此文章介绍Cloudera Manager配置Hive Metastore1，环境信息2，配置Namenode 的HA1，环境信息基于 Cloudera Manager5安装部署CDH5.X文章的环境信息。2，配置Namenode 的HA2.1，进入HDFS界面，点击“启用High Availability”2.2，输入NameService名称，这里设置为：nameserv

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(

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