YH2:In-Memory知识库

In-Memory 是 Oracle 在 12.1.0.2 中引入的新特性，旨在加速分析型 SQL 的速度。传统的 OLTP 应用通过 buffer cache 修改数据，分析性的 SQL 从 IM 列式存储中扫描数据，避免物理读成为性能瓶颈。 列式存储表达式 内存中列存储允许以压缩的列格式将对象（表，分区和子分区）填充到内存中。 内存表达式使经常评估的查询表达式能够在内存中列存储中实现，以供后续重用。 将经常使用的查询表达式的实现值填充到内存中列存储中大大减少了执行查询所需的系统资源，并提供更高的可扩展性

LangChain + ChatGLM2-6B 搭建个人专属知识库

树先生之所以现在才更新 ChatGLM2-6B 知识库教程，是想等模型本身再多迭代几个版本，不至于刚出的教程很快不适配，或者项目本身一堆 bug，那样大家使用体验也不好。 ChatGLM2-6B 部署ChatGLM2-6B 微调LangChain + ChatGLM2-6B 构建个人专属知识库ChatGLM2-6B 部署这里我们还是白嫖阿里云的机器学习 PAI 平台，使用 bash web_demo.sh结果对比原始模型微调后模型LangChain + ChatGLM2-6B 构建知识库LangChain 知识库技术原理目前市面上绝大部分知识库都是 LangChain + 模型配置上传知识库基于 ChatGLM2-6B 的知识库问答定制 UI由于 LangChain 项目更新了接口，树先生之前开发的定制 UI 也同步更新进行了适配。 选择知识库基于知识库问答显示答案来源好了，这一篇还挺长的，不过很多内容之前文章中都有提到，相当于是一篇 LangChain + LLM + embedding 构建知识库的总结篇了，大家收藏好这一篇就行了

访答知识库-可以本地使用的知识库

访答知识库-可以本地使用的知识库访答知识库，一键安装，0代码使用。支持图片、视频、语音搜索与问答支持多模态问答。访答本地知识库是个人笔记本上都可以使用的离线知识库，一键安装，0代码使用。 访答本地知识库是绝对安全的知识库。不会上传任何文件、断网可用、绝对安全、自主可控、可自定义。访答本地知识库：保护私有知识产权，保护数据隐私，保护知识安全，拒绝AI白嫖。 访答知识库搜索提供如下搜索、问答和生成（RAG）：文本包含：包含文本；文本相似搜索（父亲和爸爸相似而不相同）图片相似搜索、语音相似搜索、视频相似搜索图片视频相似搜索：视频包含该图片，视频与该图片相似文本搜索图片

2 小时变 30 秒：我用 Dify API 让知识库自动出题

保存为考试系统兼容的题库文件"""withopen(filename,"w",encoding="utf-8")asf:json.dump(questions,f,ensure_ascii=False,indent=2) 效果对比对比维度人工出题DifyAPI自动出题耗时约2小时20题约30秒20题准确率凭记忆，偶尔记错直接从制度原文提取溯源能力说不清依据在哪条每道题标注条款出处多专题切换需要重新翻文件改一个参数就行批量出题一套一套手动来循环调用 ，一次搞定2小时到30秒，效率提升了240倍。 坑2：一次要求太多会重复第一次我让AI「出50道消防安全题」，结果50道里至少有8道换了个问法在问同一件事。改成每次20道、分3次调用，质量明显提升。跟人一样——一次让你写50道题你也糊弄。 延伸阅读作者已发表相关文章（已获腾讯云首页推荐）：•《660+份安全制度文件，我让AI建了一个知识库》•《Flask+CloudflareTunnel：非程序员三天上线在线考试系统全记录》•《2小时变30

Llama2 评测大公开！知识库场景下能否赶超 ChatGPT？

与传统基于知识库的方法不同，RAG 采用的 LLM 已经包含了大量的基于公开互联网的知识。 目前，市面上的一些工具已经可以提供知识库和 LLM 结合的功能。例如，Towhee 开源框架中集成了 Llama2 模型，并可以支持灵活的数据处理逻辑。 模型效果评测总结 在经过文本的格式化后，Llama-2-chat 理解了文本的内容并且给出了回答，由此我们可以窥一斑而知全豹，了解 Llama2 在知识库应用上与 ChatGPT 的差异，在不涉及非常复杂的推理 如果想在知识库场景下帮助 Llama2 一类的 LLM 更好地发挥出它的效用，在知识库中如何检索出来相关度高的内容，如何把文本变为更容易让 LLM 理解的格式，如何组装问题（prompt），都是直接影响到回答效果的重要因素 Llama2 对文本信息的处理能力能够胜任大部分 RAG 场景类的需求，利用知识库搭配如 Milvus 等向量数据库召回相关知识文本用以提供高质量的回答。

