llamaindex的BM25Retriever基于RankBM25[1]的OkapiBM25。RankBM25，兩行代碼實現(xiàn)搜索引擎RankBM25?提供了多種BM25算法，如OkapiBM25?，BM25L?，BM25+等。它的使用也非常簡單安裝pipinstallrankbm25初始化以O(shè)kapiBM25為例fromrankbm25importBM25Okapicorpus["Hellotheregoodman!","ItisquitewindyinLondon","Howistheweathertoday"]分詞使用空格tokenizedcorpus[doc.split("")fordocincorpus]bm25BM25Okapi(tokenizedcorpus)...

TLDR本文將展示如何使用DuckDB的數(shù)組類型和余弦相似度函數(shù)實現(xiàn)高效的基于文本嵌入的向量搜索，并通過電影數(shù)據(jù)集實例演示其應(yīng)用。簡介現(xiàn)在，許多分析任務(wù)涉及文本數(shù)據(jù)，例如電子商務(wù)商店的產(chǎn)品評論。這些任務(wù)包括但不限于分類、聚類和相似性比較。它們主要使用文本數(shù)據(jù)的向量嵌入表示來實現(xiàn)矢量搜索功能。DuckDB提供了Array[2]和List[3]數(shù)據(jù)類型，可以用來存儲和處理向量嵌入，以實現(xiàn)向量搜索。在這個系列博客的第一篇中，我們將...

什么是RAG？檢索增強生成（RAG）是指對大型語言模型輸出進行優(yōu)化，使其能夠在生成響應(yīng)之前引用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源之外的權(quán)威知識庫。大型語言模型（LLM）用海量數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，使用數(shù)十億個參數(shù)為回答問題、翻譯語言和完成句子等任務(wù)生成原始輸出。在LLM本就強大的功能基礎(chǔ)上，RAG將其擴展為能訪問特定領(lǐng)域或組織的內(nèi)部知識庫，所有這些都無需重新訓(xùn)練模型。這是一種經(jīng)濟高效地改進LLM輸出的方法，讓它在各種情境下都能保持相關(guān)性、準...

LMStudio簡介LMStudio是一款免費本地模型部署、應(yīng)用軟件，主要功能：?模型部署?Chat應(yīng)用?兼容OpenAI的LocalServer，支持以下接口?GETv1models?POSTv1chatcompletions?POSTv1embeddings?POSTv1completionsLMStudiovsollamaLMStudio功能上比ollama+OpenWebUI弱不少（OpenWebUI的缺點就是比較難安裝），有興趣OpenWebUI的，建議看看這兩篇文章?一行代碼讓你免魔法部署OpenWebUI?ollama使用技巧集錦沒有魔法，無法下載hugg...