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大模型产品化第一年​:战术、运营与战略

作者 |Eugene Yan、Bryan Bischof等 OneFlow编译 翻译|宛子琳、张雪聃、杨婷 题图由SiliconCloud平台生成 这是一个激动人心的时代,所有人都能够利用语言大模型(LLM)进行各种各样的产品构建。 过去一年里,LLM已经达到了“足够好”的水平,可以应用于现实世界的场景,并且模型每年都在迭代,变得更好、更便宜。伴随着社交媒体上的一系列产品演示,预计到2025年,AI领域的投资将达到2000亿美元。此外,供应商的API使LLM更加易于访问,让每个人(不仅仅是ML工程师和科学家)都能将智能融入到他们的产品中。尽管使用AI构建的门槛降低了,但实际创建有效的产品和系统(不仅仅是demo)仍然很有难度。 过去一年里,我们一直在进行构建,并在过程中发现了许多棘手的问题。虽然我们的经验并不代表整个行业,但我们希望分享自己的经验来避免同样的错误并加速迭代。我们将经验总结为以下三个部分: 战术层面 :一些关于提示、RAG、流程工程、评估和监控的实践建议。无论你是通过LLM进行构建的从业者,还是出于兴趣在周末进行项目开发,这部分内容都具有参考价值。 运营层面 :发布产品的...

将 Cohere 与 Elasticsearch 结合使用

本教程中的说明向你展示了如何使用推理 API 使用 Cohere 计算嵌入并将其存储起来,以便在 Elasticsearch 中进行高效的向量或混合搜索。本教程将使用 Python Elasticsearch 客户端执行操作。 你将学习如何: 使用 Cohere 服务为文本嵌入创建推理端点, 为 Elasticsearch 索引创建必要的索引映射, 构建推理管道以将文档与嵌入一起提取到索引中, 对数据执行混合搜索, 使用 Cohere 的重新排名模型对搜索结果进行重新排名, 使用 Cohere 的 ChatAPI 设计 RAG 系统。 本教程使用 SciFact 数据集。 请参阅 Cohere 的教程,了解使用不同数据集的示例。 要求 一个 Cohere 帐户。你可以在地址申请一个 API key 一个本地安装的集群。安装指令如下 Python 3.7 或更高版本 安装 Elasticsearch 及 Kibana 如果你还没有安装好自己的 Elasticsearch 及 Kibana,请参考如下的链接来进行安装: 如何在 Linux,MacOS 及 Windows 上进行安装 Ela...

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Oracle Database,又名Oracle RDBMS,或简称Oracle。是甲骨文公司的一款关系数据库管理系统。它是在数据库领域一直处于领先地位的产品。可以说Oracle数据库系统是目前世界上流行的关系数据库管理系统,系统可移植性好、使用方便、功能强,适用于各类大、中、小、微机环境。它是一种高效率、可靠性好的、适应高吞吐量的数据库方案。

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。