在DocsQA 文档问答系统中,建立了两个 Flow,一个用于索引数据。当收到用户请求时,就会创建这样一个 Flow。另一个用于查询,其任务相对简单,即把刚才建立的 TF-IDF、问答,还有向量的索引都加载起来,同时把需要的深度学习模型也加载起来对外提供服务。值得一提的是,考虑到降低成本的需求,Jina 不同的问答服务可以共享...
在多文档问答(QA)任务中,研究人员使用了多种流行的文本检索模型,包括BM25、MPNet、MiniLM和BGE-1.5等,它们被视为文本检索的基线。对于视觉检索,研究采用了基于最近进展的多向量检索模型,如ColPali和ColQwen2,这些模型基于大型语言模型(LLM)进行构建。 在实验中,研究人员通过不同的上下文窗口长度(k \in [1, 5, 1...
文档知识问答功能是百川大模型的重要功能之一,通过这个功能,用户可以向系统提出问题,并从系统给出的答案中获得所需的知识信息。这个功能的实现基于深度学习技术,通过对大量的文档进行训练,模型能够理解并回答各种类型的问题。 在使用文档知识问答功能时,用户只需要输入问题,系统会通过对问题进行分析和搜索找到最相关的文档...
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...
embeddings字段为Baichuan-13B-Chat模型的文本向量嵌入,向量维度为512,范数为1(即单位向量),搜索距离度量采用IP,即两个向量的内积。 大模型采用Baichuan-13B-Chat,主要用于文本片段的向量嵌入和文档问答。关于Baichuan-13B-Chat模型的部署和使用,可参考文章NLP(六十)Baichuan-13B-Chat模型使用体验。 文档问答 本文使用的...
预训练模型：采用预训练语言模型（如BERT、GPT等）作为基础模型，提高模型在文本理解方面的能力。语义匹配：通过计算查询与文档之间的语义相似度，找到与查询最相关的文档片段。答案抽取：从相关文档片段中抽取答案，可以采用序列标注、指针网络等技术。多跳推理：针对复杂查询，文档直接问答系统需要具备多跳推理能力，从...
所述预训练问答模 型基于预测图文匹配结果训练获得,所述预测图 文匹配结果为利用所述预训练问答模型对待训 练图像和目标语义信息进行匹配得到,所述目标 语义信息是基于所述待训练图像对应的图像描 述文本、与所述待训练图像相关联的对话文本生 A 成的,以实现训练的问答模型的答复信息更为准 0 确,提高模型的应用...
PaddleNLP本次重磅开源的DocPrompt开放文档抽取问答模型,以文心ERNIE-Layout为底座,可精准理解图文信息,推理学习附加知识,准确捕捉图片、PDF等多模态文档中的每个细节。通过PaddleNLP Taskflow,仅用三行Python代码即可快速体验DocPrompt功能。DocPrompt零样本问答效果非常强悍!能够推理学习空间位置语义,准确捕捉跨模态文档信息,...
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。
获得所述问题信息对应的答复结果;其中,所述问答模型基于待训练样本对预训练问答模型进行训练获得,所述预训练问答模型基于待处理语料信息训练获得,所述待处理语料信息通过对原始语料信息进行随机掩码获得,所述原始语料信息包括多个时间和多个命名实体,不仅能够让模型对时间相关联的表达更为敏感,还能提高问答模型的输出精准度...