对话机器人大模型query改写

对话机器人大模型query改写，是指在对话机器人模型中，通过修改用户提出的问题的方式，让模型更好地理解并回答问题。具体来说，query改写会对用户输入的问题进行语义分析和转换，然后将转换后的问题作为模型的输入，帮助模型更好地理解用户的意图，从而提供更加准确和有用的回答。

相关问题：
1. 对话机器人大模型query改写有哪些应用场景？
2. 如何进行对话机器人大模型query改写？
3. 对话机器人大模型query改写有哪些技术挑战？

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如何用query改写上面的例子

您可以使用`query`方法来改写上述的例子。以下是使用`query`方法的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'col1': [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
        'col2': [[2, 4, 6], [1, 3, 5], [9, 7, 8]]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义需要筛选的值
values_to_exclude = [2, 4]

# 使用query方法筛选
filtered_df = df.query('not col1.apply(lambda x: any(i in @values_to_exclude for i in x))')

print(filtered_df)

在这个例子中，我们仍然使用了相同的示例数据和需要筛选的值。通过使用`query`方法，我们可以直接在查询字符串中使用`apply`和`lambda`函数。在查询字符串中，我们使用`col1.apply(lambda x: any(i in @values_to_exclude for i in x))`来判断列表中是否存在需要筛选的值。然后，在整个查询字符串前面加上`not`关键字来取反，得到不含指定值的行。最后，将结果存储在`filtered_df`中。

希望这个例子对您有帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。

机器学习中query和galley是什么

在机器学习中，query和gallery是用于描述检索任务的两个概念。

query（查询）通常是指一个需要被识别或分类的对象或图像，例如需要被识别的人脸图像。

gallery（图库）通常是指一组已知的对象或图像，例如人脸数据库中的所有人脸图像。

在检索任务中，我们的目标是找到与查询图像最相似的图库图像。因此，我们需要使用相似度度量（如欧氏距离、余弦相似度等）来比较查询图像和图库图像之间的相似度，并将相似度最高的图库图像作为检索结果返回。

在视觉领域中，query和gallery通常用于描述人脸识别、物体检测、图像检索等任务。