文本分割: 使用将长文本分块向量化: 通过将文本转换为向量向量存储: 使用FAISS构建高效的向量数据库检索器: 通过创建检索接口。

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评价指标定义及理解mAPmean Average Precision, 即各类别AP的平均值APPR曲线下面积，后文会详细讲解PR曲线Precision-Recall曲线PrecisionRecallTPIoU>0.5的检测框数量（同一Ground Truth只计算一次）FPIoU

除了使用进行预训练以外，还有一个常见的预训练模型库，叫做timm，这个库是由Ross Wightman创建的。里面提供了许多计算机视觉的SOTA模型，可以当作是torchvision的扩充版本，并且里面的模型在准确度上也较高。在本章内容中，我们主要是针对这个库的预训练模型的使用做叙述，其他部分内容（数据扩增，优化器等）如果大家感兴趣，可以参考以下两个链接。

深度学习介绍基于仿生学的一种自成体系的机器学习算法，包括但不限于图像识别、语音、文本领域。梯度下降法作为深度学习算法种常用的优化算法梯度下降法，是一种基于搜索的最优化方法，最用是最小化一个损失函数。梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小

输入文本先通过embedding层转换为词向量表示。添加一个维度以适配卷积操作（unsqueeze(1)）。应用多个卷积层和池化层（conv_and_pool），然后将结果拼接。应用Dropout。通过全连接层得到最终分类结果。"""配置参数"""self.train_path = dataset + '/data/train.txt' # 训练集self.dev_path = dataset +

简单来说，Prompt就是用户与大语言模型交互时提供的输入。换句话说，prompt 是你希望大模型处理和生成回应的提示词或指令。在与大模型的对话中，prompt 是一个输入，模型根据它来理解用户的需求，生成相应的输出（通常被称为Completion，即完成的文本）。是设计和优化 prompt 的过程，目的是通过精心构建的输入来引导模型生成理想的输出。这涉及到如何合理地提出问题、如何在 prompt

在使用 HyDE混合策略 转换 query 时，生成的 doc 如下作者可能会说，艺术比工程更持久和独立。之前学习的优化策略都是将对应的 查询 生成 新查询，通过 新查询 来执行相应的检索，但是在数据库中存储的数据一般都是 文档 层面上的，数据会远远比 查询 要大很多，所以 query 和 doc 之间是不对称检索，能找到的相似性文档相对来说也比较少。对于 doc-doc 类型的检索，虽然在语义空

通过 LangSmith 观察该检索器的运行流程，可以发现，原始检索器找到了 4 条数据，但是经过重排序后，只返回了相关性高的 3 条（可设置），有一条被剔除了，这也是 压缩器 和 文档转换器 的区别（不过在旧版本的 LangChain 中，两个没有区别，所以在很多文档转换器的文档中都可以看到压缩器的存在）。等，体验与评分最好的是 Cohere 的在线模型，不过它是一项付费服务（注册账号提供免费额

ZhipuAILLM_call_llm_type通过插入特定的上下文和问题来生成提示，适用于自然语言处理模型。它确保模型生成的回答简洁明确，并在回答结束时添加template = """使用以下上下文来回答最后的问题。如果你不知道答案，就说你不知道，不要试图编造答案。最多使用三句话。尽量使答案简明扼要。{context}问题: {question}"""