Tỉnh giấc [Dm] môi cười ôi là mơ thôi. Buồn tôi [Bb] ơi khi nào mày vơi. ĐK: Anh cứ [F] đi, đi tìm tình yêu mới. Tôi đứng [C] đây, ôm trọn tình yêu cũ. Nhắn gió [Dm] mây gửi đến anh đôi lời. Sợi tơ [Bb] duyên đứt đi rồi có nối lại được [F] không. Rap: Anh chẳng thể Kit & Kat - Ai Chờ Ai (Guitar Version) by DaKidz published on 2017-02-22T14:07:39Z. Appears in playlists sa by Lộc Đỉa published on 2017-02-13T00:45:45Z nỗi nhớ mang tên em by Thien Thanh Ta published on 2017-03-28T06:43:08Z. Users who like Kit & Kat - Ai Chờ Ai (Guitar Version) Users who reposted Kit & Kat - Ai Chờ Ai (Guitar Con phố nhỏ sương mù giăng kín lốiAi chờ ai ngõ tối vắng người quaGiọt sương rơi bờ mi ướt nhạt nhòaVai thấm lạnh người ơi When you looking for Mashup Ai Chờ Ai guitar chords, you’ve visit to the perfect site. You can play Mashup Ai Chờ Ai by using guitar or guitar. This song by can also be played by that instruments. = Mashup Ai Chờ Ai guitar chords has Ballade swing and included in album. Để C ai còn chờ D7 ai. Thương Bm nhau hãy quay Em về. Yêu Bm nhau hãy quay G về. Về ngồi Am sát kề nhẹ làn tóc thề. Như ngày D7 đầu tiên. Thế nhé G dấu yêu có nhớ đến nhau. Về đây Em đón đưa về nghiêng nắng mưa. Cho anh C thương lại cho em G yêu lại. Cho ta mơ về bình D7 yên. Home » Tiểu Sử » Anh Là Ai Phương Ly | Guitar Solo Fingerstyle Full TAB ️ Bài viết Anh Là Ai Phương Ly | Guitar Solo CsePIlg. Sign out Are you sure you want to sign out? Sign up Fill in fields below to sign up for a free account. error Forgot your password Please enter the email address you use to sign in to your account. error Verification code Please enter the verification code sent to your email it. error Change password Please enter the new password you want to change error Ver1 Sớm mai [C]tỉnh dậy tôi lạc vào hư khôngĐôi tay [G]níu lấy điều gì mà chờ mongNắng kéo [Am]mây vềGió kéo đông vềBuồn người [F]thương kéo tôi về ngày yêuĐêm qua [C]mơ thấy anh quay vềÔm choàng [G]nhau, ấm áp đông quaThức giấc [Am]môi cườiÔi ! Là mơ thôiBuồn tôi [F]ơi, khi nào mày vơi ?Anh cứ [C]đi, đi tìm tình yêu mớiTôi đứng [G]đây, ôm trọn tình yêu cũNhắn gió [Am]mây gửi đến anh đôi lời“Sợi tơ [F]duyên, đứt đi rồi có nối [G]lại được [C]không”Rap [C] [G] [Am] [F]Anh chẳng thể nắm được duyên tình Mặc dù luôn [C] muốn giữ em cho riêng mình Anh chẳng thể giữ em lại đây Mặc dù cô [Dm] đơn vẫn cứ luôn bủa vây Anh biết trước hai ta sẽ xa nhau Thêm [Bb] lâu rồi niềm đau sẽ thêm sâu Nhưng nếu ta xa nhau thì con tim này ai khâu? [F] Anh biết thời gian rồi vẫn quaThanh xuân cả hai rồi sẽ [C] qua Nhưng có những thứ cả hai chẳng thể xóa Em tồn tại trong anh là giấc [Dm] mơ Anh đã tìm được em trong nỗi nhớ Nhưng anh sống với hiện [Bb] thực Tình yêu còn đó chẳng kết thúc như giấc mơ. Em đi [F] qua như dòng chảy của dòng sông Anh là phiên đá cũ tự hỏi e về không ? Em đi [C] qua dòng nước khác vẫn quanh anh Nhưng anh lại cảm thấy nổi cô đơn vẫn bao quanh Anh [Dm] chẳng thể mua được thời gian Chẳng thể yêu ngày hôm qua Câu [Bb] truyện h đã lật sang trang Kết truyện là anh nhìn em rời xa. Anh cứ [C]đi, đi tìm tình yêu mớiTôi đứng [G]đây, ôm trọn tình yêu cũNhắn gió [Am]mây gửi đến anh đôi lời“Sợi tơ [F]duyên, đứt đi rồi có nối [G]lại được [C]không”[C]Từng giây phút, [G]ngày xưa đó[Am]Người có nhớ[F]Nhớ[G]NhớNhớ [C]không Vòng hợp âm [F] [C] [Dm] [Bb]1. Sớm mai [F] tỉnh dậy tôi lạc vào hư vôĐôi tay [C] níu lấy điều gì mà chờ mongNắng kéo [Dm] mây về, gió kéo đông vềBuồn người [Bb] thương kéo tôi về