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MIT 6.S081， Lab: mmap
本论文设计的 prompt 以及思路让 LLM 在解决 Text2SQL 任务上有了不错的表现，产生了与最先进的微调方法相当甚至更优的结果。但是，本文的思路需要多轮与 LLM 交互，从而产生了巨大的花费和延迟，论文给出，在使用 GPT4 响应 Spider 数据集中 question 时表现出大约 60s 的延迟。
李宏毅生成式 AI 课程的 Lab Homework 5 实验的笔记
DPR —— 经典地使用嵌入向量来检索文档的模型
大多数 RAG 都是一次检索来辅助 LLM 生成，但是面对多步骤推理问题，往往需要多次检索多次推理才能解决。本文提出了 IRCoT：交叉进行 CoT 指导 retrieval 和使用 retrieval result 提升 CoT。也就是说，retrieval 和 reason 两个步骤必须相互通知。下图给了一个例子：对于如上的问题, “In what country was Lost Gravi
本文将使用Python Web框架 FastAPI 实现与关系数据库MySQL的连接与操作。一、连接 MySQL在database.py中，完成与MySQL的连接# database.pyfrom sqlalchemy import create_enginefrom sqlalchemy.ext.declarative import declarative_basefrom sqlalchemy
Self-RAG：在 RAG 框架中引入自我反思机制，提高检索增强的效果
模型将被在不同的复杂 SQL、复杂数据库、复杂 domains 上被测试，要求模型能够对 question 理解语义，并对新的数据库有泛化能力。任务不评估模型生成 value 的能力，因为这个 benchmark 侧重评估预测出正确的 SQL 结构和 columns，数据集中也被排除了需要常识推理和数学计算的 querys。论文工作还对数据库的 table names 和 column names
问题Vue 在向后端发送请求时会产生跨域问题而请求失败解决办法可以通过配置 vue.config.js 来解决。在 vue.config.js 中，在module.exports 中添加 devServer 字段值如下：devServer: {proxy: {// detail: https://cli.vuejs.org/config/#devserver-proxy'/api': {targ
在<input>标签中，可以使用v-model或v-bind将输入框的value与app的某个变量进行绑定，但是，v-model实施的是双向数据绑定，即双方任何一方的变动都会同步变化到另一方，而v-bind实施的是单项数据流的绑定，可以动态更新HTML元素上的属性。下面看两个例子以对v-model和v-bind进行区分：v-model 示例：<!DOCTYPE html>&