QAnything (Question and Answer based on Anything) 是致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统,可断网安装使用。 您的任何格式的本地文件都可以往里扔,即可获得准确、快速、靠谱的问答体验。 目前已支持格式: PDF,Word(doc/docx),PPT,Markdown,Eml,TXT,图片(jpg,png等)
本项目是基于知识图谱的问答系统,BERT+BILSTM+CRF 做命名实体识别和句子相似度比较,最后实现线上的部署。 项目的分以下步骤进行描述: 1-问答 QA 系统简单介绍 1.1-问答系统目标 1.2-问答系统分类 1.3-问答系统框架 2-知识库问答 KB-QA 介绍 1-问答 QA 系统简单介绍 1.1-问答系统目标 总目标:给定一个自然语言...
分布式存储利于管理大规模知识库。检索算法决定能否快速定位相关知识。知识表示方法影响系统对知识的运用。问答流程设计要符合用户使用习惯。知识库安全机制保障知识不被非法获取。版本控制确保知识库发展的可追溯性。日志记录方便对系统运行进行分析。可视化界面方便用户与系统交互。系统性能评估有多种指标衡量优劣。召回率体现...
知识问答系统的总体框架可以以下几个概括为核心组件: 用户接口:作为系统与用户的交互界面,用户接口负责接收用户的输入(如自然语言问句),并将其转化为系统可理解的格式。这一环节通常包括语音识别、文本输入等多种方式。 问题分析模块:在接收到用户输入后,问题分析模块会对问题进行预处理,包括分词、词性标注、句法分析等...
而通过ChatWiki,企业可以在本地环境私有化部署AI大模型,构建专属的私有AI问答知识库,从而保障企业数据和隐私安全。 一、ChatWiki介绍 ChatWiki是一款开源的知识库 AI 问答系统。系统基于大语言模型(LLM )和检索增强生成(RAG)技术构建,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力,可以帮助企业快速搭建自己的知识库 AI 问...
基于LLM 搭建问答系统的解决方案有以下几种: Fine-Tuning 基于Prompt Engineering,比如 Few-Shot方式。 与普通搜索结合,使用基础模型对搜索结果加工。 Fine-Tuning 使用下游特定领域的知识对基础模型进行微调,改变神经网络中参数的权重。业界已经不少 chatgpt 的平替方案都支持微调,比如: ...
此外，考虑到不同行业的特殊需求，该系统还提供了高度定制化的配置选项，允许管理员根据实际情况调整知识库、对话模板等内容。更值得一提的是，AI知识问答系统具备良好的扩展性和兼容性，可以轻松与其他业务系统集成，形成一个完整的智能生态链。当然啦，任何一项新技术的应用都需要考虑到用户体验的问题。为了让更多的...
我们以制作DataEase小助手为例,为您演示通过MaxKB和Ollama构建知识库问答系统的过程。 第一步:在MaxKB中创建DataEase在线知识库 DataEase在线文档地址为:https://dataease.io/docs/。 在MaxKB应用界面中,点击“知识库”菜单,选择创建知识库,填写相关信息后创建并导入知识库。在“知识库类型”选项中,离线文档选择“通...
致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统,可断网安装使用。任何格式的本地文件都可以往里扔,即可获得准确、快速、靠谱的问答体验。目前已支持格式: PDF,Word,PPT,XLS,Markdown,电子邮件,TXT(,图片