问答专题
jmeter压力测试，通过LLM利用RAG实现知识库问答，NEO4J部署，GraphRAG以知识图谱在查询时增强提示实现更准确的知识库问答（9/7）
前言 这周也是杂七杂八的一天（高情商：我是一块砖，哪里需要往哪里搬），首先是接触了jemter这个压力测试工具，然后帮公司的AIGC项目编写使用手册和问答手册的第一版，并通过这个平台的智能体实现知识库问答的功能展示，以及部分个人扩展和思考（NEO4J创建知识图谱的GraphRAG）。 Jmeter Jmeter是一个压力测试工具，一开始导师叫我熟悉的时候我还说
Makefile问答之02 预处理器与宏
GCC Makefile中，怎样设定预处理器名称 在 GCC 的 Makefile 中，预处理器（preprocessor）的名称通常是 cpp（C PreProcessor），但在实际的 Makefile 中，我们一般是通过 gcc 命令来调用预处理器，而不是直接调用 cpp。不过，你可以通过设置 CPP 变量来显式指定预处理器名称和选项。以下是如何在 Makefile 中进行设置和使用的
一键部署Phi 3.5 mini+vision！多模态阅读基准数据集MRR-Benchmark上线，含550个问答对
小模型又又又卷起来了！微软开源三连发！一口气发布了 Phi 3.5 针对不同任务的 3 个模型，并在多个基准上超越了其他同类模型。 其中 Phi-3.5-mini-instruct 专为内存或算力受限的设备推出，小参数也能展现出强大的推理能力，代码生成、多语言理解等任务信手拈来。而 Phi-3.5-vision-instruct 则是多模态领域的翘楚，能同时处理文本和视觉信息，图像理解、视频摘要
【#第三期实战营闯关作业 ## 茴香豆：企业级知识库问答工具】
今天学习了《 茴香豆：企业级知识库问答工具》这一课，对大模型的应用有了更深得认识。以下是记录本课实操过程及截图： 搭建茴香豆虚拟环境： 输入以下命令 ``studio-conda -o internlm-base -t huixiangdou 成功安装虚拟环境截图 安装茴香豆 cd /root 克隆代码仓库 git clone https://github.com/internlm/h
体验通义灵码 @workspace：轻松分析项目结构，结合代码仓库理解工程、查询问答等
国际市场研究机构 Gartner 发布业界首个 AI 代码助手魔力象限，阿里云进入挑战者象限。通义灵码在产品功能和市场应用等方面表现位列国际前列，在国内同类产品中排名第一。在关键能力评分中，通义灵码在代码生成、代码解释、代码调试等多项能力领先，其中代码解释能力位列全球第二。 这也是国产 AI 编码工具目前取得的最高成绩！ 近期，通义灵码上线新能力：@workspace，基于本地代码库的 RAG
AI问答-协议-上传协议：FTP、FTPS、SFTP
一、FTP协议（File Transfer Protocol） 定义：FTP是最古老和最常见的文件传输协议之一，支持用户通过命令和响应方式进行文件传输。支持文件从一台计算机传输到另一台计算机，包括文件的上传和下载。 特点：FTP协议使用TCP协议进行传输，提供了一系列命令，如PUT、GET、DELETE等，其中PUT命令用于向服务器上传文件。默认使用TCP的20端口用于数据连接，21端口用于控
GMeLLo：结合知识图谱的 LLM 多跳问答技术，效果显著提升
1. GMeLLo 提出的背景 1.1 多跳问答 多跳问答的难度往往比较大，因为不仅要追溯事实，还要聚合与串联事实。 事实的来源可以是知识图谱、表格、自由格式文本，或者是这些来源的异构组合。 随着大型语言模型的发展，基于提示的方法搭配可选的检索模块已成为处理多跳问答的常用手段，但以往多数工作侧重于静态信息库。 1.2 知识编辑 知识编辑目前有两种主流方案：修改模型参数和保留模型参数。
shell了解和问答机制
GUI（图形用户界面） 定义与特点： GUI全称为Graphical User Interface，即图形用户界面。 它是一种采用图形方式显示的计算机操作用户界面，允许用户使用鼠标等输入设备操纵屏幕上的图标或菜单选项，以选择命令、调用文件、启动程序或执行其它一些日常任务。 GUI由窗口、下拉菜单、对话框及其相应的控制机制构成，在各种新式应用程序中都是标准化的，即相同的操作总是以同样的方式来完成
自然语言处理-应用场景-问答系统（知识图谱）【离线：命名实体识别（BiLSTM+CRF＞维特比算法预测）、命名实体审核（BERT+RNN）；在线：句子相关性判断（BERT+DNN）】【Flask部署】
