九城问答系统接口

简介: http://www.cnblogs.com/dingxiaowei/p/3356713.html
http://www.cnblogs.com/dingxiaowei/p/3356713.html
相关文章
|
7月前
|
存储 自然语言处理 算法
【学习大模型】RAG基础
RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术是为了解决大模型中的幻觉问题、实时交互、数据安全和知识动态性挑战。它结合了搜索和大模型的提示功能,使模型能基于检索到的信息生成更准确的回答。RAG通过向量数据库和向量检索,将文本转化为向量表示,然后进行相似度计算和检索,以提供上下文相关的信息。
682 1
|
7月前
|
数据库
Langchain中改进RAG能力的3种常用的扩展查询方法
有多种方法可以提高检索增强生成(RAG)的能力,其中一种方法称为查询扩展。我们这里主要介绍在Langchain中常用的3种方法
435 0
|
SQL 人工智能 分布式计算
基于阿里云PAI平台搭建知识库检索增强的大模型对话系统
基于原始的阿里云计算平台产技文档,搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地,将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%,答疑采纳率70+%,显著提升答疑效率。
|
2月前
|
数据采集 自然语言处理 算法
实战RAG:构建基于检索增强的问答系统
【10月更文挑战第21天】在当今大数据时代,如何高效地从海量信息中获取所需知识,成为一个亟待解决的问题。检索增强的生成模型(Retrieval-Augmented Generation, RAG)应运而生,它结合了检索技术和生成模型的优点,旨在提高生成模型的回答质量和准确性。作为一名热衷于自然语言处理(NLP)领域的开发者,我有幸在多个项目中应用了RAG技术,并取得了不错的成效。本文将从我个人的实际经验出发,详细介绍如何使用RAG技术来构建一个问答系统,希望能够帮助那些已经对RAG有一定了解并希望将其应用于实际项目中的开发者们。
118 1
|
7月前
|
自然语言处理 物联网 API
检索增强生成(RAG)实践:基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统
检索增强生成(RAG)实践:基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统
检索增强生成(RAG)实践:基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
文档智能和检索增强生成(RAG)——构建LLM知识库
本次体验活动聚焦于文档智能与检索增强生成(RAG)结合构建的LLM知识库,重点测试了文档内容清洗、向量化、问答召回及Prompt提供上下文信息的能力。结果显示,系统在自动化处理、处理效率和准确性方面表现出色,但在特定行业术语识别、自定义向量化选项、复杂问题处理和Prompt模板丰富度等方面仍有提升空间。
71 0
|
2月前
|
人工智能 API 调度
大语言模型 LLM 管理功能特点解析
大语言模型领域正快速发展,涵盖技术革新、跨领域应用及行业影响。随着技术进步,更多创新性AI应用和服务涌现。Botnow加速迭代AI应用开发平台,赋能各行各业。新发布的模型管理功能包括模型仓库和模型服务,支持模型文件托管、部署及推理服务,提升使用效率,降低成本。模型服务具备本地推理和接入外部模型的能力,满足中大型企业对大语言模型自主可控的需求。
|
4月前
|
存储 人工智能 自然语言处理
打造个人知识库-chatwithrtx接口研究
通过上述方式,利用chatwithrtx接口打造个人知识库不仅可以实现知识的高效管理,还能通过人工智能技术使知识检索和更新更加智能化,大大提升个人学习和工作的效率。这种将人工智能技术应用于个人知识管理的方法,将成为未来知识管理的重要趋势之一。
40 1
|
4月前
|
存储 缓存 自然语言处理
LangChain在构建智能文档检索系统中的应用
【8月更文第3天】随着大数据时代的到来,企业和组织积累了大量的文档资料。如何有效地管理和检索这些文档成为了一个重要的问题。传统的关键词搜索虽然简单,但在面对复杂查询和模糊匹配时显得力不从心。LangChain 是一个强大的框架,旨在帮助开发者构建文本生成应用程序,它能够利用最新的自然语言处理技术来理解和响应自然语言查询。本文将探讨如何利用 LangChain 构建一个能够理解和响应自然语言查询的文档检索系统。
80 0
|
7月前
|
自然语言处理 算法 OLAP
阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践
本文为大模型RAG对话系统最佳实践,旨在指引AI开发人员如何有效地结合LLM大语言模型的推理能力和外部知识库检索增强技术,从而显著提升对话系统的性能,使其能更加灵活地返回用户查询的内容。适用于问答、摘要生成和其他依赖外部知识的自然语言处理任务。通过该实践,您可以掌握构建一个大模型RAG对话系统的完整开发链路。