首先鸣谢thomas-yanxin本问中示例来自他在GitHub上的开源项目“基于本地知识库的自动问答”，链接如下：thomas-yanxin/LangChain-ChatGLM-Webui:基于LangChain和ChatGLM-6B的针对本地知识库的自动问答(github.com) 目录1.基础知识：2.NLTK库的使用3.实例代码分析设备的定义函数定义：从网络上搜索相关信息 函数定义：加载文件函数定义：初始化一个向量存储器1.基础知识：NLTK是一个领先的平台，用于构建处理自然语言数据的Python程序。它提供了易于使用的接口，可以访问50多个语料库和词汇资源，如Word
项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）手把手教学构建农业知识图谱：农业领域的信息检索+智能问答，命名实体识别，关系抽取，实体关系查询项目码源见文章顶部或文末https://download
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介数据驱动AI开发已经成为新时代的AI应用模式，它可以带来新的商业价值，但同时也面临着数据量、数据质量、数据采集难度、建模困难等一系列挑战。在本文中，我们将系统地讲解数据驱动AI开发的理论基础、方法论和实践技巧。数据驱动AI开发包括以下三个步骤：数据收集、数据清洗、数据标注及数据增强，最后形成一个具有一定规模的数据集。然后利用该数据集进行训练和验证模型，进而得到一个预测能力强且效果好的模型。此外，由于数据驱动AI开发需要处理多个模态的数据（如文本、图像、音频），因此数据预处理、特征工程、样本生成、模型融合等技术都需配合使用才能实现高效准确的预测。针对数据驱动A
目录ToFine-TuneorNotFine-Tune:LargeLanguageModelsforAI-DrivenBusinessTransformation微调或不微调：用于AI驱动业务转型的大型语言模型LLMs-LargeLanguageModelsLLMs-大型语言模型WheredoLLMscomefrom?LLMs从何而来？HowareLLMstrained? LLMs是如何训练的？ Fine-tuning 微调
系列文章目录准备篇RabbitMQ安装文档第一章RabbitMQ快速入门篇第二章RabbitMQ的Web管理界面详解第三章RabbitMQ进阶篇之死信队列第四章RabbitMQ进阶篇之通过插件实现延迟队列文章目录系列文章目录前言一、什么是死信队列二、什么样的消息会变成死信三、什么是死信交换机四、死信处理过程五、如何使用死信交换机六、实例6.1数据库表设计6.2配置文件6.3页面6.4队列绑定6.5创建生产者6.6创建消费者前言恭喜所有看到本篇文章的小伙伴，成功解锁了RabbitMQ系列之高级特性死信队列的内容🎁通过本文，你将清楚的了解到：什么是死信？什么是死信队列？死信队列如何使用？等😄本文最
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介Impala是Hortonworks提供的开源分布式查询引擎，它是ApacheHadoop的替代产品，提供了更高性能的查询性能、扩展性、易用性及更丰富的功能。Impala独有的特性主要集中在下列方面：能够透明地处理不同的数据源：Impala可以统一数据源的访问接口，用户只需要通过SQL命令即可快速访问多种数据源并进行复杂的分析操作。比如Impala支持Hive、HBase、Kudu、HDFS等各种异构数据源，将同样的SQL命令应用于所有数据源，实现了跨数据源的查询统一。自动适配数据格式和编码：用户无需显式指定数据格式或编码，Impala会自动识别输入的数据类
1.不要试图回避令你不舒服的问题，要较早地回答那些悬而未决的问题。2.问答环节关键在准备，提前预演听众最有可能提出的十大问题和最害怕回答的十大问题3.如果无人提问，那就问自己一个事先准备的问题，“你们可能会提到这样一个问题”“人们经常会问我这样一个问题”。4.回答别人问题之前，先重复或改述对方的问题以确认，并尽量确保在场每个人都听到了问题5．面对挑衅问题时：认可其问题中有价值的问题，但不要将问题嵌入到答案中（比如“不要想大象”），而是要重构问题，看核心拉层次，“这是一个有关价值/长期投资/信誉/个人道德/可行性/时限/领导力/资源的问题。”6.回答要讲实话。7.问答的结束可以使用重复技巧，“这
LLMs：LangChain-Chatchat(一款可实现本地知识库问答应用)的简介(支持ChatGLM-2/LLaMA-2等多款主流LLMs)、安装、使用方法之详细攻略目录LangChain-Chatchat的简介1、原理图解2、文档处理实现流程3、模型支持(1)、LLM模型支持(2)、Embedding模型支持LangChain-Chatchat的安装1、镜像部署T1、基于AutoDL平台云端部署镜像第一步，注册AutoDL，并选择租赁合适的服务器套餐(按时计费)第二步，创建镜像第1个终端，启动LLM服务第2个终端，启动API服务第3个终端，启动WebUI服务T2、Docker镜像本地部署
业务场景：我们对不同的业务逻辑进行数据处理时，多数是离不开需要模糊匹配的时候，比如要获取该表某个字段中，含有某个具体的字符内容，过滤出业务想要的数据。 这里介绍有这么几种：一、MySQL通配符模糊查询(%,_) 通配符的分类"%"百分号通配符:表示任何字符出现任意次数(可以是0次)。"_"下划线通配符:表示只能匹配单个字符,不能多也不能少,就是一个字符。当然，也可以like"陈____"，数量不限。like操作符:LIKE作用是指示mysql后面的搜索模式是利用通配符而不是直接相等匹配进行比较；但如果like后面没出现通配符，则在SQL执行优化时将like默认为“=”执行注意:如果在使用lik
文章目录前言2.Tipask网站搭建2.1Tipask网站下载和安装2.2Tipask网页测试2.3cpolar的安装和注册3.本地网页发布3.1Cpolar临时数据隧道3.2Cpolar稳定隧道（云端设置）3.3Cpolar稳定隧道（本地设置）4.公网访问测试5.结语前言在我们的生活和工作中，经常会碰到各种各样的问题，而碰到问题的时候，通常都会到网上寻找答案，但网上寻找到的答案要么答非所问，要么全是广告，真正有价值的回答少之又少，这就让人很头疼。也正是这个痛点，催生了如“某乎”这样的问答平台，让我们能轻松快速的找到想要的答案。今天，笔者就为大家介绍，如何使用Cpolar+Tipask，在ub