ngày yêu2. Đêm qua [F] mơ thấy anh quay vềÔm choàng [C] nhau ấm áp đông quaTỉnh giấc [Dm] môi cười ôi là mơ thôiBuồn tôi [Bb] ơi khi nào mày cứ [F] đi, đi tìm tình yêu mớiTôi đứng [C] đây, ôm trọn tình yêu cũNhắn gió [Dm] mây gửi đến anh đôi lờiSợi tơ [Bb] duyên đứt đi rồi có nối lại được [F] khôngRapAnh chẳng thể nắm được duyên tìnhMặc dù luôn [C] muốn giữ em cho riêng mìnhAnh chẳng thể giữ em lại đâyMặc dù cô [Dm] đơn vẫn cứ luôn bủa vâyAnh biết trước hai ta sẽ xa nhauThêm [Bb] lâu rồi niềm đau sẽ thêm sâuNhưng nếu ta xa nhau thì con tim này ai khâu?[F] Anh biết thời gian rồi vẫn quaThanh xuân cả hai rồi sẽ [C] quaNhưng có những thứ cả hai chẳng thể xóaEm tồn tại trong anh là giấc [Dm] mơAnh đã tìm được em trong nỗi nhớNhưng anh sống với hiện [Bb] thựcTình yêu còn đó chẳng kết thúc như giấc đi [F] qua như dòng chảy của dòng sôngAnh là phiên đá cũ tự hỏi e về không ?Em đi [C] qua dòng nước khác vẫn quanh anhNhưng anh lại cảm thấy nổi cô đơn vẫn bao quanhAnh [Dm] chẳng thể mua được thời gianChẳng thể yêu ngày hôm quaCâu [Bb] truyện h đã lật sang trangKết truyện là anh nhìn em rời cứ [F] đi, đi tìm tình yêu mớiTôi đứng [C] đây, ôm trọn tình yêu cũNhắn gió [Dm] mây gửi đến anh đôi lờiSợi tơ [Bb] duyên đứt đi rồi có nối lại được [F] không [F] Từng giây phút[C] Ngày xưa lúc[Dm] Người có nhớ[Bb] Nhớ... nhớ... nhớ [F] không? In this short tutorial, we create a chain with Relevance AI, Redis VSS, OpenAI GPT, and Cohere Wikipedia embeddings. Working with large language models LLM often requires retrieving the correct data to inject as context into a prompt. This is to give the LLM understanding of your own custom data without having to finetune the model. A popular strategy for retrieving the data is using vector search, as it’s exceptionally good at matching similar data without having an exact match. Redis natively supports vector similarity search and is built for speed. In this example, we show how to build and deploy a chain, or a sequence of operations, in Relevance AI that allows us to ask questions of Wikipedia using Redis vector search to extract the best article based on our question. For embeddings, which are lists of numbers that can represent many types of data, we use Cohere’s multilingual model. To follow along, you need a Redis database that supports JSON document data structures and built-in real-time Search and Query features. You can create one on Redis Enterprise Cloud or with Docker using Redis Stack. Set up Redis as a vector database Once you have Redis running, we import data from Cohere’s multilingual Wikipedia embeddings dataset on HuggingFace. This requires a few simple steps. You can see the full code in this jupyter notebook. Step 1. Install the Python libraries for redis and datasets. pip install redis datasets Step 2. Create a client. import redis redis_client = Step 3. Download the sample dataset. from datasets import load_dataset docs = load_dataset "Cohere/wikipedia-22-12-simple-embeddings", split="train" Step 4. Ingest each document into Redis using JSON. pipe = index = 0 for doc in docs '$', doc if index % 500 == 0 index += 1 Step 5. Create a vector search index. wikipedia ON JSON PREFIX 1 wiki SCHEMA $.id AS id NUMERIC $.title AS title TEXT $.text AS text TEXT $.wiki_id as wiki_id NUMERIC $.views as views NUMERIC $.emb as emb VECTOR HNSW 6 DIM 768 DISTANCE_METRIC L2 TYPE FLOAT32" This command specifies the index, Wikipedia, which stores data in JSON, where all keys are indexed