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如何使用Metal服务进行机器学习嵌入索引的快速入门

Metal提供了一种方便的方式来处理和索引文本嵌入,这在构建搜索引擎和智能推荐系统时特别有用。通过API,你只需简单的步骤即可完成数据的索引和查询,而不用担心底层的复杂实现。

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#机器学习#人工智能#python
在项目中使用Browserbase进行高效的无头浏览器自动化

Browserbase是一款开发者平台,专注于可靠地运行、管理和监控无头浏览器。无服务器基础设施:提供可靠的浏览器环境,从复杂的UI中提取数据。隐身模式:包括指纹策略和自动验证码解决方案。会话调试器:通过网络时间线和日志检查浏览器会话。实时调试:快速调试自动化脚本。

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#自动化#php#运维 +1
使用LangChain与Together AI进行模型交互

确保你已经获得了Together AI的API key,设置为环境变量或直接在代码中传递。以下是几个示例代码展示如何使用Together AI进行聊天和代码生成任务。

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#人工智能#交互#python
如何使用Metal服务进行机器学习嵌入索引的快速入门

Metal提供了一种方便的方式来处理和索引文本嵌入,这在构建搜索引擎和智能推荐系统时特别有用。通过API,你只需简单的步骤即可完成数据的索引和查询,而不用担心底层的复杂实现。

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#机器学习#人工智能#python
使用大型语言模型 (LLMs) 实现文本摘要的实用指南

在检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)的上下文中,摘要能够帮助从大量检索文档中提取关键信息,从而为LLM提供背景。本文将带您走过如何利用LLM对多个文档进行内容摘要的过程。

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#语言模型#服务器#人工智能 +1
如何使用OpenAI API实现文本生成

文本生成技术是自然语言处理(NLP)领域的一个重要方向,它能够根据输入的提示生成连贯且有意义的文本内容。OpenAI 的 GPT-3 模型是目前最先进的文本生成模型之一,能够生成近似人类撰写的高质量文本。这些文本生成能力在内容创作、对话系统、代码生成等场景中有广泛的应用。

#python
构建知识图谱的实战指南

在本指南中,我们将探讨如何基于非结构化文本构建知识图谱。构建的知识图谱可以在检索增强生成(RAG)应用程序中用作知识库。⚠️ 安全注意 ⚠️构建知识图谱需要对数据库进行写入操作,这存在固有的风险。确保在导入数据前进行验证和校验。有关通用安全最佳实践,请参见。

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#知识图谱#人工智能#python
使用大型语言模型 (LLMs) 实现文本摘要的实用指南

在检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)的上下文中,摘要能够帮助从大量检索文档中提取关键信息,从而为LLM提供背景。本文将带您走过如何利用LLM对多个文档进行内容摘要的过程。

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#语言模型#服务器#人工智能 +1
使用Tencent Cloud VectorDB进行向量数据处理

随着AI技术的发展,处理和分析多维向量数据的需求变得越来越重要。Tencent Cloud VectorDB就是一个专为存储、检索和分析多维向量数据的企业级分布式数据库服务。它支持多种索引类型和相似度计算方法,并能够提供高达百万QPS和毫秒级查询延迟。VectorDB不仅可以作为大型模型的外部知识库来提高响应准确性,还广泛用于推荐系统、NLP服务、计算机视觉和智能客服等AI领域。

#python
如何使用Bilibili API进行视频数据分析

Bilibili是中国最受欢迎的长视频网站之一,拥有庞大的用户群体和丰富的视频资源。开发者可以通过Bilibili API访问平台上的视频数据,从而进行内容分析、数据挖掘等多种应用。

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#数据分析#信息可视化#python
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