作者:yueji0j1anke首发于公号:剑客古月的安全屋字数:1898阅读时间: 20min声明:请勿利用文章内的相关技术从事非法测试,由于传播、利用此文所提供的信息而造成的任何直接或者间接的...
TiSASRec:时间序列优化之时间间隔感知
一、背景序列化推荐系统通过探索用户的交互顺序,以此基于他们最近所做过的事情的上下文预测他们的下一个动作。之前有马尔可夫链以及循环神经网络RNN和Self Attention可以解决类似的问题。但是大多...
学习笔记 | 用大模型来判断文档是否敏感
大模型发展如火如荼,我也一直在琢磨,这玩意除了日常知识问答和辅助写代码,还能对我的项目需求有啥助力。最近,有一个做知识社区的 PM 找到我,说最近有人把一些项目文档、述职报告发在公开的社区里了,希望能...
通俗地说说RAG及其与大模型的结合
RAG 全称 Retrieval-Augmented Generation,翻译成中文是检索增强生成。这一年多,在大模型应用领域,RAG频繁地出现。为什么它这么热?需要怎么理解看待RAG?01为什么需...
一个有趣的prompt注入
一个很有趣的prompt注入,从而外带代码中的隐私数据到黑客指定服务器。这个过程中如果配置的数据库账号密码被embedding 很可能会被外带出去用AI写代码得注意⚠️AI下任何数据都是需要注意安全的...
开源、离线、免费商用的大模型知识库:Langchain-Chatchat
你是否也有这样的桌面?为了方便找材料,全部放到了桌面,最后结果就是“用起一时爽,找起火葬场”。 (图片来源于网络) 你是否也是盘即个人电脑磁使再怎么不够用,也舍不得删除几年前做的运维方案、架构方案、设...
LLM 安全 | 大语言模型应用安全入门
一、背景2023年以来,LLM 变成了相当炙手可热的话题,以 ChatGPT 为代表的 LLM 的出现,让人们看到了无限的可能性。ChatGPT能写作,能翻译,能创作诗歌和故事,甚至能一定程度上做一些...
rag市场新锐ragflow初测
本文分成两部分,一部分来自于官方的文档总结,一部分是我个人初测的过程和一些看法。总结RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG(Retrieval-Augmented Generatio...
LLM安全 | 大语言模型应用安全入门
一、背景2023年以来,LLM 变成了相当炙手可热的话题,以 ChatGPT 为代表的 LLM 的出现,让人们看到了无限的可能性。ChatGPT能写作,能翻译,能创作诗歌和故事,甚至能一定程度上做一些...
解析云原生数仓 ByteHouse 如何构建高性能向量检索
随着LLM技术应用及落地,数据库需要提高向量分析以及AI支持能力,向量数据库及向量检索等能力“异军突起”,迎来业界持续不断关注。简单来说,向量检索技术以及向量数据库能为 LLM 提供外置的记忆单元,通...
大模型LLM在数据领域应用的探索
前言随着以ChatGPT为代表的智能问答机器人的横空出世,大模型在各个行业和业务场景下的应用需求也随即爆发。大模型成为企业数据体系中不可或缺的一部分,为企业数字化、智能化的发展提供良好的机遇和动力。本...
Memoria:基于安全知识的 RAG 系统
Memoria (强记咒)的测试环境已经上线,当前只开通一个主题模块“/APT”。基于全球各安全厂商的 1500份 APT 报告(后续会补充到 3000 篇)生成向量数据,召回阶段做了rerank,最...