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关键词embedding解读_embedding和tokenizer(2024年11月精选)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：新闻更新日期：2024-11-28

关键词embedding

Colab实践：KG+RAG傻瓜式指南嘿，大家好！今天我要和你们分享一个超级实用的Colab实践指南，特别适合那些刚开始接触知识图谱和RAG（检索增强生成）的小伙伴们。我们会用到一些强大的工具，比如LangChain和Neo4j，来构建一个傻瓜式的知识图谱和RAG系统。准备好了吗？Let's go！利用LangChain下载维基百科并分块 𐟓š 首先，我们需要用LangChain来下载维基百科的内容。这个过程其实很简单，只需要指定一个查询关键词（比如“Elizabeth I”），然后让LangChain去下载相关的维基百科文章。下载完成后，我们会把这些文章分块，方便后续处理。用LLMGraphTransformer创建知识图谱 𐟌 接下来，我们要用LLMGraphTransformer来创建知识图谱。这个模块可以自动识别实体、关系，并把它们存储到图数据库中。这样一来，我们就可以方便地查询各种信息和关系了。混合检索相关信息 𐟔 在RAG系统中，检索信息的方式有两种：Graph检索和Text检索。Graph检索主要是通过查询图数据库中的实体和关系来获取信息；而Text检索则是通过embedding技术，找到与查询文本相似的文档。这两种方式结合起来，可以让我们更全面地获取信息。构建Prompt模板并作答 𐟓 最后，我们需要构建一个Prompt模板，并根据用户的提问来生成答案。这个过程会用到一些大模型（比如GPT-3.5），它们可以自动识别问题中的实体和关系，并生成相应的答案。总结 𐟓 通过这个实践指南，我们可以看到知识图谱和RAG的强大结合力。通过结构化的图数据库和未结构化的文本数据，我们可以更全面、更准确地获取信息。希望这个指南能帮到你们，让你们在知识图谱和RAG的应用中更加得心应手！好了，今天的分享就到这里，如果有任何问题，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

Notebook LM：学术研究者的新宠作为一名结合了程序员背景的学术研究者，我常常自己开发一些小工具来加快研究进程。然而，在试用了Google的Notebook LM后，我意识到自己在这方面投入的时间和精力可能太多了。Notebook LM的功能远远超出了我以往使用过的其他工具。以下是我的深度体验分享。学术文章总结的革新 𐟓š 目前市面上已经有很多针对学术文章的AI总结工具，如Chat with PDF等，但Notebook LM自带的总结功能在使用体验上更胜一筹。它不仅能够对整篇文章进行总结，还能让用户搜索文章并提出相关问题，帮助研究者与文章之间形成对话。作为研究者，我们通常会关注文章的特征、与其他研究的差异以及它独特的贡献。以往这些信息往往需要我们主动提问或通过与PDF的对话获得，而Notebook LM则能够自动生成符合研究者思维习惯的总结，极大地提升了研究效率。智能提问与逻辑把控 𐟤” Notebook LM的另一个亮点是它生成的相关问题。与一般基于简单关键词匹配的提示不同，Notebook LM能够在逻辑和细节上精确地把控，提出深度且具备批判性思维的问题。这些问题帮助我在阅读文献时，与文章展开更深层次的对话。它不仅提出常见的关键问题，还能识别出具有不同假设和逻辑链条的讨论点，提供新的思路和视角。自动反馈与盲点提示 𐟔 除了智能总结与提问外，Notebook LM还能够分析我对文章的理解，并提供反馈。如果我在发表自己对文章的理解时存在潜台词、假设或理解偏差，Notebook LM会快速指出这些盲点。这种及时的反馈极大地帮助了我优化阅读文献的角度，确保我能够更准确地理解文章内容，避免带有误解的前提去分析研究结果。高效的结构化输出与总结 𐟓Š Notebook LM还能够将对话内容进行结构化整理，比如以分段落、加上bullet points的形式呈现。更值得一提的是，它能够整合我的思考方式与文献内容，生成相关性高、清晰且准确的结论，远胜于一般只基于embedding搜索的工具。希望我的体验能够为正在寻找合适学术工具的你提供一些参考。

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