基于来自小红书的真实文本数据,WSDM Cup 20241提出了“对话式多文档QA”的挑战,以鼓励对问题的进一步探索。 最近,ChatGPT 等大模型在多项自然语言处理任务上表现出了令人印象深刻的性能。 通过利用大模型的理解和推理能力,有望解决这一挑战。 然而,包括训练配置的设计和不相关文档的存在在内的许多因素仍然阻碍了生成...
重新学习:当文档状态为学习失败时,支持文档重新学习,即当文档因为一些原因导致模型学习失败时,通过重新学习触发模型重新对文档内容进行处理; 批量移动:当文档为学习成功时,支持文档进行移动,即当文档归类目录错误时,可通过批量移动进行在不同目录间的移动。 文档生失效:用于对文档状态进行管理,当文档生效时,在问答过程中...
通过这个教程，你可以自动将大段文档转化为一问一答的问答对，无需人工干预。你可以对脚本文件再进行调试和改进，以适应你自己的项目。这个方法可以在处理大量文本时非常有用，特别是使用 GPT-3.5-16k 模型，它具有更大的输入长度限制，但是大文档仍然需要先做一些分段处理。后面我还会提供更多 AI 产品教程，欢迎点...
在这个技术路径中,我们将通过以下步骤来构建一个大模型文档问答系统:数据收集与预处理、模型训练与优化、以及最终的模型评估与部署。 1.数据收集与预处理: 在开始构建大模型文档问答系统之前,我们需要收集大规模的文档数据集。这可以通过网络爬虫或者从已有的文档数据库中提取数据来实现。然后,我们需要对收集到的数据做...
作为NLP领域的一个重要分支,文档问答技术在大模型时代也面临着前所未有的挑战和机遇。首先,让我们来看看大模型给文档问答带来的挑战。大规模预训练模型如Transformer、BERT等虽然具有强大的语言理解能力,但同时也带来了数据稀疏性和计算复杂性的问题。此外,大模型的决策过程往往被视为“黑箱”,使得结果的可解释性差,这...
百川大模型的问答功能,可以极大地提高效率,让用户能够更快速地获取所需的文档知识,提高工作效率和准确性。 2. 正文 2.1 百川大模型简介 在百川大模型中,文档知识问答功能是其核心功能之一。用户可以通过输入问题的方式向模型提问,并在短时间内获得准确的答案。模型能够通过分析文档内容并结合知识图谱的知识来生成答案,...
本篇首先专注在如何获取QA数据,所谓的QA数据,就是“问题-回答”数据,理想情况下,如果包含回答所用到的文档片段是更好的。部分系统(如客服系统)是有这方面数据的,但绝大多数情况下是没有的,这时就需要首先构造一批问答数据,这是后续所有环节最重要的一步。
信息爆炸的时代,更需要我们拥有高效获得文档信息的能力。随着人工智能技术的快速发展,智能问答系统已逐渐成为提升这一能力的重要手段之一。2022 年以来,以 GPT-3 模型为代表的大规模语言模型能力的不断提升,为智能文档问答带来了新的机遇,前不久 GPT-4 模型的震撼发布更是再次颠覆人们的认知。
广州极点三维申请基于图结构的大模型文档问答专利，能够针对家居领域准确应答相关问题 金融界2025年1月30日消息，国家知识产权局信息显示，广州极点三维信息科技有限公司申请一项名为“一种基于图结构的大模型文档问答方法及系统”的专利，公开号CN 119377361 A，申请日期为2024年9月。专利摘要显示，本发明公开了一种基于...
【全网最强文档智能】大模型 + RAG + PDF问答,居然比 PyPDF + langchain 还好用!,LLM主要依赖于公开的互联网来源作为训练数据,这些数据虽然丰富多样但在专业领域的应用中往往缺乏私有领域知识,限制了LLM在特定