在今年以OpenAI为代表的LLM席卷全球前，笔者尝试了很多开源技术来进行实体关系的识别，发现中文环境下，百度的Paddle所展示出的效果最好的。一种更好的办法是，在提示中给出Json格式的输出样例，以确保LLM按照指定的格式输出结果，方便后续的程序统一处理，更加简单、方便。从目前的实验结果看，使用LLM进行实体关系的识别，较之前的技术，有了很大程度的提升。但在使用LLM的这种技术时，需要注意，不

转自：http://book.51cto.com/art/201004/193276.htm方差是总体所有变量值与其算术平均数偏差平方的平均值，它表示了一组数据分布的离散程度的平均值。标准差是方差的平方根，它表示了一组数据关于平均数的平均离散程度。 其中， 为总体平均数， 为样本平均数，N为总体的个数，n为样本的个数。虽然标准差有

本次我们选择使用腾讯云的向量库来代替Milvus向量库，完RAG应用场景的搭建。除了向量库采用腾讯云以外，我们本次也将文本Embedding以及大语言模型都换成腾讯云的技术栈，大模型使用腾讯云的混元大模型。在搭建这个实验的过程中，我们能够看到不同技术路线带来的效果差异。

HuggingFists正是在这样的需求背景下产生的。从HuggingFists的名字也不难看出，其与HuggingFace一定存在某种渊源。事实是，开发团队为了表达对HuggingFace公司在人工智能领域为所有从业者做出的贡献，故将其命名为”HuggingFists”,并为其设计了如下的图标，以一种中国人的礼仪文化对其表达了诚挚谢意。HuggingFists支持通过低代码的方式使用Huggin