需求人群:
"帮助开发人员快速了解代码的关键部分"
使用场景示例:
使用Glance突出代码中的算法实现部分
使用Glance展示代码中的关键函数
使用Glance查看源代码中的重要注释
产品特色:
将代码分成重叠的窗口
使用嵌入模型对代码窗口进行嵌入
计算代码窗口之间的余弦相似度
运行PageRank算法计算代码窗口的重要性分数
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代码一览:突出代码中的重要部分
Glance是一个用于突出代码中重要部分的工具。它将代码分成重叠的窗口,并使用预训练的代码嵌入模型嵌入代码。然后,它通过计算嵌入之间的余弦相似度创建一个加权无向图,并运行PageRank算法计算每个代码窗口的“重要性”分数。Glance可以帮助开发人员迅速了解代码的关键部分。
智能适应用例、数据和查询的RAG框架
Fast GraphRAG是一个为可解释、高精度、代理驱动的检索工作流程而设计的流线型和可提示的框架。它通过构建图谱来提供人类可导航的知识视图,支持查询、可视化和更新。该框架旨在大规模运行,无需沉重的资源或成本要求,自动生成和优化图谱以适应特定领域和本体需求,并支持实时更新。Fast GraphRAG利用PageRank基于图的探索,增强了准确性和可靠性,并且完全异步,提供完整的类型支持,以实现健壮和可预测的工作流程。
Graph AI是使用图机器学习来关注变量之间关系的科学,以获得更深入的洞察力
Graph AI专注于利用图结构的数据和特定算法(如聚类、划分、PageRank和最短路径)来解决某些问题,这些问题在分析中涉及中心性、连通性和路径分析等方面。
新型嵌入模型,性能更强,价格更低。
OpenAI Embedding Models是一系列新型嵌入模型,包括两个全新的嵌入模型和更新的GPT-4 Turbo预览模型、GPT-3.5 Turbo模型以及文本内容审核模型。默认情况下,发送到OpenAI API的数据不会用于训练或改进OpenAI模型。新的嵌入模型具有更低的定价,包括更小、高效的text-embedding-3-small模型和更大、更强大的text-embedding-3-large模型。嵌入是表示自然语言或代码等内容中概念的一系列数字。嵌入使得机器学习模型和其他算法更容易理解内容之间的关系,并执行聚类或检索等任务。它们为ChatGPT和Assistants API中的知识检索以及许多检索增强生成(RAG)开发工具提供支持。text-embedding-3-small是新的高效嵌入模型,相比其前身text-embedding-ada-002模型,性能更强,MIRACL的平均分数从31.4%提升至44.0%,而在英语任务(MTEB)的平均分数从61.0%提升至62.3%。text-embedding-3-small的定价也比之前的text-embedding-ada-002模型降低了5倍,从每千个标记的价格$0.0001降至$0.00002。text-embedding-3-large是新一代更大的嵌入模型,能够创建高达3072维的嵌入。性能更强,MIRACL的平均分数从31.4%提升至54.9%,而在MTEB的平均分数从61.0%提升至64.6%。text-embedding-3-large的定价为$0.00013/千个标记。此外,我们还支持缩短嵌入的原生功能,使得开发者可以在性能和成本之间进行权衡。
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