一、大模型 + 知识库市场全景地图 AI大模型 + 知识库市场的全景地图如下图所示：整个市场的供需关系，基本上围绕上述图谱中的板块进行展开，供给侧和需求侧均在积极推动整个市场的进程。二、需求侧（客户）根据《AI大模型+知识库市场全景报告》报告中的市场调研，企业对大模型+知识库的 核心需求包括以下3点：1、...
目前使用的流程,基本还是知识库+提示词模版,不同的服务关联不同的组合,目前用的比较多的数据库分析类应用,其实也是一种特定的知识库,只不过需要经过大模型转sql获得数据而已。 1 DB-GPT 因为目前用的数据分析的比较多,目前主力框架用的是DB-GPT github.com/eosphoros-ai 该平台支持的功能包括:langchain,RAG,知识...
微调后的大模型能够更深入地理解行业特点,更精准地满足企业的需求,从而成为企业在特定垂直领域中的得力助手。 简而言之,微调是一种强化大模型在特定行业专业能力的方法。通过这种方式,企业可以确保大模型在处理相关问题时,不仅能够提供更加精准和高效的解决方案,还能够更好地融入企业的运营流程和文化中。 如果您对AI大...
大模型缺乏私有知识,且通用知识更新滞后。业界通常采用检索增强生成(RAG)技术,根据用户输入从外部信息源检索相关信息,然后将检索到的内容整合到用户输入中,从而帮助大模型生成更准确的回答。知识库功能作为百炼的RAG能力,能有效补充私有知识并提供最新信息。
■ 多模型支持:支持对接主流的大模型,包括本地私有大模型(如Llama 2)、OpenAI、Azure OpenAI和百度千帆大模型等。 使用界面是这个样子: 官方推荐采用docker进行快速部署,所以我个人建议还是起一台Linux虚拟机,方便又快捷; 如果稍微懂一点Linux,但是不太懂docker的,建议部署 1Panel 后再通过里面的应用商店来下载使用;...
当下人工智能(Generative AI)快速发展,各种大模型(文心一言、通义千问、豆包、混元等)以及文生图、文生视频、以及其他功能性AI层出不穷。目前AI的发展趋势从增加参数数量使大模型更加智能转向大模型在行业内的应用落地。 而对于专利相关从业人员以及科技型公司,因为技术保密等原因不适合利用公版大模型处理私域数据,例如...
一、大模型时代，重新理解知识库 首先，一个精准的定义是，TO B企业的知识库，更可以看作是一个专业性极强的信息资源库，它与个人知识库相比，具有明显的系统性、规模性和保密性特点。从构成内容来看，企业知识库通常包含大量专业性强、与企业运营紧密相关的数据，这些数据不仅包括文本信息，还可能涵盖图片、视频、...
我们要把AI 大模型当做人的大脑,因此调用 AI 大模型,相当于调用一个人,把 AI 大模型当人看,TA 懂人话、TA 说人话、TA 会直接给出结果,但结果不一定正确。 因此在 AI 大模型的推理基础上,通过 RAG、Agent、知识库、向量数据库、知识图谱等技术手段实现了真正的 AGI(通用人工智能)。这些技术到底有哪些区别...
今天我们将探讨大模型和知识库的结合，以及它们在AI外呼领域的应用前景。大模型文本生成与理解的巨擘 大模型，如GPT系列，代表着深度学习技术的一线水平，具有数十亿甚至数千亿的参数。这些模型经过大规模文本数据的预训练，能够自动生成流畅的文本、回答问题、生成对话等。大模型不仅在自然语言生成方面取得了巨大成功，...
■ 多模型支持:支持对接主流的大模型,包括本地私有大模型(如Llama 2)、OpenAI、Azure OpenAI和百度千帆大模型等。 使用界面是这个样子: 官方推荐采用docker进行快速部署,所以我个人建议还是起一台Linux虚拟机,方便又快捷; 如果稍微懂一点Linux,但是不太懂docker的,建议部署 1Panel 后再通过里面的应用商店来下载使用;...