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关键词embedding解读_embedding层的作用(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。

传统RAG与Graph RAG的7大差异 1. 𐟓Š 传统RAG的核心链路：索引（向量嵌入）：通过Embedding模型将文档转换为向量编码，并存储在数据库中。检索（相似查询）：使用Embedding模型对查询进行向量编码，通过相似性查询（ANN）找到最相似的文档。生成（文档上下文）：将检索结果作为上下文，与问题一起提交给大模型进行处理。 𐟔砒AG的架构： Document Indexing Phase：预处理文档并转换为向量。 Query Phase：从用户查询中提取文本块并进行嵌入。 Embedding Model：将文本块转换为向量。 Similarity Search：通过相似性查询找到最相似的文档。 Retrieval：从数据库中检索相关文档。 Context Database：将检索结果作为上下文与问题一起提交给大模型。 𐟌 广义RAG问答链路： Document Indexing Phase：预处理文档并转换为向量。 Query Phase：从用户查询中提取文本块并进行嵌入。 Embedding Model：将文本块转换为向量。 Similarity Search：通过相似性查询找到最相似的文档。 Retrieval：从数据库中检索相关文档。 Context Database：将检索结果作为上下文与问题一起提交给大模型。 𐟚렒AG存在的问题：知识库内容缺失：现有文档可能无法回答用户问题，系统有时会给出不相关的回应。 TopK截断有用文档：相似度不足导致相关文档被截断。上下文整合丢失：检索到的包含答案的文档可能因重排序或过滤规则而被忽略。有用信息未识别：LLM可能无法正确识别文档中的有价值内容。提示词格式问题：提示词格式错误可能导致大模型无法识别用户意图。准确性不足：LLM可能过度利用或未充分利用上下文信息。 𐟓ˆ Graph RAG的核心链路：索引（三元组抽取）：通过LLM服务实现文档的三元组提取，并写入图数据库。检索（子图召回）：通过LLM服务实现查询的关键词提取和泛化，并基于关键词实现子图遍历，搜索N跳以内的局部子图。生成（子图上下文）：将局部子图数据格式化为文本，作为上下文和问题一起提交给大模型处理。 𐟒᠒AG与Graph RAG的成本对比： Graph RAG通过引入知识图谱技术，提供了更高质量的上下文，但增加了系统的复杂性和成本。Graph RAG的核心链路包括索引（三元组抽取）、检索（子图召回）和生成（子图上下文），这些步骤需要更多的计算资源和存储空间。

大模型优劣评判标准：运营眼中的亮点为了深入了解大模型的优劣，我收集了三十篇最近两个月的运营文章，发现大家在宣传模型时主要强调以下几个关键词：评测结果、性能、参数规模、多模态、多语言、上下文长度、训练数据集规模和算力消耗。 𐟓Š 评测结果是宣传的重点，其中公认的评测集如MATH（数学竞赛）、ARC-C（科学推理）、MMLU（综合知识能力）、Humaneval、MBPP（代码生成）等，以及排行榜如SWEBench、SuperCLUE、Hugging Face、OpenCompass，还有LMSys聊天机器人竞技场、Chatbot Arena等竞技场的表现，都是吸引眼球的宣传点。 𐟚€ 性能是另一个备受关注的特性，尤其是GPT-4o的性能提升，让人惊叹。性能的提升意味着质变，原本难以完成的任务变得可能。 𐟓 参数规模也是一个重要的考量因素，但并非唯一优势。在某些场景下，如资源受限的嵌入式系统或实时性要求较高的应用中，轻量级模型可能更为合适。而且，小规模参数模型近年来也受到了越来越多的关注。 𐟎蠥䚦衦€被视为未来的发展方向，信息互通将多种模态混合在一起，被认为是未来大模型的一种形式。 𐟌 多语言支持也是一个宣传标配，无论是自然语言还是代码类语言，都强调支持多种语言类型。 𐟔 上下文窗口的突破也是一个吸引人的宣传点，像早前的Kimi就借助这个特点吸引了不少用户。 𐟓ˆ 当训练数据集规模达到非常大时，通常意味着模型有着非常强大的泛化能力，决策相对更准确。以上就是本次调研的结果。有趣的是，SOTA（State of the Art）出现了5次，确实过去的几个月，上限在不断被突破，按照这个发展速度，对未来狠狠期待住了。

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