SparkDesk知识库 + ChuanhuChatGPT前端 = 实现轻量化知识库问答

上一篇 讯飞星火知识库文档问答Web API的使用（二） 把星火知识库搞明白了； 然后又花了时间学习了一下gradio的一些基础内容: 在Gradio实现两个下拉框进行联动案例解读：change/ ，一个人做搞到头发花白了去 笔者设想的是，借大厂的力，随便拉个机器就可以实现大数据知识库，岂不是美哉 目前实现的效果： 目前需要的功能： 右侧改造【知识库】栏目 新增PDF【上传星火 2 文档问答的输出内容打在对话框中 1 星火知识库大致页面架构 详细可以参考：在Gradio实现两个下拉框进行联动案例解读：change/click/input实践（三） 笔者是设想在右侧加一个知识库上传 gr.Dropdown.update(choices=list(valid_files_group.keys()),value = list(valid_files_group.keys())[0] ) 2 】里面的return到gr.chatbot 不过要传给chatbot，需要的是一个列表，大致为： [("用户提问1","回答1"),("用户提问2","回答2")] 关于gr.chatbot可以在 Gradio

搭建知识库xwiki

之前自己使用Django admin和suit完成了初步的个人知识库管理，基本完成了我自己的浏览器标签库和微信公众号的统一管理，但是有一个问题，那就是目前我只能根据标题来做查询，如果能查根据关键字查到一些相关的文章

企业如何搭建内部知识库Wiki？为什么需要知识库？

但是许多企业不知道，如何去搭建内部知识库、如何管理，今天我们就来分享一下如何创建一个内部的wiki - 知识库。什么是内部Wiki/内部知识库？ 内部的知识库Wiki可以储存什么信息呢？ 员工当然主要是需要为wiki知识库来做贡献的，所以比如这个知识库也需要一个协作体系来不断更新和生产内容提升内部行政管理效率：在新员工入职、员工日常常见问题解决上，可以通过知识库去回答大部分员工常见问题， 第一步，首先梳理组织架构，整理内部知识库的目标比如你希望你的知识库包括哪个模块，HR、财务报销、IT支持、产品业务培训？ 知识库的管理员，也希望对知识库的管理得到一个及时的通知。

知识库系统搭建

MM-Wiki 是一个使用GO开发的轻量级的企业知识分享与团队协同软件，可用于快速构建企业 Wiki 和团队知识分享平台。

索引积压知识库

__TIMESTAMP__,INTERVAL${__interval})durationgroupbydurationorderbydurationasc术语定义计量日志主题topic_id:21bd2ff5 -be24-4142-a7bf-8dc2e2296f87region:ap-guangzhouuin:438167613subuin:100018940869zeus-v2日志主题异常实例的地域是广州open 、北京、中国香港、广州、深圳金融、清远、北京金融、天津、上海、上海金融、南京、上海自动驾驶云、中国台北、成都、重庆，使用这个topic_id：68b807d9-2af5-4204-9751-d2e0d69cad43region 4237-9317-61e5b8ced33bregion:ap-nanjinguin:438167613subuin:100021040014异常实例的地域是新加坡，使用这个topic_id:cc458bc2- 2b00-4f58-8312-7c82d59de63fregion：ap-tokyouin:100001001014subuin:100019612237异常实例的地域是曼谷、雅加达、硅谷、法兰克福、首尔

Dify 知识库迁移

Dify 知识库迁移 迁移 Dify 中单个知识库的参考方案，不同 Dify 版本表结构可能略有差异。 从源数据库中获取知识库及租户 ID # 待迁移的知识库 id dataset_id = 'xxxxxx' # 源数据库租户 # select tenant_id, created_by, embedding_model_provider source_data_sql = f''' -- 知识库 select * from datasets where id='{dataset_id}'; -- select tenant_id, created_by 源文件也可通过 Dify 知识库接口获取： curl --request GET \ --url http://host:port/v1/datasets/{dataset_id}/documents ，将新迁移的知识库中文档进行禁用后再启用操作，使 Dify 自动完成向量库的同步更新（分段和嵌入向量均存储在数据库中）。