with the prefix wiki. In the schema, we reference each field in JSON as $.field_name and give it a friendly label using as name and its data type. The vector field, emb, is of type vector. and uses HNSW as the index type with L2 as the distance metric. Once the command runs, you’ll have a Redis index supporting vector similarity search. Consult the documentation for more details on how to set up an index in Redis. Build an LLM chain Now it’s time to jump into a Relevance AI notebook to start building our chain. Step 1. If necessary, sign up for a free account with Relevance AI. Once you’re logged in, choose “Build AI chains” and click “Create new chain.” This takes you to a notebook. The Relevance AI chain notebook. Step 2. You need to configure an OpenAI API key and the Redis connection string before we can execute the chain. To do this, select “API keys” from the sidebar, then provide your Redis connection string and OpenAI API key. Step 3. Choose “Start with prompt.” Add a new transformation for “Vector search Redis.” Fill out the form with the following details Index name the index you created in Redis, which was wikipedia. Vector field the field that stores the embeddings; for the Wikipedia dataset this is emb. Model cohere-multilingual-22-12 to generate the vector embeddings for the search query Search query We define an input for the chain in a few minutes. Press {} and enter {{ to change this to variable mode. Example of a Redis Vector Search step and its inputs. Step 4. Configure the LLM prompt to inject the context from the vector search and to ask our question. You can customize the prompt to fit your needs. Example of an LLM step that takes the context from Redis Search and Query and asks a question. The intent here is to help people query vast swathes of information. Say you’re mulling over your favorite Bob Dylan song, “Stuck Inside of Mobile,” and you wonder, “Who strummed those infectious guitar riffs?” With our LLM chain, you could effortlessly pose that question to an AI-infused Wikipedia search, which would swiftly return with your answer. We leave the non-AI-infused search to the casual observer, which may demonstrate the usefulness of such a tool. This is more than just an exercise in technological wizardry; it’s about enriching your understanding and satiating your curiosity at lightning speed. Like a knowledgeable friend eager to share trivia over a cup of coffee, our LLM chain stands ready to engage in a dialogue with you, adding that personal touch to your search for knowledge. Deploy a chain A chain can be deployed in two ways with Relevance AI as an embeddable application or as an API endpoint. An application can also be shared directly with a link where a user can see the form, fill it out, and run the chain. These are now ready to be used in production. The deploy page for a chain with a production-ready API endpoint or shareable URL form. Want to experiment more or try out the SDK? You can view a technical tutorial on building a business analyst agent that can query SQL, create charts, and answer questions. Get started today with your own vector-search powered retrieval system by signing up for Redis Enterprise Cloud and Relevance AI. Join us on June 3, 2023, in person in San Francisco for a 12-hour LLM hackathon with the MLOps community featuring Redis and Relevance AI. Collaborate with other machine learning practitioners for a chance to win prizes.

ai chờ ai guitar