在本章的探索和实践中，我们成功地利用了ChatCompletion API与本地知识库相结合的方法，构建了一个能够进行多轮对话的机器人。通过精心设计的系统角色知识和对话流程，我们的机器人能够在多个回合中维持与用户的自然对话，提供了一种新颖且有效的解决方案，尤其适用于客户服务和教育辅导等场景。此外，这一技术的进步还将推动相关伦理和隐私保护措施的发展，确保在增强AI能力的同时，用户的安全和权益得到充分

在本章的探索和实践中，我们成功地利用了ChatCompletion API与本地知识库相结合的方法，构建了一个能够进行多轮对话的机器人。通过精心设计的系统角色知识和对话流程，我们的机器人能够在多个回合中维持与用户的自然对话，提供了一种新颖且有效的解决方案，尤其适用于客户服务和教育辅导等场景。此外，这一技术的进步还将推动相关伦理和隐私保护措施的发展，确保在增强AI能力的同时，用户的安全和权益得到充分

这些预测任务训练出来的神经网络权重可以用作单词的嵌入。4、图嵌入（Graph Embedding）：主要用于图结构的学习，将图中的节点（可能是用户、物品或其他实体）和边（表示节点之间的关系）映射到低维向量空间中。3、FastText：是由 Facebook AI Research 开发的一种模型，它在 Word2Vec 的基础上添加了一个字符级别的n-gram 特征。3、图像嵌入（Image Em

前言OpenAI 大模型提供了一些强大的 API，方便用户与 OpenAI 的大语言模型进行交互。除了上篇中讲到的Embeddings中需要用到的embeddings接口，其核心接口主要是Completions 和Chat Completions接口。一、OpenAI 大模型接口列表二、Completions（文本自动补全类模型API）自动文本补全、用于生成各类文本任务的模型，可以根据给定的提示(

这些预测任务训练出来的神经网络权重可以用作单词的嵌入。4、图嵌入（Graph Embedding）：主要用于图结构的学习，将图中的节点（可能是用户、物品或其他实体）和边（表示节点之间的关系）映射到低维向量空间中。3、FastText：是由 Facebook AI Research 开发的一种模型，它在 Word2Vec 的基础上添加了一个字符级别的n-gram 特征。3、图像嵌入（Image Em

在本章的探索和实践中，我们成功地利用了ChatCompletion API与本地知识库相结合的方法，构建了一个能够进行多轮对话的机器人。通过精心设计的系统角色知识和对话流程，我们的机器人能够在多个回合中维持与用户的自然对话，提供了一种新颖且有效的解决方案，尤其适用于客户服务和教育辅导等场景。此外，这一技术的进步还将推动相关伦理和隐私保护措施的发展，确保在增强AI能力的同时，用户的安全和权益得到充分

是一个快速且易于使用的库，用于 LLM 推理和服务，可以和HuggingFace 无缝集成。vLLM利用了全新的注意力算法「PagedAttention」，有效地管理注意力键和值。在吞吐量方面，vLLM的性能比HuggingFace Transformers(HF)高出 24 倍，文本生成推理（TGI）高出3.5倍。是伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架，旨在极大地提升实时场景下的

1，在Cloudera Manager5中安装CDH时报如下错：查看旁边的“详细信息”链接，可以发现在“正在启动 Cloudera Manager Agent…”环节有如下错误：>>IOError: [Errno 13] Permission denied: '/var/log/cloudera-scm-agent/cloudera-scm-agent.log'>>error: [Errno

注：此文章转载至http://www.36dsj.com/archives/30017原文如下：引言大数据查询分析是云计算中核心问题之一，自从Google在2006年之前的几篇论文奠定云计算领域基础，尤其是GFS、Map-Reduce、 Bigtable被称为云计算底层技术三大基石。GFS、Map-Reduce技术直接支持了Apache Hadoop项目的诞生。Bigt

一，安装环境硬件：虚拟机操作系统：Centos 6.4 64位IP：10.51.121.10主机名：datanode-4安装用户：rootHadoop：Hadoop2.6二，安装Mysql1，到http://dev.mysql.com/downloads/repo/yum/下载mysql-community-release-el6-5.noarch.rpm