網(wǎng)站建設免費課程,上海wordpress網(wǎng)站建設,黃石市新聞,中國風 古典 紅色 網(wǎng)站源代碼LlamaIndex 核心就是幫著做 RAG#xff08;數(shù)據(jù)檢索增強#xff09;的。 它專門處理文檔、網(wǎng)頁這類一大堆沒規(guī)整過的數(shù)據(jù)#xff0c;能從中把有用的信息抽出來#xff0c;還支持用自然語言去查詢。 開發(fā)者用它很方便#xff0c;能把龐大的數(shù)據(jù)集變成能直接用日常話問的知…LlamaIndex 核心就是幫著做 RAG數(shù)據(jù)檢索增強的。它專門處理文檔、網(wǎng)頁這類一大堆沒規(guī)整過的數(shù)據(jù)能從中把有用的信息抽出來還支持用自然語言去查詢。開發(fā)者用它很方便能把龐大的數(shù)據(jù)集變成能直接用日常話問的知識庫讓 LLM 更懂你的數(shù)據(jù)也能更快找到你要的東西。實現(xiàn)簡單的RAG流程代碼如下#導入包 from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader from llama_index.core import Settings from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding from llama_index.llms.dashscope import DashScope from dotenv import load_dotenv import os#加載配置文件 load_dotenv() #選擇千問模型 model qwen-plus api_key os.getenv(DASHSCOPE_API_KEY) api_base_url os.getenv(DASHSCOPE_BASE_URL) llm DashScope(model_namemodel, api_keyapi_key, api_baseapi_base_url, is_chat_modelTrue, max_tokens1000) Settings.llm DashScope(modelmodel, api_keyapi_key, api_baseapi_base_url) # 加載本地的嵌入模型 # 安裝ModelScope # pip install modelscope # 下載完整模型庫 # modelscope download --model BAAI/bge-large-zh-v1.5 --local_dir D:DataSourcelocal_modelge-large-zh-v1.5 Settings.embed_model HuggingFaceEmbedding(model_namerD:DataSourcelocal_modelge-large-zh-v1.5) #從文件目錄加載文件,自動選擇對應的文檔加載器 documents SimpleDirectoryReader(input_dirdata).load_data() # 從文檔創(chuàng)建索引 index VectorStoreIndex.from_documents(documents) # 將索引轉換為查詢引擎 query_engine index.as_query_engine() response query_engine.query(個人信息保護法是怎么樣的不要捏造答案不知道請回答不知道。) print(response)運行前準備知識庫文件我在代碼文件同級目錄準備了一個word文件如下圖運行輸出結果個人信息保護法是一部旨在保護個人信息安全的法律。它規(guī)定了國家機關、個人信息處理者以及履行個人信息保護職責部門的責任和義務。對于違反個人信息保護規(guī)定的該法律設定了相應的法律責任包括責令改正、給予處分、損害賠償?shù)?。此外還明確了個人信息處理者的定義并對自動化決策、去標識化、匿名化等術語進行了界定。該法律自2021年11月1日起開始實施。如何學習大模型 AI 由于新崗位的生產(chǎn)效率要優(yōu)于被取代崗位的生產(chǎn)效率所以實際上整個社會的生產(chǎn)效率是提升的。但是具體到個人只能說是“最先掌握AI的人將會比較晚掌握AI的人有競爭優(yōu)勢”。這句話放在計算機、互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的開局時期都是一樣的道理。我在一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)工作十余年里指導過不少同行后輩。幫助很多人得到了學習和成長。我意識到有很多經(jīng)驗和知識值得分享給大家也可以通過我們的能力和經(jīng)驗解答大家在人工智能學習中的很多困惑所以在工作繁忙的情況下還是堅持各種整理和分享。但苦于知識傳播途徑有限很多互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)朋友無法獲得正確的資料得到學習提升故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學習思維導圖、精品AI大模型學習書籍手冊、視頻教程、實戰(zhàn)學習等錄播視頻免費分享出來。第一階段10天初階應用該階段讓大家對大模型 AI有一個最前沿的認識對大模型 AI 的理解超過 95% 的人可以在相關討論時發(fā)表高級、不跟風、又接地氣的見解別人只會和 AI 聊天而你能調教 AI并能用代碼將大模型和業(yè)務銜接。大模型 AI 能干什么大模型是怎樣獲得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型應用業(yè)務架構大模型應用技術架構代碼示例向 GPT-3.5 灌入新知識提示工程的意義和核心思想Prompt 典型構成指令調優(yōu)方法論思維鏈和思維樹Prompt 攻擊和防范…第二階段30天高階應用該階段我們正式進入大模型 AI 進階實戰(zhàn)學習學會構造私有知識庫擴展 AI 的能力?？焖匍_發(fā)一個完整的基于 agent 對話機器人。掌握功能最強的大模型開發(fā)框架抓住最新的技術進展適合 Python 和 JavaScript 程序員。為什么要做 RAG搭建一個簡單的 ChatPDF檢索的基礎概念什么是向量表示Embeddings向量數(shù)據(jù)庫與向量檢索基于向量檢索的 RAG搭建 RAG 系統(tǒng)的擴展知識混合檢索與 RAG-Fusion 簡介向量模型本地部署…第三階段30天模型訓練恭喜你如果學到這里你基本可以找到一份大模型 AI相關的工作自己也能訓練 GPT 了通過微調訓練自己的垂直大模型能獨立訓練開源多模態(tài)大模型掌握更多技術方案。到此為止大概2個月的時間。你已經(jīng)成為了一名“AI小子”。那么你還想往下探索嗎為什么要做 RAG什么是模型什么是模型訓練求解器 損失函數(shù)簡介小實驗2手寫一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡并訓練它什么是訓練/預訓練/微調/輕量化微調Transformer結構簡介輕量化微調實驗數(shù)據(jù)集的構建…第四階段20天商業(yè)閉環(huán)對全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認知可以在云端和本地等多種環(huán)境下部署大模型找到適合自己的項目/創(chuàng)業(yè)方向做一名被 AI 武裝的產(chǎn)品經(jīng)理。硬件選型帶你了解全球大模型使用國產(chǎn)大模型服務搭建 OpenAI 代理熱身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地計算機運行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何優(yōu)雅地在阿里云私有部署開源大模型部署一套開源 LLM 項目內容安全互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法備案…學習是一個過程只要學習就會有挑戰(zhàn)。天道酬勤你越努力就會成為越優(yōu)秀的自己。如果你能在15天內完成所有的任務那你堪稱天才。然而如果你能完成 60-70% 的內容你就已經(jīng)開始具備成為一名大模型 AI 的正確特征了。這份完整版的大模型 AI 學習資料已經(jīng)上傳CSDN朋友們如果需要可以微信掃描下方CSDN官方認證二維碼免費領取【保證100%免費】