> 在移动端App开发中,由于H5 Web页面具有原生应用不具备的多平台复用、热更新等诸多便利特性,我们往往会将一部分对性能体验要求不是特别高的页面采用H5 Web完成,然后App基于WebView作为容器承载页面,而跨端通讯就是这一场景下的刚需功能。# 实现跨端通讯的主要方式1.WebView URL Scheme拦截;2.原生App获取JS上下文,将API注入Window;3.WebView 中的 prompt/confirm/alert 拦截;得物App现有的跨端通讯方式主要为URL Sche...
比如为根据Prompt来识别并添加飞书日程、创建飞书任务、总结会议大纲/妙计并对内容进行解析......飞书开放平台中的能力都可以通过插件来实现,当然也就可以集成到Coze的Bot中了。**飞书调用Coze**在飞书中可以通过@Bot的方式来调用该AI应用,Bot有啥功能则飞书机器人就有啥功能,这部分已经验证。如果在飞书文档中如果能嵌入@Bot,这样就可以直接使用@Bot的方式获取AI应用生成的内容就非常不错了,这些还有待验证。
提示学习(Prompt-Tuning)。前者是通过新数据集在已有模型上进一步训练,训练成本较高,时效性较差。后者在训练成本,时效性上都比较灵活。本文将基于提示学习方式,介绍如何基于火山引擎云搜索服务和方舟平台来构建专属的智能问答系统。利用嵌入技术(embedding),通过嵌入模型,将数据集内容转化为向量,然后**借助火山引擎云搜索服务 ESCloud 的向量搜索能力**,将这些向量和数据保存起来。在查询阶段,通过相似度查询,匹配出关联的 to...
prompt、langchain、ChatGPT API、RAG、向量检索、agent等感谢吴恩达,他在 deeplearning 上有很多基础入门的课程,对我帮助很大。下面是我学习的三个课程的笔记:[吴恩达 prompt 课程笔记](https://zhuyaguang.github.io/promptclass/),[吴恩达-使用ChatGPT API构建系统-笔记](https://zhuyaguang.github.io/wuclass2/),[吴恩达-基于LangChain的大语言模型应用开发](https://zhuyaguang.github.io/wuclass3/)。这里也要推荐一位...
提示学习(Prompt-Tuning)。前者是通过新数据集在已有模型上进一步训练,训练成本较高,时效性较差。后者在训练成本,时效性上都比较灵活。本文将基于提示学习方式,介绍如何基于火山引擎云搜索服务和方舟平台来构建专属的智能问答系统。利用嵌入技术(embedding),通过嵌入模型,将数据集内容转化为向量,然后**借助火山引擎云搜索服务 ESCloud 的向量搜索能力**,将这些向量和数据保存起来。在查询阶段,通过相似度查询,匹配出关联的 to...
prompt、langchain、ChatGPT API、RAG、向量检索、agent等感谢吴恩达,他在 deeplearning 上有很多基础入门的课程,对我帮助很大。下面是我学习的三个课程的笔记:[吴恩达 prompt 课程笔记](https://zhuyaguang.github.io/promptclass/),[吴恩达-使用ChatGPT API构建系统-笔记](https://zhuyaguang.github.io/wuclass2/),[吴恩达-基于LangChain的大语言模型应用开发](https://zhuyaguang.github.io/wuclass3/)。这里也要推荐一位...
提示学习(Prompt Learning)等细分领域,而后者则孕育出了数据增强等细分领域。 为了帮助初学者少走弯路以及更多人了解自然语言处理技术,笔者总结了2021年自然语言处理的一些经典案例(论文和AI比赛),希望能够启发大家的思维,最终推动自然语言处理的发展与进步。由于自然语言处理的细分领域较多,鉴于篇幅和时间的原因,以下主要介绍其中的几大方面:预训练语言模型、。为了让大家能够深刻理解其中的要点,笔者提炼出相应的**核心方...
本文基于火山引擎云搜索服务 ESCloud、火山方舟大模型服务平台,以及开源框架 LangChain,快速搭建一套智能问答系统。 背景信息大型语言模型(Large Language Model,LLM)在图像生成,书写文稿,信息搜索等领域被广泛应用,但在垂直领域由于受到特定领域数据集的训练和时效性限制,在 LLM 的基础上构建垂直领域的产品时,需要将特定的知识库输入到模型中来训练或者推理。目前输入知识库的方法有微调(Fine-Tuning)和提示学习(Prompt-Tuning...
结合相似数据重新组装 Prompt,让 ChatGPT 生成回答。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/d32d900b82d047adb7a45ec3128cfb71~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711729246&x-signature=ElCMK%2FNcAuU9WCYgJc20Naimu58%3D)· **文本搜索引擎**:帮助用户从文本数据库中通过关键词搜索所需信息。· **金融和风险管理**:它可以用于金融数据的存储、分析和...
if you don't get a default installation promptxcode-select --install2. 上传文案出现乱码请检查文件编码,默认只支持utf-8编码 3. 子账号无法正常使用命令行工具需要先对子账号预先设置策略【访问控制】- 【策略管理】-【用户自定义策略】-【新增策略】 json { "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "i18n_openapi:*" ], "Resource": [ "*" ] } ]}
**8.promt构建:** 设计有效的prompt,.给模型输入提示引导模型生成所需的输出。# 大模型的应用利用大模型实现具体的应用,执行流程可以简化为如下流程图:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/fc3a579b4fa4429ab1c6a4ab57be87a5~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1711729246&x-signature=76Zohx81KkgKpAjlPw60keDnT4A%3D)LLM Chain的一个例子如下:```py...
parameters.max_new_tokens integer 最多新生成 token 数(不包含 prompt 的 token 数目):和max_tokens一般二选一设置 parameters.min_new_tokens integer 最少新生成 tokens 数。 parameters.temperature number 采样温度,(0, 1.0] parameters.top_p number 核采样,[0, 1.0] parameters.top_k integer top-k-filtering 算法保留多少个 最高概率的词 作为候选,正整数。 Output 字段 类型 描述 choices list(choice) ch...
usage object json { "prompt_tokens": 18, "completion_tokens": 317, "total_tokens": 335}prompt_tokens:提示的 prompt token 数量 completion_tokens:生成的 token 数量 total_tokens:总的 token 数量 在 stream 模式下,只有最后一个输出 frame 才会记录 usage 内容 error(optioanl) object json { "code": "UnauthorizedCode", "code_n": 123456, "message": "You are not authorized"}code:...