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使用LLM和LlamaIndex读取数据库示例

LlamaIndex是一个强大的库,它提供了多种读取器(Reader),可以从不同的数据源中读取数据。这些数据源包括数据库、Google Docs、Twitter等。本文主要介绍如何使用DatabaseReader读取数据库数据,并使用LLM进行处理。

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#数据库#python
使用LlamaIndex实现SQL与向量数据库的路由查询引擎

"用于将自然语言查询转换为SQL查询,适用于city_stats表,包含每个城市的人口和国家信息"),description=f"用于回答关于。

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#数据库#sql#jvm +1
使用MultiQueryRetriever优化向量数据库检索:提高AI问答系统的准确性和全面性

自定义输出解析器# 自定义提示模板# 创建LLM链# 使用自定义链创建MultiQueryRetriever# 执行检索")len。

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#数据库#人工智能#python
Chroma向量存储:AI原生开源数据库的入门指南

Chroma向量存储为AI和机器学习应用提供了强大而灵活的数据管理解决方案。通过本文,我们介绍了Chroma的基本使用方法,包括初始化、数据管理和查询操作。Chroma官方文档LangChain文档中的Chroma部分向量数据库概念指南检索增强生成(RAG)教程。

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#数据库#oracle#python
使用人工智能与大模型技术构建智能问答系统

智能问答系统是一种利用自然语言处理(NLP)技术,从海量数据中提取答案并响应用户输入的问题的系统。它应用广泛,可以在客服、在线教育、医疗等多个领域实现自动化回答。

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#人工智能#python
Javelin AI Gateway 入门:使用 Python SDK 与大语言模型交互

集中化模型管理访问安全控制企业级策略和成本管理统一的 API 端点这些特性使得企业能够更安全、更有效地部署和管理 AI 应用。Javelin AI Gateway 为企业提供了一个强大的工具,用于管理和使用各种 AI 模型。通过本教程,我们学习了如何使用 Python SDK 与 Javelin AI Gateway 进行基本交互,包括文本补全、嵌入生成和聊天功能。Javelin 官方文档Jave

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#人工智能#gateway#python
使用LlamaIndex和Gradient微调GPT-3.5

本文将介绍如何利用LlamaIndex和Gradient进行GPT-3.5模型的微调,以达到更好的结构化输出,并提高处理特定任务的性能。本次实验我们以维基百科中的城市文章为数据集,通过生成综合数据集进行微调,并进行一些基础评估。

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#gpt-3#python
使用Intel Extension for Transformers进行高效自然语言嵌入模型

在现代人工智能应用中,嵌入模型(Embedding Models)是实现文本语义理解和自然语言处理的核心技术之一。本文将介绍如何使用Intel Extension for Transformers优化的BGE(Balanced General Embedding)模型来实现高效的文本嵌入。

#python
到底了