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国内高校校徽矢量素材合集,免费商用! 最近,普鲁文整理了国内各大高校的校徽矢量素材,并在 Figma 上公开分享。这是一项非常有价值的工作,目前已经整理了100多所高校的校徽。 这些校徽包括一流大学建设高校(A、B类)、一流学科建设高校以及中外合作大学等。素材来源于维基百科和阿里巴巴矢量图标库等,遵循 CC BY 4.0 协议,可以免费商用和分享,但必须署明来源。 如何使用这些素材呢?点击「Duplicate」可以进入编辑下载界面,左侧选择 LOGO 后,可以选择需要的高校名称,右侧可以对 LOGO 的各属性进行设置,通过「Export」导出素材,支持 PNG、JPG、SVG 或 PDF 格式。 感兴趣的朋友可以先点个喜欢,以后找起来就方便多了。
谁是爱情语音界的直球达人?【蔚蓝档案】千年篇,语音等你来下载!蔚蓝档案维基百科,为你揭示答案。雕宝一剑出鞘的微博视频
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斯坦福STORM新升级:智能圆桌讨论来袭 斯坦福大学最近推出了一款名为STORM的开源工具,它利用大语言模型(LLM)帮助用户编写类似维基百科的文章。STORM能在大约三分钟内将用户输入的主题转换成详细的长篇文章或研究论文,并支持PDF格式下载。特别擅长处理需要大量研究和引用的写作任务。 STORM在GitHub上的Star量已经超过了12k,显示出其受欢迎程度。最近,该团队又推出了一项新功能——Co-STORM。Co-STORM引入了协作对话机制,并采用轮次管理策略,以实现流畅的协作式AI学术研究。Co-STORM的功能包括: Co-STORM LLM专家:这种智能体能够根据外部知识来源生成答案,并根据对话历史提出后续问题。 主持人:该智能体会生成问题,这些问题可以基于检索器发现但未在前几轮直接使用的信息,也可以基于事实。 人类用户:人类用户可以观察对话以更深入地了解主题,或者通过注入对话来引导讨论焦点,积极参与对话。 Co-STORM的界面设计简洁,用户可以通过它就特定主题生成文章。例如,就战争与和平这一主题,Co-STORM可以在大约三分钟内生成一篇文章。在生成文章后,可以看到主持人提出问题,并得到不同AI智能体的回复,然后开启新一轮次的提问。 Co-STORM的相关论文已被EMNLP 2024主会议收录。Co-STORM的运行原理是模拟用户、观点引导专家和主持人之间的协作对话。它通过维护动态更新的思维导图来帮助用户跟踪和参与对话。智能体会根据对话历史来确定对话意图,并生成基于互联网的问题或答案。主持人则利用未使用的信息和思维导图生成新问题,自动引导对话。最后,思维导图可以用来生成完整的引用报告作为总结。 在评估结果方面,Co-STORM与RAG Chatbot和STORM+QA进行了比较。结果显示,Co-STORM在报告质量和对话中问答轮次质量方面都优于基线。Co-STORM通过模拟具有多个智能体角色的协作对话,类似于圆桌讨论,表现出色。在对话质量方面,Co-STORM的问答轮次在一致性和参与度方面明显优于两个基线。 Co-STORM的一个关键特性是LM智能体可以代表用户提问。在检查提问轮次时,Co-STORM多智能体设计的优势变得更加明显。主持人角色会根据有关主题的未使用信息提出问题,有效引导对话,帮助用户发现更多信息。
Colab实践:KG+RAG傻瓜式指南 嘿,大家好!今天我要和你们分享一个超级实用的Colab实践指南,特别适合那些刚开始接触知识图谱和RAG(检索增强生成)的小伙伴们。我们会用到一些强大的工具,比如LangChain和Neo4j,来构建一个傻瓜式的知识图谱和RAG系统。准备好了吗?Let's go! 利用LangChain下载维基百科并分块 首先,我们需要用LangChain来下载维基百科的内容。这个过程其实很简单,只需要指定一个查询关键词(比如“Elizabeth I”),然后让LangChain去下载相关的维基百科文章。下载完成后,我们会把这些文章分块,方便后续处理。 用LLMGraphTransformer创建知识图谱 接下来,我们要用LLMGraphTransformer来创建知识图谱。这个模块可以自动识别实体、关系,并把它们存储到图数据库中。这样一来,我们就可以方便地查询各种信息和关系了。 混合检索相关信息 在RAG系统中,检索信息的方式有两种:Graph检索和Text检索。Graph检索主要是通过查询图数据库中的实体和关系来获取信息;而Text检索则是通过embedding技术,找到与查询文本相似的文档。这两种方式结合起来,可以让我们更全面地获取信息。 构建Prompt模板并作答 最后,我们需要构建一个Prompt模板,并根据用户的提问来生成答案。这个过程会用到一些大模型(比如GPT-3.5),它们可以自动识别问题中的实体和关系,并生成相应的答案。 总结 通过这个实践指南,我们可以看到知识图谱和RAG的强大结合力。通过结构化的图数据库和未结构化的文本数据,我们可以更全面、更准确地获取信息。希望这个指南能帮到你们,让你们在知识图谱和RAG的应用中更加得心应手! 好了,今天的分享就到这里,如果有任何问题,欢迎在评论区留言哦!
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