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Databend 开源周报第 152 期

Databend 是一款现代云数仓。专为弹性和高效设计,为您的大规模分析需求保驾护航。自由且开源。即刻体验云服务:https://app.databend.cn 。 What's On In Databend 探索 Databend 本周新进展,遇到更贴近你心意的 Databend。 支持内置 UDFs Databend 现在已经支持在配置文件中预定义 UDFs 的能力,允许在部署时预先内置部分实用的 UDFs。 示例如下: [[query.udfs]] name = "ping" definition = "CREATE FUNCTION ping(STRING) RETURNS STRING LANGUAGE python HANDLER = 'ping' ADDRESS = 'http://0.0.0.0:8815'" 如果您想了解更多信息,欢迎联系 Databend 团队,或查看下面列出的资源。 PR #15938 | feat: add built-in udfs in config Beyond the Code 一起来探索 Databend 社区和周边生态中的新鲜事。 使...

搞大模型,没有重排工具怎么行?

在说重排工具之前,我们要先了解一下 RAG。 检索增强生成(RAG)是一种新兴的 AI 技术栈,通过为大型语言模型(LLM)提供额外的“最新知识”来增强其能力。 基本的 RAG 应用包括四个关键技术组成部分: Embedding 模型:用于将外部文档和用户查询转换成 Embedding 向量 向量数据库:用于存储 Embedding 向量和执行向量相似性检索(检索出最相关的 Top-K 个信息) 提示词工程(Prompt engineering):用于将用户的问题和检索到的上下文组合成大模型的输入 大语言模型(LLM):用于生成回答 上述的基础 RAG 架构可以有效解决 LLM 产生“幻觉”、生成内容不可靠的问题。但是,一些企业用户对上下文相关性和问答准确度提出了更高要求,需要更为复杂的架构。一个行之有效且较为流行的做法就是在 RAG 应用中集成 Reranker。 什么是 Reranker? Reranker (重排器)是信息检索(IR)生态系统中的一个重要组成部分,用于评估搜索结果,并进行重新排序,从而提升查询结果相关性。在 RAG 应用中,主要在拿到向量查询(ANN)的结果后使用...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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