教程｜使用免费GPU 资源搭建专属知识库 ChatGLM2-6B + LangChain

“ 搭建私人定制化AI知识库！详解如何使用云计算资源，部署ChatGLM和LangChain模型，打造专属智能问答工具。” 如果要完成知识库的技术方案，需要一个文本向量化的模型，用户上传的知识和提问的问题，都会向量化，放在向量数据库中。 搜索知识库时，大模型（这个项目采用就是ChatGLM）就会用它的推理能力将问题和知识进行向量计算匹配，最后会输出向量接近——也就是符合问题的结果。‍‍‍‍‍‍ ‍‍‍‍‍‍ "text2vec-base": "shibing624/text2vec-base-chinese", "text2vec": "/mnt/workspace/text2vec", . 往期热门文章推荐： 工程落地实践｜基于 ChatGLM2-6B + LangChain 搭建专属知识库初步完成 又一家顶级的大模型开源商用了！

【wiki知识库】02.wiki知识库SpringBoot后端的准备

一、今日目标 上一篇文章已经带领大家把前后端的SpringBoot和Vue的架子搭了起来，今天呢我就要带大家开始上手开发我们的wiki知识库了，今天主要是带领大家把后端中一些基本的东西写出来，例如依赖 private Long id; private String name; private Long category1Id; private Long category2Id .eq(ebookQueryParam.getCategoryId2()! =null,Ebook::getCategory2Id,ebookQueryParam.getCategoryId2()) // 相当于 where name like if (errorMessage.length() > 0) { errorMessage.setLength(errorMessage.length() - 2)

什么是知识库管理系统？如何搭建企业知识库系统？

本篇文章讲的就是什么是知识库管理系统？如何搭建企业知识库系统平台？ 纵观互联网的历史，知识库是一个自助服务库或图书馆，可以用来存储有关企业产品、服务或主题的易于检索的信息。 如今，知识库已经成为任何知识管理系统的一部分。现在，让我们来普及知识库。 1、什么是知识库 知识库是一个集中的存储库，可以作为客户和员工存储、组织和共享信息的自助服务台。 2、如何建立企业知识库 从建立企业知识库开始，首先要根据企业的实际需要和实际情况，在建立企业知识库时，我们首先要想清楚我们希望企业知识库能够解决哪些问题。 这种移动知识库的自助共享可以激励更多的员工使用知识库，让他们觉得知识库非常重要和有用。 02 内部员工共同参与 搭建知识库时，让更多员工参与进来，征集员工的需求，调动内部知识库创建的积极性，发挥知识库的价值，并得到员工的认可与肯定。

HLS最全知识库

HLS最全知识库 副标题-FPGA高层次综合HLS(二)-Vitis HLS知识库 高层次综合（High-level Synthesis）简称HLS，指的是将高层次语言描述的逻辑结构，自动转换成低抽象级语言描述的电路模型的过程 查看循环的细节，HLS仍然可以告诉我们循环的延迟是2，换句话说，它不知道它将迭代多少次，但每次迭代将花费2个时钟周期。 一般来说，应该尽量避免这种情况。 int IW2, int W1, int IW1> void fxp_sqrt(ap_ufixed<W2,IW2>& result, ap_ufixed<W1,IW1>& in_val) { enum { QW = (IW1+1)/2 + (W2-IW2) + 1 }; // derive max root width enum { SCALE = (W2 - W1) - (IW2 - (IW1 1) | 1; } else { s = 2 * s + (((ap_int<QW+2>(q_star) << 2) | 3) << (ROOT_PREC - i));

HLS最全知识库

HLS最全知识库 副标题-FPGA高层次综合HLS(二)-Vitis HLS知识库 高层次综合（High-level Synthesis）简称HLS，指的是将高层次语言描述的逻辑结构，自动转换成低抽象级语言描述的电路模型的过程 查看循环的细节，HLS仍然可以告诉我们循环的延迟是2，换句话说，它不知道它将迭代多少次，但每次迭代将花费2个时钟周期。 一般来说，应该尽量避免这种情况。 int IW2, int W1, int IW1> void fxp_sqrt(ap_ufixed<W2,IW2>& result, ap_ufixed<W1,IW1>& in_val) { enum { QW = (IW1+1)/2 + (W2-IW2) + 1 }; // derive max root width enum { SCALE = (W2 - W1) - (IW2 - (IW1 1) | 1; } else { s = 2 * s + (((ap_int<QW+2>(q_star) << 2) | 3) << (ROOT_PREC - i));

