大模型知识库的功能 相较于传统知识库产品,以大模型技术为底座的优势,强大的知识解析能力,多模态解析:大模型不仅能处理文本,还能解析图片和表格等多种形式的内容。文章摘要总结:对长篇文章进行自动摘要和总结,提炼出关键要点,使用户在短时间内快速获取重要信息,提高信息获取的效率。QA自动抽取与生成:大模型能够自动抽取...
知识库模型框架架构图 知识库构建流程 知识图谱的概念首先是由谷歌提出,其目的是描述真实世界中存在的各种实体和概念,以及他们之间的关系,在真实的行业中应用时,我们需要先根据业务需求进行领域确定,然后通过正常的知识图谱构建方式,进行基础内容的搭建,最后进行实测之后进行优化处理,从而满足原本的业务需求。 构建过程主要...
在自己的windows系统上安装ollama;下载地址:https://ollama.com/;下载windows版本的安装即可; 注:安装好了ollama需要在环境变量里面配置模型下载路径;否则下载的模型是在C盘;OLLAMA_MODELS为模型下载路径;OLLAMA_HOST代表访问ollama大模型api的IP;配置为0.0.0.0会监听所有可用的网络接口;如果设置成127.0.0.1则只能本...
与此同时,本项目也支持 OpenAI GPT API 的调用,并将在后续持续扩充对各类模型及模型 API 的接入;项目方案采用Apache License,可以免费商用,无需付费。 项目利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用,目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案; 项目支持的开源LLM与 E...
大部分企业的知识管理有三个不足:缺乏长期规划、缺乏组织机制和文化、缺乏智能化,大模型+知识库的体系建设,从知识管理的底层切入,帮助企业探索多场景的知识应用形态,提升企业知识应用价值。 本文从知识库建设的挑战、AI+知识库建设框架与路径、4个不同场景的知识库落地案例,三个部分详细展开。
在大数据中,主题库、专题库、知识库、模型库是四种不同的数据库,它们之间有着密切的关系,相互之间又有着一定的区别。本文将从各个角度深入探讨它们之间的关系。 一、主题库 主题库是一个存储特定领域关键主题(topic)的数据库,它包含了某一领域或者某一具体话题的所有相关信息。主题库可以包括文本、图像、视瓶、...
1、知识库构建技术:选择适合企业需求的知识表示和存储技术,如关系型数据库、图数据库等,以确保知识的有效整合和高效查询。 2、自然语言处理技术:利用自然语言处理技术,如实体识别、语义分析等,对文本数据进行预处理和解析,提取出有价值的信息。 3、机器学习与深度学习技术:应用机器学习和深度学习算法,训练大模型,实现...
传统知识库:通常以电子文档的形式存储,主要以文本为主。 大模型知识库:支持更丰富的模态,包括文本、图片、语音、视频等多模态信息,能够处理和理解更复杂的数据类型。 技术驱动: 传统知识库:依赖于数据库技术和搜索引擎,功能相对固定。 大模型知识库:由先进的大模型技术驱动,如自然语言处理(NLP)、机器学习等,能够提...
传统知识库:通常以电子文档的形式存储,主要以文本为主。 大模型知识库:支持更丰富的模态,包括文本、图片、语音、视频等多模态信息,能够处理和理解更复杂的数据类型。 技术驱动: 传统知识库:依赖于数据库技术和搜索引擎,功能相对固定。 大模型知识库:由先进的大模型技术驱动,如自然语言处理(NLP)、机器学习等,能够提...
LangChain 将 LLM 模型(对话模型、embedding模型等)、向量数据库、交互层 Prompt、外部知识、外部代理工具整合到一起,进而可以自由构建 LLM 应用。 LangChain 主要由以下 6 个核心模块组成:模型输入/输出(Model I/O):与语言模型交互的接口。数据连接(Data connection):与特定应用程序的数据进行交互的接口。链(...