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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中,modelscope-agent 也可以做知识库的检索 但是不知道如何上传本地知识库的文档 demo_retrieval_agent.ipynb 里面有这个示例 不知道如何借鉴这个? 如果基于modelscope-agent来做 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?

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多麻辣哦 2023-11-08 20:28:45 45 0
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    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。
    2023-11-09 14:27:27
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  • 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。
    2023-11-09 11:11:06
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  • 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

    2023-11-08 21:39:37
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