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太贴心的讲解，非常非常谢谢
帮助真的很大 👍
感谢
挺好的，让我搞明白了，embadding怎么和gpt交互的
感觉这就是一个检索，只是前端加了人话理解。
大佬讲的太好了
看懂了 看来目前市面上所有大于2k/4k token 的服务都是基于longchain的吗
新手请教：用google转换的embeddings和gpt3.5的embeddings是可以放到一起search的吗？在同一个向量空间下？
我问gpt， embeddings 的方法和有些视频里面提到的外挂知识库有没有区别，它回答我说是有区别，但是我看这个视频，感觉好像又没什么区别。想问一下有没有懂行的大佬解释一下，是不是除了采用训练的方法，只有embeddings这一种方法 扩展知识内容呢？
谢谢 很有收获
你好，大佬 请教下，这个输出有限制吗？可以输出几百个汉字吗？能连续提问吗？谢谢😊
bing也能读懂pdf，这两个有什么区别么
感谢分享，有一个问题，把pdf存储到向量的这个训练过程的信息安全问题是怎么解决的
可以用本地的文字转向量工具
大佬，尝试了这个方法，真的很好用。我看了代码（的注释），能不能加一步，PDF做了embedding之后储存到向量数据库里，然后从向量数据库寻找答案然后用AI输出？
是可以的
如果大型语言模型的prompt输入大小，可以增加到一两百万的话，那这种embedding的方法是不是就过时了？
很难说，最终这是个成本问题，因为prompt越大 显存要求会会越高
这么好的内容可惜看不懂
make your hands dirty,让你的双手动起来
This model's maximum context length is 4097 tokens, however you requested 7355 tokens (7099 in your prompt; 256 for the completion). Please reduce your prompt; or completion length.我用的是GPT-3.5，token有限，GPT-4还没有收到邀请，有其他方法解决这个问题吗？
最有效的是做分割
请问解决了么？我也遇到了同样的问题 谢谢
@@nft8888 请问如何做分割呢？尝试了把PDF弄的非常小，还是有这个问题
@@章一-o7s 用langchain的文本分割，然后再调用其他chain让ai理解总结
你好，你愿意合作吗?
源码在哪里下载
太贴心的讲解，非常非常谢谢
帮助真的很大 👍
感谢
挺好的，让我搞明白了，embadding怎么和gpt交互的
感觉这就是一个检索，只是前端加了人话理解。
大佬讲的太好了
看懂了 看来目前市面上所有大于2k/4k token 的服务都是基于longchain的吗
新手请教：用google转换的embeddings和gpt3.5的embeddings是可以放到一起search的吗？在同一个向量空间下？
我问gpt， embeddings 的方法和有些视频里面提到的外挂知识库有没有区别，它回答我说是有区别，但是我看这个视频，感觉好像又没什么区别。想问一下有没有懂行的大佬解释一下，是不是除了采用训练的方法，只有embeddings这一种方法 扩展知识内容呢？
谢谢 很有收获
你好，大佬 请教下，这个输出有限制吗？可以输出几百个汉字吗？能连续提问吗？谢谢😊
bing也能读懂pdf，这两个有什么区别么
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可以用本地的文字转向量工具
大佬，尝试了这个方法，真的很好用。我看了代码（的注释），能不能加一步，PDF做了embedding之后储存到向量数据库里，然后从向量数据库寻找答案然后用AI输出？
是可以的
如果大型语言模型的prompt输入大小，可以增加到一两百万的话，那这种embedding的方法是不是就过时了？
很难说，最终这是个成本问题，因为prompt越大 显存要求会会越高
这么好的内容可惜看不懂
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This model's maximum context length is 4097 tokens, however you requested 7355 tokens (7099 in your prompt; 256 for the completion). Please reduce your prompt; or completion length.
我用的是GPT-3.5，token有限，GPT-4还没有收到邀请，有其他方法解决这个问题吗？
最有效的是做分割
请问解决了么？我也遇到了同样的问题 谢谢
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@@章一-o7s 用langchain的文本分割，然后再调用其他chain让ai理解总结
你好，你愿意合作吗?
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