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大模型语料库的构建过程包括知识图谱构建垂直知识图谱构建输入到sql构建输入到cypher构建通过智能体管理数据生产组件以下是大模型语料库的构建过程：数据来源确定：文档格式转换与清洗：文档切分操作：领域数据收集与筛选：实体和关系抽取：

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{结对编程/大模型} 实践营项目案例 | 基于RAG搭建政策问答智能聊天助手在构建政策问答智能聊天助手的过程中，我们采用了 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术。RAG 是一种结合了检索和生成的混合型自然语言处理技术，它通过检索相关信息来增强生成模型的上下文理解能力。RAG 的主要优点在于能够有效减少生成式模型的“幻觉”问题，即模型生成与现实不符的内容，从而提高回答的准确性和可靠性。我们将整个搭建过程分为三个关键阶段：数据预处理、推理和评价。

机器学习概述详解机器学习作为人工智能的一个重要分支，近年来得到了广泛的关注和迅速的发展。它主要研究如何让计算机利用数据来提高性能、做出决策或预测。本文将详细介绍机器学习的基本概念、应用场景、算法分类以及开发流程，并通过代码示例展示机器学习的实际应用。

斯坦福李飞飞《AI Agent：多模态交互前沿调查》论文多模态AI系统很可能会在我们的日常生活中无处不在。将这些系统具身化为物理和虚拟环境中的代理是一种有前途的方式，以使其更加互动化。目前，这些系统利用现有的基础模型作为构建具身代理的基本构件。将代理嵌入这样的环境中，有助于模型处理和解释视觉和上下文数据的能力，这是创建更复杂且具备上下文感知的AI系统的关键。例如，一个能够感知用户动作、人类行为、环境对象、音频表达以及场景整体情绪的系统，可以用于指导代理在特定环境中的响应行为。翻译而来供参考，*亦可加入知识星球*阅读英文原版、中文译本（见文末）。

【论文复现】上下位关系自动检测方法📝个人主页🌹：Eternity._ 🌹🌹期待您的关注 🌹🌹本文复现论文 Hearst patterns revisited: Automatic hypernym detection from large text corpora[1] 提出的文本中上位词检测方法。

Easyui 实现订单拆分开票功能1、实现一个订单开具多分发票功能； 2、支持拆行； 3、支持拆数量；1、操作页面展示订订单头信息，订单明细信息 2、点击新增发票按钮弹出一个弹出框用于创建一张拆分发票，弹出框可以选择商品明细输入数量。每次添加一张 3、点击弹出框的保存功能实现订单拆分 4、提交到后台之后，生成多张发票

easyui combobox 只能选择第一个问题解决在拆分开票的时候，弹出框上面有一个下拉框用于选择需要新增的明细行，但是每次只能选择到第一个选择第二条数据的时候默认选择到第一个了

BERT模型中的嵌入后处理与注意力掩码BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种强大的预训练模型，广泛应用于自然语言处理任务。本文将详细介绍BERT模型中的两个重要组件：嵌入后处理和注意力掩码的创建。通过理解这些组件的工作原理，读者可以更好地掌握BERT模型的内部机制，并在实际应用中进行优化和调整。

Easyui ComboBox 数据加载完成之后过滤数据在ComboBox 下拉框中过滤包含"物联网"三个字的选项使用 combobox 的方法在加载时过滤 loadFilter

React的概念以及发展前景如何？React是一个由Facebook开发的用于构建用户界面的的开源JavaScript库，它主要用于构建大型、动态的Web应用程序。React的主要特点是使用VirtualDOM（虚拟DOM）来优化性能，并使用声明式的编程方式来编写UI。

input file检验成功之后才可以点击在上传发票前需要先填写发票号，然后点击选择文件直接完成上传功能在没有输入发票号之前，file按钮不可用不能点击，输入之后，按钮可用，点击之后选择文件，选择文件之后直接完成上传

基于统计方法的语言模型基于统计方法的语言模型主要是指利用统计学原理和方法来构建的语言模型，这类模型通过分析和学习大量语料库中的语言数据，来预测词、短语或句子出现的概率。

EasyUI弹出框行编辑，通过下拉框实现内容联动实现用户支付方式配置，当弹出框加载出来的时候，显示用户现有的支付方式，datagrid的第一列为conbobox,下来选择之后实现后面的数据直接填充；点击新增：新增一个空白行选择结算条款编码：后面的结算方式等信息自动带出来点击删除：此行删除

spring ai 入门之结构化输出 - 把大模型llm返回的内容转换成java bean目录编辑将AI非结构化文本转换为特定格式数据的应用场景说明Spring AI 介绍：为Java开发者打造的AI应用开发框架

easyui +vue v-slot 注意事项https://www.jeasyui.com/demo-vue/main/index.php?plugin=DataGrid&theme=material-teal&dir=ltr&pitem=CheckBox%20Selection&sort=asc

使用Python制作雪景图片教程如果你想用Python写一个程序来输出有关“深夜雪”的诗意文本或描述，可以通过简单的字符串输出来实现。以下是一个示例代码，展示如何用Python来描绘深夜雪的场景。

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Python 应用可观测重磅上线：解决 LLM 应用落地的“最后一公里”问题作者：彦鸿随着 LLM（大语言模型）技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，越来越多的企业开始将 LLM 技术纳入自己的产品和服务中。LLM 在自然语言处理方面表现出令人印象深刻的能力。然而，其内部机制仍然不明确，这种缺乏透明度的做法给下游应用带来了不必要的风险，这也导致了 LLM 应用落地难等问题。因此，理解和解释这些模型对于阐明其行为、局限性和社会影响至关重要。LLM 可观测性能够为模型可解释性提供必要的数据支撑，对于研究人员和开发人员来说，LLM 应用可观测，可以识别意外的偏见、风险和性能改进。

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Python自然语言处理之pyltp模块介绍、安装与常见操作案例pyltp是哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心推出的一款基于Python封装的自然语言处理工具，它提供了哈工大LTP（Language Technology Platform）工具包的接口。LTP工具包以其强大的中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等功能，成为了中文NLP领域的佼佼者。pyltp通过Python接口，可以方便地集成到各种NLP应用中，满足各种复杂的NLP需求。

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免费的自然语言处理问答系统的原理及实现自然语言处理（NLP）问答系统是一种能够通过分析和理解自然语言文本来回答用户问题的人工智能系统。随着人工智能技术的飞速发展，问答系统已经在搜索引擎、智能客服、语音助手等领域得到了广泛应用。