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1.认识Semantic-kernel
2.深度语义匹配模型DSSM及其变体CNN-DSSM,源码 LSTM-DSSM
3.利用阿里通义千问和Semantic Kernel，10分钟搭建大模型知识助手！源码
4.编译器内部使用了哪些技术？
5.编译程序包括哪些组成部分？

认识Semantic-kernel

       Semantic Kernel (语义内核) 是源码一款轻量级的SDK（软件开发工具包），旨在实现人工智能大型语言模型（LLM）与传统编程语言的源码集成。通过这一工具包，源码开发者能够将传统编程语言与最新的源码视频源码如何获取大型语言模型相结合，以创建更为智能化、源码强大的源码应用程序。

       Semantic Kernel 提供了多种功能与特性，源码其目的源码是搭建桥梁，让开发者轻松地将人工智能的源码语言理解和生成能力融入应用程序中，以实现更高智能的源码软件开发。

       当前，源码Semantic Kernel SDK 支持 C#、源码Python 和 Java 三种语言。源码为了开始使用，您可以选择您的首选语言，并查阅功能矩阵以了解不同语言之间的功能对等。

       获取 API 密钥以从 OpenAI 或 Azure OpenAI 运行 C#、Python 或 Java 控制台应用程序/脚本是快速入门的基础方法。

       源代码在 GitHub 上开源，地址为：github.com/microsoft/se...

       了解 Semantic Kernel 能够做什么以及如何使用它，您可参考以下链接：

       cnblogs.com/shanyou/p/1...

       cnblogs.com/sheng-jie/p...

       juejin.cn/post/...

       blog.cto.com/shanyou/...

深度语义匹配模型DSSM及其变体CNN-DSSM, LSTM-DSSM

       在研究推荐和排序算法的过程中，DSSM（深度结构语义模型）是不可或缺的一部分。本文将详细介绍DSSM及其变体CNN-DSSM和LSTM-DSSM。

       论文链接：microsoft.com/en-us/res...

       源码：github.com/baharefatemi...

       简介

       现代搜索引擎在检索文章时，共享茶室前后台源码通常将文章中的关键字与query中的内容进行比较。然而，这种做法存在一个问题，即文字具有多义性，同样的含义可以用多种表达方式进行表达。因此，我们需要对query和document进行语义上的相似度匹配。

       通常，我们会使用隐语义模型LSA、LDA来衡量Query和Document之间的相似性。然而，由于LSA、LDA是无监督学习的模型，这些模型的效果并不符合预期。基于隐语义模型，有两种扩展：第一种是使用BLTM结合DPM来拟合query和document之间的关系，另一种方法是采用深度模型对query和document进行自编码，但这两种方法都是无监督的方法。

       本文针对搜索场景，提出了一系列深度网络语义模型（Deep Structured Semantic Models），模型的核心思想是：首先将query和document映射到同一个低维语义空间，然后通过cosine来计算query和document之间的距离。与之前的无监督学习模型不同，DSSM使用document的点击量进行训练，因此DSSM的淘宝信用卡源码效果要优于其他无监督模型。

       接下来，我们来看看DSSM是如何对query和document进行处理的。

       DSSM的结构采用DNN结构，将输入的query和document转换到低维的语义空间，然后计算他们的cosine相似度。

       语义特征计算部分，首先使用DNN网络将query和document从高维的空间转换到低维的空间。对输入的query和document假设他们是x，经过转换的向量为y，[公式]表示隐藏层，[公式]分别表示隐藏层的参数和偏置。

       最后一层采用tanh函数作为激活函数。最后将query和document映射到低维向量之后，我们采用cosine计算他们的相似度。

       为了解决query和document在第一层维度非常大的问题，本文提出了word hashing的方法，来对文本进行降维。做法就是使用n-gram来表示一个词语，例如good，我们把它拆分成trigram：go goo ood od。

       为了训练DSSM，我们需要得到query和他们对应的点击的document。作者假设如果用户点击了某个document，那么这个query和document就是相关的。因此，飞跃旅游小程序源码作者认为DSSM的目标是最大化给定query所对应的document的条件似然函数。条件似然函数的计算方式为：[公式]。其中，[公式]是平滑参数，D是针对query的所有可能相关的document集合，[公式]表示和query有关的且用户点击的document。

       有了以上的介绍，我们所要最大化的条件似然函数就是[公式]。因此，loss函数就是：[公式]。文中作者采用梯度下降法来最大化loss函数。

       作者收集了现实生活中用户搜索的日志作为实验的数据集，这份数据包含条用户query，平均每条query包含条url。每一个(query, document)的相关性分为5档，分别是0~4分，得分是人工评价的。模型的排序效果通过NDCG来衡量，这是推荐系统常见的评价指标，具体就是评价推荐给用户的内容是否是用户感兴趣的，而用户的阅读习惯一般是从上到下，所以我们希望将最相关的内容排在前面，然后以此类推。

       实验效果如下，其中：首先我们可以看出DSSM的拐点擒龙指标源码效果优于其他模型，并且L-WH DNN的效果是最好的。

       DSSM是搜索里非常经典的一个算法，在工业界也广泛被使用。而且，根据应用场景的不同，对特征处理也会有一些区别。例如，在推荐召回模块的应用中，我们的输入可能就不再是query和doc的word embedding，而是用户和推荐的物品（例如**，商品）的特征。

       本文依然是由DSSM的作者提出，在语义特征计算部分采用CNN网络，网络结构如上图所示。在词向量的表达上依然采用了word hash（不知道为啥作者对word hash这么执着）。

       不过，trigram表示不能忽略了文本的上下文信息，因此作者在word trigram的基础上增加了letter trigram。在一定的窗口大小内，对该窗口内的word进行拼接就是letter trigram，例如I have an apple，可以被拼接为 # I have, I have an, ... 以此类推。

