ModelScope中，是不是可以同时结合数据库信息和网络检索的信息来回答问题？

modelscope-agent 可以与知识库协同工作，并实现检索和问答功能，通过以下步骤：

1. 在本地安装 modelscope-agent；
2. 在 modelscope-agent 上创建一个新知识库，可以选择导入本地知识库，也可以使用示例知识库 demo_retrieval_agent.ipynb。
3. 配置 knowledge base、意图检测模块等，根据示例文件进行修改。
4. 测试知识库。
5. 结合数据库和网上检索的内容回答问题。

ModelScope中，modelscope-agent是一个基于深度学习的知识库检索工具，可以用于从本地或远程知识库中检索信息。如果您想上传本地知识库的文档，可以参考demo_retrieval_agent.ipynb中的示例代码。

具体来说，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 将本地知识库的文档上传到ModelScope平台。可以使用ModelScope提供的API或其他工具来上传文档。

2. 在ModelScope平台上创建一个知识库，并将上传的文档添加到该知识库中。

3. 使用modelscope-agent来检索知识库中的信息。您可以通过指定知识库的名称和查询语句来检索信息。例如，您可以使用以下代码来检索知识库中与“人工智能”相关的文档：

from modelscope.pipelines import RetrieveAgentPipeline

# 创建RetrieveAgentPipeline对象
pipeline = RetrieveAgentPipeline(intent='TTS',parameters={'content': '人工智能'})

# 执行检索操作
result = pipeline.run()

# 输出结果
print(result)

1. 如果需要结合数据库信息和网络检索的信息来回答问题，可以在检索过程中将数据库信息和网络检索信息进行整合。例如，您可以先从数据库中获取相关信息，然后再通过网络检索获取更全面的信息。最后，将两个信息源的结果进行整合并返回给用户。

我们有支持langchain的工具，langchain里面有一些从数据库读数据的工具，可以直接在modelscope-agent用，不过需要用modelscope-agent-7b模型试试效果如何，或者openai试一下。建议可以找动手能力强的同学做作实验，我们后续也会持续把更多应用场景示例覆盖。参考这个例子https://github.com/modelscope/modelscope-agent/blob/master/demo/demo_chatgpt.ipynb——此回答整理自钉群：魔搭ModelScope开发者联盟群 ①