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...
模型轻量化:随着移动设备和边缘计算的发展,大模型和文档直接问答技术将朝着轻量化方向发展,以满足不同场景的需求。 跨模态问答:结合图像、视频等多模态数据,实现跨模态问答,拓展问答系统的应用范围。 可解释性增强:提高大模型和文档直接问答技术的可解释性,使其在关键领域的应用更加可靠。 集成式问答:将大模型和文...
知识增强:文档上传学习成功后,知识增强默认关闭,可手动对文档进行开启知识增强;开启后模型对文档内容会启动增强学习,用于提升用户输入后辅助提升从文档中检索到相关文档内容的准确性,知识增强会消耗token。 分段设置:文档上传学习成功后,如分段结果不符合预期,可对文档分段设置进行调整,调整分段设置后,文档会进行重新学习,...
在大模型时代背景下,文档问答正面临着前所未有的机遇与挑战。通过智能化、个性化、集成化等方向的转型,以及千帆大模型开发与服务平台等先进技术的支持,文档问答可以为用户提供更加高效、精准的解答服务。未来,随着技术的不断发展和应用的深入推广,文档问答将在知识传播、问题解决等方面发挥更加重要的作用。 同时,我们也...
在信息技术日新月异的今天,大模型技术正以前所未有的速度重塑着各个行业。文档问答系统,作为连接用户与信息的重要桥梁,也迎来了新的发展机遇与挑战。本文将深入探讨大模型时代文档问答系统的现状、问题以及未来的发展方向,并结合千帆大模型开发与服务平台,探讨如何在这
自动化问答生成:使用GPT-3.5将文档转化为问答对 正文 步骤1:准备工作 步骤2:编写Python脚本 总结 当我们需要将大段文档转化为问答对时,OpenAI的GPT-3.5模型提供了一个强大的工具。这个教程将向您展示如何编写一个Python脚本,利用GPT-3.5的能力,将文档转化为一问一答的问答对。这个流程几乎无需人工介入,能够自动获取...
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...
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。
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