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无限可能Langchain——向量存储和检索

欢迎关注微信公众号【千练极客】,尽享更多干货文章! 本教程将使您熟悉LangChain的向量存储和检索器抽象。这些抽象旨在支持从(向量)数据库和其他来源检索数据,以便与LLM工作流集成。它们对于获取数据作为模型推理的一部分进行推理的应用程序很重要,例如检索增强生成或RAG(请参阅我们的RAG教程这里)。 概念 这个指南专注于文本数据的检索。我们将涵盖以下概念: 文档; 向量存储; 检索器。 安装 参考前面文档: 《无限可能LangChain------开启大模型世界》 《无限可能LangChain------构建一个简单的LLM应用程序》 本教程还需要 langchain-chroma 包 pip install langchain langchain-chroma langchain-openai 请参阅官网的安装指南以获取更多详细信息。 Documents LangChain 实现了一个 Document 抽象,旨在表示一个文本单元和相关的元数据。它有两个属性: page_content:表示内容的字符串; metadata:包含任意的元数据。 metadata 属性可以捕获有关文...

深入剖析时序Prophet模型:工作原理与源码解析|得物技术

随着得物业务的快速发展,积累了大量的时序数据,这些数据对精细化运营,提升效率、降低成本有着重要作用。在得物的时序数据挖掘场景中,时序预测Prophet模型使用频繁,本文对Prophet的原理和源码进行深入分析,欢迎阅读和交流。 一、引入 时间序列是指按照时间先后顺序收集或观测的一系列数据点,这类数据通常都具有一定时间相关性,基于这种顺序性,我们可以对时间序列进行多种数据挖掘任务,包括分类、聚类、异常检测和预测等。 时序任务在许多领域都有广泛的应用,包括金融、商业、医疗、气象、工业生产等。在得物的业务场景中,应用最为广泛的是时序预测问题,本文介绍的内容主要和时序预测相关。 时序预测利用历史时间序列数据构建数学统计、机器学习或深度学习等模型,来预测未来的观测值,其目的是为了对时间序列的趋势、周期性、季节性、特殊事件等规律进行捕捉并预测,从而指导业务人员做出商业、运营决策。以下是时间序列预测在得物各业务域的需求情况,总之哪里有指标,哪里就有预测。 解决时序预测问题的算法研究历史非常悠久,是备受关注和持续发展的领域。根据算法原理和方法进行分类,时序预测模型可以分为以Holt-winters,A...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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