1. 直接在GPT的输入发送中加入知识库内容。这种方式非常简单,但会对GPT的生成产生较大影响,减弱其通用...
Quivr可以将我们的本地文件存储在向量数据库中，然后存储到云端，随时可以查询对话。使用 OpenAI 的 GPT-...
GPT是一种基于深度学习的自然语言生成模型,它可以理解和生成人类语言文本,并且能够进行对话和问答等任务。而知识库是一种结构化的信息存储方式,它可以将事实、概念和规则等知识以一定的形式存储起来,以便于检索和应用。 将GPT与知识库结合的原理主要是利用GPT的自然语言处理能力,将知识库中的知识以人类可读的方式呈现出...
Transformer 解码器:生成输出文本 知识库:存储GPT模型的知识 答案生成器:从知识库中获取信息,生成回答 代码示例 ```python import torch from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2') model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2') input_text ...
GPT技术通过学习大规模的语料库数据,可以生成高质量的文本,而这些文本可以被应用于知识库的构建与更新、问题回答和智能客服等领域。 一、知识库的构建与更新 利用GPT技术可以自动构建和更新知识库,这对于大规模的数据和复杂的知识结构非常有帮助。首先,我们可以通过收集各种领域的文本数据来训练GPT模型,使其具备丰富的...
四、访问 FastGPT 目前可以通过ip:3000直接访问(注意防火墙)。登录用户名为root,密码为docker-compose.yml环境变量里设置的DEFAULT_ROOT_PSW。 使用步骤 首先我们需要创建一个知识库。 知识库创建完之后我们需要上传一点内容。 上传内容这里有四种模式: 手动输入:手动输入问答对,是最精准的数据 ...
GPTIndex 这个库简单理解就是做上图左边的那个部分，它的工作原理是这这样的：创建知识库或文档索引找到最相关的索引最后将对应索引的内容给 GPT-3 3、限制与注意的地方 虽然这个方法解决了 token 限制的问题，但也有不少限制：当用户提一些比较模糊的问题时，匹配有可能错误，导致 GPT-3 拿到了错误的内容，最终...
GPT 训练过程分为两个阶段:第一个阶段是 Pre-training 阶段,主要利用大型语料库完成非监督学习;第二阶段是 Fine-tuning,针对特定任务在相应数据集中进行监督学习,通过 Fine-tuning 技术来适配具体任务。下图为 GPT 的架构图: 上图中,每一层的所有Trm属于一个自左向右的单向transformer,故在embedding输入和上一层的...
通过内部沟通、宣传材料、邮件通知等方式，积极宣传知识库的价值和好处，并鼓励用户积极使用。在已知这些问题和解决方案的基础上，相信我们还需一个能够轻松搭建知识库的工具来帮助我们更好地搭建有效的企业知识库，GOGPT结合了GPT技术，文档拆分、向量数据库，自定义的问答管理，能快速方便的搭建一个企业内部知识库；以...
四、访问 FastGPT 目前可以通过ip:3000直接访问(注意防火墙)。登录用户名为root,密码为docker-compose.yml环境变量里设置的DEFAULT_ROOT_PSW。 使用步骤 首先我们需要创建一个知识库。 知识库创建完之后我们需要上传一点内容。 上传内容这里有四种模式: 手动输入:手动输入问答对,是最精准的数据 ...