一、大模型知识库战略架构(耗时:初始8小时/月度迭代) 1. 知识价值密度评估 四维筛选模型 S=Ec×(Fa+0.3Fh)Ct0.5 (E_c=业务关键度,F_a=调用频率,F_h=历史价值,C_t=维护成本) 知识热力分析 from langchain.analytics import KnowledgeHeatmap heatmap = KnowledgeHeatmap( query_logs=load_logs("search_lo...
因此，智能问答助手需要根据不同领域的特点和消费者需求，构建相应的知识库和优化大模型。三、技术实现路径 3.1 大模型在智能问答中的应用 3.1.1 大模型的优势与特点 大模型如达观的语言模型，具有强大的语言理解和生成能力。它可以通过大量的文本数据进行训练，学习到丰富的语言知识和语义信息。能够对自然语言进行...
光大知识库构建平台利用人工智能大模型知识广泛、数据处理能力强等优势,同时结合金融领域文本数据特色进行知识抽取最终赋能于各类金融系统。图1是光大知识库构建平台系统架构图,目前该平台以知识服务为目标,将数据采集、底层模型、知识校验以及知识存储等知识组织过程,有条不紊地串联打通,形成一个不断改进和循环的知识构建...
总之，大模型知识库的出现为智能时代的发展带来了巨大的机遇和挑战。通过构建一个包罗万象的信息宝库，大模型知识库能够为人工智能系统提供更准确、全面的知识支持，推动智能技术在各个领域的应用和发展。然而，构建和应用大模型知识库也面临着诸多挑战，需要我们共同努力，不断探索和创新，以实现智能时代的美好未来。AskB...
细分领域的知识储备:大模型可能对某些细分领域缺乏足够的知识储备,这可能导致在这些领域的知识库构建不全面或不深入。 用户干预的需求:顶尖的研究工作往往可能背离传统教科书的认识,这意味着在学习和理解这些内容时,用户需要进行更多的干预和指导。 知识质量的鉴别:用户需要自行鉴别素材的质量,这要求用户具备一定的专业背...
快速的索引构建与搜索:Faiss使用GPU加速,可以实现亿量级向量的索引构建和搜索。 降维与聚类:Faiss提供PCA,IVFFlat等算法进行向量降维,并支持Kmeans算法进行向量聚类。 高级特性:Faiss支持在线学习,异构向量检索,索引压缩等高级特性。 Faiss的典型应用有: 图像检索:在大规模图片数据库中找到与输入图片最相似的图片。 文本...
② 大模型选择与定制: - 依据项目需求挑选合适的大规模预训练模型,如GPT系列、BERT、T5或通义千问等。 - 对选中的大模型进行微调或持续学习,以优化其对特定领域或任务的表现。 ③ 知识源收集与整合: - 识别和收集相关领域的数据资源,包括文档、数据库、网页等。 - 整合多源异构数据,确保数据质量和一致性。 ④...
知识库是智能问答系统的重要组成部分，它存储了海量的结构化和非结构化信息。大模型在知识库的快速构建中发挥着关键作用，主要体现在以下几个方面：1. 信息抽取与整合 大模型能够从海量的非结构化文本中抽取出有用的信息，如实体、关系、事件等，并将其整合到知识库中。这种自动化的信息抽取方式能够大大降低人工标注...
大模型RAG项目实战 基于 LLamaIndex 构建企业级私有知识库!共计5条视频,包括:1、RAG Workflow工作流详解、2、RAG VS Fine-Tuning模型微调、3、使用conda配置知识库项目Python环境等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。