1.1 创建一个解析对象1.2 向该对象中添加所需得命令行参数和选项，每一个add_argument方法对应一个参数或选项；1.3 调用parse_args()方法进行解析使用。1.4 HfArgumentParser是Transformer框架中的命令行解析工，它是ArgumentParser的子类，用于从类对象中创建解析对象。这里利用HfArgumentParser加载用于构建模型、微调模型的

Linux是一款非常流行的操作系统，可以使用任何文本编辑器编辑Python文件。2、输入以下命令，其中filename是你新建的文件名，.py表示Python文件的后缀名；5、按下Esc键，输入 :wq 保存并退出文件编辑模式；1、打开终端，进入需要新建Python文件的目录；4、在编辑模式下，输入Python代码；6、输入以下命令，运行Python文件。3、输入以下命令，进入文件编辑模式；

BGE M3-Embedding来自BAAI和中国科学技术大学，是BAAI开源的模型。相关论文在https://arxiv.org/abs/2402.03216，论文提出了一种新的embedding模型，称为M3-Embedding，它在多语言性（Multi-Linguality）、多功能性（Multi-Functionality）和多粒度性（Multi-Granularity）方面表现出色。

大模型微调（Fine-tuning）是指在已经预训练好的大型语言模型基础上，使用特定的数据集进行进一步的训练，以使模型适应特定任务或领域。其根本原理在于，机器学习模型只能够代表它所接收到的数据集的逻辑和理解，而对于其没有获得的数据样本，其并不能很好地识别/理解，且对于大模型而言，也无法很好地回答特定场景下的问题。例如，一个通用大模型涵盖了许多语言信息，并能够进行流畅的对话。但是如果需要医药方面能够

大模型微调（Fine-tuning）是指在已经预训练好的大型语言模型基础上，使用特定的数据集进行进一步的训练，以使模型适应特定任务或领域。其根本原理在于，机器学习模型只能够代表它所接收到的数据集的逻辑和理解，而对于其没有获得的数据样本，其并不能很好地识别/理解，且对于大模型而言，也无法很好地回答特定场景下的问题。例如，一个通用大模型涵盖了许多语言信息，并能够进行流畅的对话。但是如果需要医药方面能够

大模型微调（Fine-tuning）是指在已经预训练好的大型语言模型基础上，使用特定的数据集进行进一步的训练，以使模型适应特定任务或领域。其根本原理在于，机器学习模型只能够代表它所接收到的数据集的逻辑和理解，而对于其没有获得的数据样本，其并不能很好地识别/理解，且对于大模型而言，也无法很好地回答特定场景下的问题。例如，一个通用大模型涵盖了许多语言信息，并能够进行流畅的对话。但是如果需要医药方面能够

大模型微调（Fine-tuning）是指在已经预训练好的大型语言模型基础上，使用特定的数据集进行进一步的训练，以使模型适应特定任务或领域。其根本原理在于，机器学习模型只能够代表它所接收到的数据集的逻辑和理解，而对于其没有获得的数据样本，其并不能很好地识别/理解，且对于大模型而言，也无法很好地回答特定场景下的问题。例如，一个通用大模型涵盖了许多语言信息，并能够进行流畅的对话。但是如果需要医药方面能够

BGE M3-Embedding来自BAAI和中国科学技术大学，是BAAI开源的模型。相关论文在https://arxiv.org/abs/2402.03216，论文提出了一种新的embedding模型，称为M3-Embedding，它在多语言性（Multi-Linguality）、多功能性（Multi-Functionality）和多粒度性（Multi-Granularity）方面表现出色。

本文首先将关注 RAG 的概念和理论。然后将展示可以如何使用用于编排（orchestration）的 LangChain、OpenAI 语言模型和 Weaviate 向量数据库来实现一个简单的 RAG。本文介绍了 RAG 的概念，其最早来自 2020 年的论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》。在介绍

唉，先给大家讲个故事听！由于小张昨天被迫需要将Anaconda环境迁移至一个新的磁盘，在博客上查了超级多的资料，终于把环境迁移成功了，但这个时候我的python项目在选择解释器时，却一直出错，一直显示选择的解释器无效！总结：实际上是因为在python3.7.0中，它的typing模块中没有OrderedDict，但是在python3.7.4中，typing模块中包含OrderedDict，可以直接