要搭建一个企业专属的问答机器人,您可以遵循以下结构化步骤和专业指导:
1. 准备必要组件与服务
- Hologres:作为一站式实时数仓引擎,它与高性能向量计算软件库Proxima整合,支持高效、易用的向量计算,用于语料数据检索及大模型微调。
- PAI-EAS:阿里云提供的模型在线服务平台,支持一键部署LLM推理服务,适用于多种AI推理场景,具备自动扩缩容和运维监控能力。
- LangChain:开源框架,用于整合大模型、向量数据库、定制语料,高效搭建问答知识库。Hologres已被集成至LangChain中。
- LLaMA-2:新一代开源大模型,支持多种参数规模,可通过PAI部署,为机器人提供强大的语言生成与理解能力。
2. 部署与配置
- 使用Hologres+PAI+LLaMA2搭建知识库:
- 利用Hologres自研工具部署问答知识库,将Hologres作为向量实时存储和检索引擎。
- 通过PAI-EAS部署LLaMA-2模型,实现在线推理服务。
- 结合LangChain框架,整合大模型、Hologres及定制语料,快速搭建问答系统。
- 配置机器人载体与知识:
- 创建机器人,作为业务知识的载体。
- 配置机器人,即“赋予”其特定业务知识,确保能针对企业需求进行有效回应。
3. 测试与优化
- 对问答效果进行测评,包括标注任务和全局测试,以确保机器人实际应用中的表现。
- 发布知识与机器人,部署到具体应用场景中,并利用数据看板进行效果监督与持续优化。
4. 快速接入企业通讯平台(可选方案)
- 对于希望快速接入钉钉、飞书等群聊的用户,可以考虑使用智能开放搜索OpenSearch LLM智能问答版,通过可视化配置,无需代码开发,快速实现智能客服或知识库查询等功能。
通过上述步骤,您可以构建出一个既符合企业特定需求,又能高效响应用户查询的问答机器人。在整个过程中,重点在于选择合适的工具与技术栈,并细致地进行配置与调优。