Python代码能否替代SQL语句进行数据查询？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SlvhwzjjgiclLpkVgfVcCbLPncW/ac... 查询，并展示了一个名为VA 的项目，该项目通过增加检索（RAG）机制，提高了大模型在生成SQL 语句 ... 随着用户的不断迭代和数据集的完善，VA 项目能够 ...
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RAG系统步骤7：处理用户查询 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/NDkWw64BvixSX1kKPO3cLao1nvc/a9PyMongo:用于与MongoDB 交互的Python 库,提供连接到集群并查询存储在集合和文档中的数据的功能。 Hugging Face datasets:Hugging Face 库包含音频、视觉和文本数据集。
小白入门大模型：LangChain - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/GLa9wj9gciIdlRkikoFcbLHInse此外，这种方法可以更容易地处理大型数据集，因为它可以减少训练和推理过程中需要处理的数据量。 LLM终端. LLM终端是接收输入数据并生成LLM输出的终端。LLM终端负责管理模型 ...
GraphRAG：终极RAG 引擎- 语义搜索、嵌入、矢量搜索等等！
https://docs.feishu.cn/article/wiki/HMOywSa8Ei6RqVkB02ccDkSlndc最后，运行以下命令以启动对话： python -m graph rag query。 这将初始化查询或输入，并设置为根文件夹，接着输入查询。 这样就可以在本地访问和使用RAG系统。 我 ...
创建Python虚拟环境助力资讯问答机器人 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/HrbtwiO1Bi0eEPksQDccMiimnob/a62024年4月18日 ... 基于用户的问题，从向量数据库中检索相关段落，并根据设定的阈值进行过滤，最后让模型参考上下文信息回答用户的问题，从而实现RAG。 def ...
Nebula Siwi使用的数据集有何特点？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/LgiKwdqjTiqgOzk3DflcPps4n9e/aciter\(\) 方法会在自动机中搜索 sentence ，并返回一个迭代器。这个迭代器的每个元素都是一个元组，包含两个元素：匹配的单词在 sentence 中的结束位置和该单词在 add\_word\( ...
Python 数据库：功能与应用的深度探索 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/KUJzwgYWQiEE3ekGmP6cW4kynpf对于关系型数据库，Python 中的MySQLdb、psycopg2、pyodbc 等库可以方便地连接到MySQL、PostgreSQL、SQL Server 等数据库，并执行查询、插入、更新和删除等操作。 ... 集等。
主动提示（Active-Prompt）：适应不同任务 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/VtUNwrBp8ifiUpkjn9Gc529Xnue/an... Python函数来解析查询；. 第三步，通过为变量分配不同的值来解决第(I)步中的查询；. 如果第(III)步中的解决方案在N次迭代中是正确的，则最终将变量替换为原始查询值并计算答案 ...
认识大模型Embedding 技术加实战 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/QYXEwBnEkiVSuLkcZlGcQEixn7f/a72024年3月21日 ... ... 并压缩到便于计算和比较的数值形式，以下是几种常见的Embeddings 类型 ... 4）存储：存储Embedding 结果，对于大型数据集的Embedding 结果，可以使用向量数据库 ...
Python数据分析如何高效处理？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/IctOw9B3IifZpikYZgxcbtgJncb/aq我们在HotpotQA数据集上探索了微调的方法并取得了初步的有希望的结果，但是未来可以通过加入更多高质量的人工标注来进一步提高性能。扩大ReAct的应用范围，采用多任务训练，并 ...