一、背景介绍 什么是智能对话系统？ 随着人工智能技术的发展, 聊天机器人, 语音助手等应用在生活中随处可见, 比如百度的小度, 阿里的小蜜, 微软的小冰等等. 其目的在于通过人工智能技术让机器像人类一样能够进行智能回复, 解决现实中的各种问题. 从处理问题的角度来区分, 智能对话系统可分为: 任务导向型: 完成具有明确指向性的任务, 比如预定酒店咨询, 在线问诊等等.非任务导向型:
自然语言处理-应用场景-聊天机器人(三)：MaLSTM【基于FAQ 的问答系统】【文本向量化--＞问题召回(利用PySparNN句子相似度计算海选相似问题)--＞问题排序(深度学习：句子相似度计算)】
一、问答机器人介绍 1. 问答机器人 在前面的课程中，我们已经对问答机器人介绍过，这里的问答机器人是我们在分类之后，对特定问题进行回答的一种机器人。至于回答的问题的类型，取决于我们的语料。 当前我们需要实现的问答机器人是一个回答编程语言（比如python是什么，python难么等）相关问题的机器人 2. 问答机器人的实现逻辑 主要实现逻辑：从现有的问答对中，选择出和问题最相似的问题，
对话系统概述：问答型（直接根据用户的问题给出精准的答案，更接近一个信息检索的过程；单轮；上下文无关）、任务型（多轮对话、针对特定场景）、闲聊型（不解决问题；自然交互；多轮对话）、图谱型（基于图谱推理）
参考资料： 【笔记1-1】基于对话的问答系统CoQA (Conversational Question Answering) 了解人机对话—聊天、问答、多轮对话和推荐 幽澜资讯：如何区分智能机器人对话系统的单轮和多轮对话？ NLP领域中对话系统（Dialogue）和问答系统（question answer）做法有哪些异同点？ GitHub：基
【知识图谱】4、LLM大模型结合neo4j图数据库实现AI问答的功能
昨天写了一篇文章，使用fastapi直接操作neo4j图数据库插入数据的例子， 本文实现LLM大模型结合neo4j图数据库实现AI问答功能。 废话不多说，先上代码 import gradio as grfrom fastapi import FastAPI, HTTPException, Requestfrom pydantic import BaseModelfrom langchai
【MySql】面试问答：在使用mysql时，遇到分页查询慢的情况怎么处理？
文章目录 一、引言二、面试中的常见问题(一). 如何实现分页查询？1. 基本语法2. 如何实现分页第一页第二页第n页 （二）. 分页查询在数据量大时为何会变慢？1. 全表扫描2. OFFSET的累积效应3. 磁盘I/O操作4. 缓存未命中5. 排序操作6. 锁竞争 （三）. 如何优化分页查询以提高性能？1. 合理使用索引2. 调整 `LIMIT` 和 `OFFSET`3. 使用缓存4. 调
力扣237题详解：删除链表中的节点的模拟面试问答
在本篇文章中，我们将详细解读力扣第237题“删除链表中的节点”。通过学习本篇文章，读者将掌握如何在单链表中删除给定的节点，并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释，以便于理解。 问题描述 力扣第237题“删除链表中的节点”描述如下： 请编写一个函数，用于删除单链表中某个节点。请注意，你只能删除该节点自身，而不能删除其他节点。 你将不会得到该节点的前一个节点，但是会得
在大语言模型中，生成文本的退出机制，受max_generate_tokens限制，并不是所有的问答都完整的跑完整个transformer模型
目录 在大语言模型中，生成文本的退出机制，受max_generate_tokens限制，并不是所有的问答都完整的跑完整个transformer模型 1. max_generate_tokens的作用 2. 退出机制与Transformer模型 3. 实际应用中的影响 4. 结论 在大语言模型中，生成文本的退出机制，受max_generate_tokens限制，并不是所有的
RAG噪声的设计及其对大模型问答的作用分析
有趣的大模型中RAG噪声的作用分析 大模型（LLMs）在多个任务上表现出色，但存在依赖过时知识、幻觉等问题。RAG作为一种提高LLM性能的方法，通过在推理过程中引入外部信息来缓解这些限制。 Figure 1 展示了一个来自 NoiserBench 的示例，它阐释了不同类型的 RAG 噪声对大型语言模型（LLM）的影响。这个示例通过一个具体的问题和答案的情境来说明有益噪声和有害噪声对模型性能的不
心理健康问答系统-AIGC大模型-小程序制作