【YashanDB 知识库】GBK 库，生僻字插入 nvarchar2 字段后乱码问题

2、使用 yasdb client 库接口，yacBindParameter 接口提供了 utf16 编码插入数据方式。 nvarchar2 类型， 服务端中会再做转换，这里就出现了这个问题。 所以当终端是 utf8 时，yasql 和 yasdb 是 gbk 时，存储在 nvarchar2 字段上的数据其实是错误的。 → 发送数据到服务端服务端接收到数据后：nvarchar2 类型，在服务端转换为 utf16le 编码。 如果客户端是 gbk，nvarchar2 类型的编码转换：UTF16 → gbk相关问题单1、服务端 gbk，nvarchar2 插入 gbk 不识别的生僻字，插入后乱码问题22.2.12.100 GBK

工程落地实践｜基于 ChatGLM2-6B + LangChain 搭建专属知识库初步完成

01 — 继昨天部署 ChatGLM2-6B 成功后，工程落地实践｜国产大模型 ChatGLM2-6B 阿里云上部署成功，今天继续向“专属知识库”的目标前进。‍‍ 例如：收集某位喜欢的公众号或博主的文章，上传到自己的知识库。当您对这些内容有任何疑问时，知识库就可以为您提供解答。这就像拥有一个私人的、基于自身兴趣的问答专家。 和知识库对话需要新建知识库（不支持中文名字知识库名），再上传知识文件/文件夹，等待后台将知识文件的内容向量化后，就可以向知识库提问。 ‍ 您已进入知识库测试模式，您输入的任何对话内容都将用于进行知识库查询，并仅输出知识库匹配出的内容及相似度分值和及输入的文本源路径，查询的内容并不会进入模型查询。 Meta（Facebook）的 Llama 2 搅动大模型混战的格局 Claude 2 解读 ChatGPT 4 的技术秘密：细节：参数数量、架构、基础设施、训练数据集、成本 AI人工智能大模型失守

详解几种常见本地大模型个人知识库工具部署、微调及对比选型（2）

大模型侧工具安装部署实践 这里首先介绍的是大模型侧的工具安装部署实践，至于为什么先提大模型侧后提知识库侧呢？这是因为大模型通常是知识库操作和应用的基础与核心，是提供智能决策的引擎。 它们构建了理解和生成文本、图像、语音等多模态反应的基础能力，是整个智能应用的心脏，同时，由于这次主题是本地大模型个人知识库，所以大模型的安装、配置、优化和部署是首要步骤，也是确保知识库工具能够顺畅运行的基石 随后才转到知识库侧，是因为知识库是大模型应用的扩展和优化层，它们是模型与业务场景的桥梁。知识库如RAG集成，使得模型能精准定位和检索增强生成，通过文档、上下文理解，提高交互式问答等。 因此，知识库是大模型的补充，提升模型在具体应用中发挥价值的关键，所以放在模型之后介绍。 <h2>Ollama部署

Windows部署Ollama 首先，访问Ollama官网。 点击下载，选择适配自己电脑的版本。

FastGPT知识库结构讲解

FastGPT知识库结构讲解 本节会详细介绍 FastGPT 知识库结构设计，理解其 QA 的存储格式和多向量映射，以便更好的构建知识库。这篇介绍主要以使用为主，详细原理不多介绍。 在向量方案构建的知识库中，通常使用topk召回的方式，也就是查找前k个最相似的内容，丢给大模型去做更进一步的语义判断、逻辑推理和归纳总结，从而实现知识库问答。 FastGPT 构建知识库方案 在 FastGPT 中，整个知识库由库、集合和数据 3 部分组成。集合可以简单理解为一个文件。一个库中可以包含多个集合，一个集合中可以包含多组数据。 最小的搜索单位是库，也就是说，知识库搜索时，是对整个库进行搜索，而集合仅是为了对数据进行分类管理，与搜索效果无关。 交互 结果 导入数据方案2 - QA导入 选择文件导入时，可以选择QA拆分方案。仍然需要使用到句子分词器对文本进行拆分，但长度比直接分段大很多。