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基于RAG和LLM的水利知识问答系统研究
随着全球水资源紧张加剧，我国面临严峻的水资源管理挑战。《十四五规划》提出构建智慧水利体系，通过科技手段提升水情测报和智能调度能力。基于大语言模型（LLM）的水利智能问答系统，利用自然语言处理技术，提供高效、准确的水利信息查询和决策支持，助力水资源管理智能化。该系统通过RAG技术和Agent功能，实现了对水利知识的深度理解和精准回答，适用于水利知识科普、水务治理建议及灾害应急决策等多个场景，推动了水利行业的信息化和智能化发展。
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）
深度学习之多轮对话系统
基于深度学习的多轮对话系统是一种能够在多轮对话中保持上下文连贯并生成自然回复的系统，主要用于客服、智能助理等需要交互式交流的场景。通过深度学习的技术，特别是自然语言处理中的预训练模型和序列生成模型，这类系统已在准确理解、生成自然语言的质量上取得显著进展。
Agent与大模型的区别
本文详细对比了人工智能领域的两个重要概念——Agent和大模型。大模型如GPT-3、BERT等，擅长自然语言处理任务，如文本生成、翻译等；Agent则是自主的软件实体，能够在特定环境中感知、决策并执行任务，如管理日程、控制智能家居等。文章介绍了它们的定义、功能、技术架构及应用场景，并总结了两者的核心差异和未来发展方向。
人工智能技术及其应用：未来的发展趋势
【10月更文挑战第16天】人工智能技术及其应用：未来的发展趋势
通义灵码：新体验与最佳实践
随着AI技术的发展，阿里巴巴推出的通义灵码作为先进的大模型，提升了自然语言处理能力，并在智能对话、多语言支持及自定义训练等方面带来全新体验。文章介绍了通义灵码在客服系统、智能写作及教育领域的应用案例，展示了其提升效率和创造价值的能力。
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