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图技术在 LLM 下的应用:知识图谱驱动的大语言模型 Llama Index

LLM 如火如荼地发展了大半年,各类大模型和相关框架也逐步成型,可被大家应用到业务实际中。在这个过程中,我们可能会遇到一类问题是:现有的哪些数据,如何更好地与 LLM 对接上。像是大家都在用的知识图谱,现在的图谱该如何借助大模型,发挥更大的价值呢? 在本文,我便会和大家分享下如何利用知识图谱构建更好的 In-context Learning 大语言模型应用。 此文最初以英文撰写的,而后我麻烦 ChatGPT 帮我翻译成了英文。下面是翻译的 prompt: “In this thread, you are a Chinese Tech blogger to help translate my blog in markdown from English into Chinese, the blog style is clear, fun yet professional. I will paste chapters in markdown to you and you will send back the translated and polished version.” LLM 应用的范...

driver-box,一款泛化协议接入的边缘解决方案

一、介绍 设备接入是物联网(IoT)生态系统的关键组成部分,而不同厂商的设备之间缺乏统一的标准和规范,对接时需要进行大量的适配工作,增加了开发难度和时间成本。 为了应对这一挑战,美的楼宇科技研究院团队专门打造了一款具备泛化协议接入的边缘产品:driver-box。 它基于插件化的架构设计,将主流的通信协议(Modbus、Bacnet、HTTP、MQTT等)和私有化 TCP 协议完美的融合在一个应用服务中。并结合动态解析脚本,以一种灵活的方式提供设备数据的解析、清洗、再加工等能力。 Gitee:https://gitee.com/iBUILDING-X/driver-box 文档:https://ibuilding-x.gitee.io/driver-box/ 二、优点 高效接入:标准协议配置化接入,非标协议低代码动态适配,实现设备快速接入。 接入即标准:设备数据采集之后立即执行标准化加工:统一模型、统一服务、统一流程。 数据降噪:感知并消除异常数据、重复性无意义数据,提升数据采集质量。 资源优化:基于对IoT的理解和经验,提供定向调优策略。 三、更新内容 早期的 driver-box ...

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