制作一个心理健康问答系统的小程序，涉及到多个环节和技术领域。这里将从需求分析、技术选型、开发流程、API调用等方面进行详细说明。 一、需求分析与规划 在开始任何项目之前，首先需要明确的是你的小程序想要解决什么样的问题，提供哪些功能给用户。对于心理健康问答系统来说，可能的功能包括但不限于： 心理健康知识科普用户情绪识别及反馈提供专业心理咨询服务情绪日记记录心理健康测试问卷在线预约心理医生开发
vim常用快捷键问答
vim的光标位置操作快捷键有哪些？怎样记忆它们？ 在 Vim 中，光标位置的操作快捷键非常重要，可以帮助你更高效地编辑文本。下面是一些常用的光标位置操作快捷键： 基本移动 h：光标左移一个字符j：光标下移一行k：光标上移一行l：光标右移一个字符 移动到行首和行尾 0：移动到当前行的行首$：移动到当前行的行尾 移动到特定位置 ^：移动到当前行第一个非空白字符gg：移动到文件的开头G：移动到文件
力扣234题详解：回文链表的多种解法与模拟面试问答
在本篇文章中，我们将详细解读力扣第234题“回文链表”。通过学习本篇文章，读者将掌握如何判断一个链表是否为回文链表，并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释，以便于理解。 问题描述 力扣第234题“回文链表”描述如下： 给你一个单链表的头节点 head，请你判断该链表是否为回文链表。如果是，返回 true；否则，返回 false。 示例: 输入: head = [1
LLM（三）：基于ChatGPT构建一个问答系统
以电商客服助手为例，通过链式调用语言模型，结合多个Prompt实现复杂的问答与推理功能。 一，基础知识了解 1.1 语言模型 大语言模型（LLM）是通过预测下一个词的监督学习方式进行训练的。具体来说，首先准备一个包含数百亿甚至更多词的大规模文本数据集。然后，可以从这些文本中提取句子或句子片段作为模型输入。模型会根据当前输入 Context 预测下一个词的概率分布。通过不断比较模型预测和实际的
力扣229题详解：求众数 II 的多种解法与模拟面试问答
在本篇文章中，我们将详细解读力扣第230题“二叉搜索树中第K小的元素”。通过学习本篇文章，读者将掌握如何在二叉搜索树中找到第K小的元素，并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释，以便于理解。 问题描述 力扣第230题“二叉搜索树中第K小的元素”描述如下： 给定一个二叉搜索树的根节点 root ，以及一个整数 k ，请你设计一个算法查找其中第 k 小的元素。 示例:
【书生大模型实战营（暑假场）】进阶任务五 茴香豆：企业级知识库问答工具
进阶任务五 茴香豆：企业级知识库问答工具 任务文档视频茴香豆 1 茴香豆基本介绍 茴香豆 是由书生·浦语团队开发的一款开源、专门针对国内企业级使用场景设计并优化的知识问答工具。在基础 RAG 课程中我们了解到，RAG 可以有效的帮助提高 LLM 知识检索的相关性、实时性，同时避免 LLM 训练带来的巨大成本。在实际的生产和生活环境需求，对 RAG 系统的开发、部署和调优的挑战更大，如需要解
力扣231题详解：2的幂的多种解法与模拟面试问答
在本篇文章中，我们将详细解读力扣第231题“2的幂”。通过学习本篇文章，读者将掌握如何判断一个整数是否为2的幂，并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释，以便于理解。 问题描述 力扣第231题“2的幂”描述如下： 给定一个整数 n，编写一个函数来判断它是否是 2 的幂次方。如果是，返回 true ；否则，返回 false 。 示例: 输入: n = 1输出: tr
【文心智能体】通过低代码工作流编排创建应用《挑战奥运问答拿奖牌》
欢迎来到《小5讲堂》 这是《文心智能体平台》系列文章，每篇文章将以博主理解的角度展开讲解。 温馨提示：博主能力有限，理解水平有限，若有不对之处望指正！ 目录 背景整体界面大模型链提示词模型 工具链HTTP请求工具 逻辑说明IP唯一标识用户体验效果相关文章 背景 前段时间是奥运会，加上文心智能体平台开启奥运相关智能体创作比赛。 因此，基于上面创建了一个关于奥运答题的智能体
【书生大模型实战营】茴香豆：企业级知识问答工具实践
茴香豆：企业级知识问答工具实践 【书生大模型实战营】茴香豆：企业级知识问答工具实践任务茴香豆本地标准版搭建一般使用联网远程大模型 闯关任务 【书生大模型实战营】茴香豆：企业级知识问答工具实践 茴香豆Demo：地址 任务 在 InternStudio 中利用 Internlm2-7b 搭建标准版茴香豆知识助手，并使用 Gradio 界面完成 2 轮问答（问题不可与教程重复，作