       然后以上表示经过卷积层，max-pooling，和全连接之后得到query和doc的低维向量。最后计算相似度的时候还是cosine距离。

       本文针对CNN-DSSM无法捕捉长文本的上下文信息的缺点，引入了LSTM。同时在LSTM的cell中加入了peehole，LSTM的cell结构如上图所示。

       与传统的LSTM不同，作者在遗忘门、输入门、输出门中都考虑了[公式]，总体来说考虑的信息更丰富。

利用阿里通义千问和Semantic Kernel，分钟搭建大模型知识助手！

       在当今信息化社会中，构建智能知识助手以提升工作效率与用户体验成为众多企业和开发者的重要目标。本文将带领您利用阿里通义千问与Semantic Kernel技术，仅用分钟快速搭建一款大模型知识助手，实现知识文档的高效问答与智能化分析。

       首先，让我们了解一下通义千问。作为阿里自主研发的超大规模语言模型，通义千问已开源多款大语言模型，包括Qwen-B、Qwen-1.8B与Qwen-Audio，涵盖参数量从亿至亿不等的模型，以及视觉理解与音频理解的多模态模型，为开发者提供强大的语言处理能力。

       而Semantic Kernel是由微软推出的开源项目，旨在简化大型语言模型与应用程序的集成，提升开发者构建智能应用的效率。通过集成Semantic Kernel，我们可以将通义千问的能力融入到各类应用中，打造具有深度学习与智能决策能力的助手。

       接下来，我们将分步骤介绍如何搭建通义千问知识助手。

       ### 1. 部署环境与准备

       为了顺利运行通义千问，您需要准备以下环境与资源：

       - Python 3.8或更高版本

       - Pytorch 1.或更高版本，推荐使用2.0及以上版本

       - 对于GPU用户，建议使用CUDA .4或更高版本

       - 服务器推荐使用Linux系统，内存至少GB，GPU用户则建议至少GB显存

       确保安装了满足以上条件的开发环境，将有助于后续步骤的顺利进行。

       ### 2. 下载与安装通义千问源码

       下载通义千问源码后，您将发现其中包含基于FastAPI模仿OpenAI接口的源码文件，如openai_api.py。在下载的目录中执行安装命令，以确保所有依赖库得到正确安装。

       ### 3. 安装FastAPI依赖

       进入源码目录后，执行相应命令，安装FastAPI相关依赖，为通义千问提供运行所需的软件环境。

       ### 4. 启动FastAPI

       通过执行启动命令，FastAPI服务将被激活，您可以访问.0.0.1:查看API文档，完成通义千问的基础部署。

       ### 5. 集成Semantic Kernel

       在集成Semantic Kernel的过程中，首先创建一个控制台项目并安装必要的依赖库。接着，通过添加通义千问扩展，将通义千问的能力无缝融入Semantic Kernel中，实现知识助手的初步构建。

       ### 6. 测试与优化

       完成集成后，进行功能测试，确保知识助手能正确响应用户提问并提供准确答案。根据测试结果进行必要的调整与优化，以提升问答系统的准确性和用户体验。

       ### 7. 项目与贡献

       本文所介绍的项目已经开源，您可以访问GitHub地址：github.com/bianchengleq...，探索更多细节与代码实现。欢迎各位开发者加入，共同优化与拓展知识助手的功能与应用场景。

       通过本文的介绍与实践，您已学会如何利用阿里通义千问与Semantic Kernel在短时间内构建一款功能强大的大模型知识助手。在日后的应用中，不断优化与创新，将为用户提供更智能、更高效的知识获取与利用体验。

编译器内部使用了哪些技术？

       编译器是一种将高级语言代码转换为机器语言代码的工具。在编译器内部，使用了许多技术来实现代码的转换和优化。

       其中一些常见的技术包括：

       词法分析器（Lexer）：将源代码转换为一个个标记（Token），并去除无用的空格和注释。

       语法分析器（Parser）：将标记转换为抽象语法树（AST），并检查语法是否正确。

       语义分析器（Semantic Analyzer）：对AST进行分析，检查变量、函数、类型等是否符合规范，并进行类型检查等操作。

       优化器（Optimizer）：对生成的机器语言代码进行优化，以提高代码的执行效率和空间利用率。

       代码生成器（Code Generator）：将优化后的代码生成可执行的机器语言代码。

       调试器（Debugger）：用于调试生成的代码，可以在代码执行过程中进行断点调试、变量监视等操作。

       编译器内部使用这些技术，可以提高代码的执行效率、减少代码出错的概率，并方便程序员进行调试和维护。

       码字不易，希望能帮到您！ 求采纳...

编译程序包括哪些组成部分？

       编译程序通常包括以下几个部分：

       1，词法分析器 (Lexical Analyzer):将源代码作为输入，并将其转换为一系列称为 tokens 的符号序列。

       2，

       语法分析器 (Syntactic Analyzer):将 tokens 序列转换为一种称为抽象语法树 (Abstract Syntax Tree,AST) 的树形结构，以表示源代码的语法结构。

       3，语义分析器 (Semantic Analyzer):对 AST 进行语义分析，例如类型检查、常量折叠等。

       4，中间代码生成器 (Intermediate Code Generator):将 AST 转换为一种称为中间代码 (Intermediate Code) 的低级表示形式，以便后续优化和目标代码生成。

       5，

       优化器 (Optimizer):对中间代码进行优化，例如常量传播、死代码删除、循环展开等。

       6，目标代码生成器 (Target Code Generator):将优化后的中间代码转换为目标平台的机器码或字节码。

       7，链接器 (Linker):将编译生成的目标代码与其他库代码或资源文件链接在一起，以形成可执行文件或动态链接库等目标程序。