自身业务数据库定制化需求比较高的 SQL 生成场景。 在Amazon SageMaker 平台上,可以通过 inference endpoint 终端节点,简单的几行代码即可部署 ...
最近OpenAI 开始提供 LLM 微调 API,LlamaIndex 有一个关于在 RAG 设置中微调 GPT-3.5-turbo 以“提取”一些 GPT-4知识的教程。基本思路是获取一个文档,使用 GPT-3.5-turbo 生成一系列问题,然后使用 GPT-4根据文档内容生成这些问题的答案即构建一个基于 GPT4的 RAG 流水线 ,然后在问答对的数据集上对 GPT-3.5...
OPENAI_API_KEY=getpass() os.environ["OPENAI_API_KEY"] =OPENAI_API_KEY#VectorDBembedding =OpenAIEmbeddings() vectordb= Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=embedding)#调用上面的embedding工具,把分割后的文档转成embedding,存入Chroma向量数据库; ...