“聊技术无话不谈，一起来吹吹元服务！畅聊你对元服务的想法，说不定，你就能撬动元服务的爆发增长！”元服务（即原子化服务）是华为“轻量化”服务的新物种，可提供全新的服务和交互方式，让应用化繁为简，让服务触手可及！基于鸿蒙万能卡片，元服务可实现应用功能在桌面“永远打开”，实现智能推荐、服务直达！而在元服务使用场景不断拓宽的今天，我们也需要您的体验反馈和宝贵建议，邀请您基于行业领域知识的了解，分享您的视角与见解！【有奖调研】元服务需求用户调研https://developer.huawei.com/consumer/cn/service/josp/agc/cqp/#/replyQuestionnair
作者：王磊更多精彩分享，欢迎访问和关注：https://www.zhihu.com/people/wldandan在上一篇【MindSpore易点通机器人-05】问答数据预处理及编码，我们为大家讲述了机器人问答数据预处理及编码，本篇为大家介绍机器人基于什么模型实现问答匹配及推荐功能。答案搜索的核心逻辑是使用用户的输入去匹配知识库中的问题，然后返回匹配度最高的问题的答案。在第一个迭代开发中，我们的数据集规模比较局限，因此，不需要使用复杂的模型来实现QA和推荐功能。这里我们使用了一个基于相似度的简单模型all-MiniLM-L6-v2，通过对相似度的判断来实现问答以及推荐功能：问题和知识库中的问题
LangChain2ONgDB：大模型+知识图谱实现领域知识问答LangChain2ONgDB：大模型+知识图谱实现领域知识问答系统截图LangChain代理流程Here’sthetableofcontents:LangChain2ONgDB：大模型+知识图谱实现领域知识问答 LangChain是一种LLMs(大语言模型)接口框架，它允许用户围绕大型语言模型快速构建应用程序和管道。Langchain2ONgDB是参考Langchain2Neo4j的实验项目，将ONgDB集成到了LangChain生态系统。在Langchain2Neo4j的基础上去掉了Keywordsearch(关键词全文检索
最近自动答题的外包很多，来给大家分享一下如何用Python来实现自动答题。好了话不多说，我们开始操作。首先你需要准备这些环境使用Python3.8解释器Pycharm编辑器 模块使用importrequests--->数据请求模块pipinstallrequestsimportrefromseleniumimportwebdriver--->自动测试模块pipinstallselenium==3.141.0 其它工具谷歌浏览器谷歌浏览器驱动驱动安装教程：谷歌浏览器自动答题工具:selenium自动化测试模块selenium-->模拟人的行为去操作浏览器正常答题流程打开浏览器访问网站浏览题目选择
1.简单描述下微信小程序的相关文件类型？参考答案：微信小程序项目结构主要有四个文件类型,如下一.WXML（WeiXinMarkupLanguage）是框架设计的一套标签语言，结合基础组件.事件系统，可以构建出页面的结构。内部主要是微信自己定义的一套组件。二.WXSS(WeiXinStyleSheets)是一套样式语言，用于描述WXML的组件样式，三.js逻辑处理，网络请求四.json小程序设置，如页面注册，页面标题及tabBar。2.你是怎么封装微信小程序的数据请求的？参考答案：一.将所有的接口放在统一的js文件中并导出二.在app.js中创建封装请求数据的方法三.在子页面中调用封装的方法请求
【编译原理】计算机考研复试问答总结因为复试专业课需要考编译原理，线上复试总结一些编译原理的相关题目~（ps:只是一些面试的一些概念简答题，如果有笔试相关类型的题目要好好写）第一章编译概述Q1.高级语言，汇编语言和机器语言的关系？编译器如何将他们联系起来?翻译程序是指把用某种程序设计语言编写的程序（源程序）翻译成与之等价的另一种语言的程序（目标程序）。包括：编译程序，汇编程序和解释程序。编译程序：能够将高级语言编写的源程序翻译成等价的机器语言/汇编语言的目标程序。汇编程序：将汇编语言程序翻译成等价的机器语言程序（可直接在计算机上执行）。解释程序：翻译一句执行一句，不生成目标文件，直接执行源代码文
【编译原理】计算机考研复试问答总结因为复试专业课需要考编译原理，线上复试总结一些编译原理的相关题目~（ps:只是一些面试的一些概念简答题，如果有笔试相关类型的题目要好好写）第一章编译概述Q1.高级语言，汇编语言和机器语言的关系？编译器如何将他们联系起来?翻译程序是指把用某种程序设计语言编写的程序（源程序）翻译成与之等价的另一种语言的程序（目标程序）。包括：编译程序，汇编程序和解释程序。编译程序：能够将高级语言编写的源程序翻译成等价的机器语言/汇编语言的目标程序。汇编程序：将汇编语言程序翻译成等价的机器语言程序（可直接在计算机上执行）。解释程序：翻译一句执行一句，不生成目标文件，直接执行源代码文
FAQ智能问答系统介绍项目传送门：https://github.com/wzzzd/FAQ_system构建了一个FAQ智能问答系统。使用多种方法，实现FAQ的问题-模板匹配功能。使用Tornado框架，部署成轻量级的Web服务应用。整体框架如下。流程1.初始化流程1.读取QA数据集2.创建Elasticsearch的index索引3.将QA语料导入Elasticsearch2.查询流程输入query文本->分词->召回（ES）->粗序（PreRank）->精排（Rank）->result方法1.召回目的：尽可能多地召回与query相关的问题使用jieba分词基于分词，获取Elasticsea
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目录一、安装依赖二、使用示例 一、安装依赖pipinstallyoutube-transcript-api二、使用示例 importosfromlangchain.document_loadersimportYoutubeLoaderfromlangchain.embeddings.openaiimportOpenAIEmbeddingsfromlangchain.vectorstoresimportChromafromlangchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitterfromlangchain.chainsimportCh
