这里是通过执行Shell的方式来获取状态的。通过执行`Docker`指令之后，可以获取到一大段的文本内容，此时把这些内容交给大模型去处理，大模型对内容进行提取和推理，最终回答我们。-`注意@tool注解，没有这...
AmazonSageMaker是亚马逊云科技提供的一项全托管机器学习服务，帮助开发者和数据科学家轻松构建、训练和部署机器学习模型。SageMaker提供了全套的工具和基础设施支持，用户无需管理底层的服务器和...
只用Python也能做出很漂亮的网站？Streamlit说可以。Streamlit官方介绍：能在几分钟内把Python脚本变成可分享的网站。只需使用纯Python，无需前端经验。甚至，你只需要懂markdown，然后...
在AI开发工具的生态系统里，LangChain一直是一个备受争议的产品。一些开发者欣赏其丰富的工具、组件和易于集成的特点，另一些开发者则认为其复杂的抽象和嵌套抽象反而成为了开发的障碍。本文将结合FabianBoth...
ZhipuAILLM_call_llm_type通过插入特定的上下文和问题来生成提示，适用于自然语言处理模型。它确保模型生成的回答简洁明确，并在回答结束时添加template=\"\"\"使用以下上下文来回答最后...
对于矢量搜索，这通常涉及清理文档，用额外的数据和元数据丰富它们，将它们分成更小的片段（也称为分块），嵌入这些片段，最后将它们存储在嵌入存储（又称为矢量数据库）中。这里需要结合官方的示例学习,Metadata算是...
存储和搜索非结构化数据的最常见方法之一是将其嵌入并存储生成的嵌入向量，然后在查询时嵌入非结构化查询并检索与嵌入查询“最相似”的嵌入向量。向量存储负责为您存储嵌入数据并执行向量搜索。向量数据库是一种将数据存储为高维向...
RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）的核心思想是：将传统的信息检索（IR）技术与现代的生成式大模型（如chatGPT）结合起来。具体来说，RAG模型在生成答案之前，会首先从一个大...
本文件详细介绍了如何使用Chroma实现多模态检索增强生成(RAG)。主要内容包括系统的整体架构、关键组件、代码实现以及应用示例。文中展示了如何将文本和图像数据结合，利用检索技术增强生成模型的性能。具体代码部...
AmazonBedrock是亚马逊云科技推出的一项生成式AI服务，旨在帮助开发者轻松访问和部署各种强大的基础模型（FoundationModels），如文本生成、对话生成、图像生成等。通过Amazon...