专栏首页Reinvent Data Science小 Mil 来了!Milvus 智能问答机器人上线

小 Mil 来了!Milvus 智能问答机器人上线


最近大家在访问 Milvus.io 时是否有发现右下角的客服机器人图标?

它究竟有什么功能,又是怎么实现的呢?今天我要带大家来了解这个基于 Milvus 的 FAQ 问答机器人-MilMil

MilMil 是由 Milvus 社区开发的一款基于 Milvus 常见问题的自动问答机器人,旨在收集用户在使用 Milvus 的过程中遇到的问题,帮助用户快速查找答案,同时扩展用户获取问题答案的途径。

该问答机器人的数据来自于 Milvus 开源以来所收到的用户问题,共有两个问答库,分别针对 Milvus 1.x 版本和 Milvus 2.x 版本。

考虑到 Milvus 社区面向全球开发者,MilMil 的问答库中导入的均为英文问答数据集。

实现

MilMil 的实现是基于 Sentence_Transformers 库中的 paraphrase-mpnet-base-v2 模型提取问题的语义向量,然后通过 Milvus 检索相似向量来获取问答库中的相似问题,以此来达到查询相似问题的目的。

具体实现过程如下图,蓝线表示数据导入过程,黑线表示查询过程,即获取问题答案的过程。

导入数据前我们先准备了一份问答数据集,并通过 BERT 等自然语言处理模型将问答数据集转化为语义特征向量,导入 Milvus 中。Milvus 会给每一个向量分配一个 ID,最后将这些 ID 及其对应的问答数据导入 PostgreSQL 或同类其他关系型数据库。

当用户向机器人提出问题时,系统先将用户提出的问题通过模型转化为特征向量,再通过相似性搜索在 Milvus 库中查询与该向量最相似的五条向量并获取它们的 ID。最后,通过在关系型数据库中查找这些 ID,得到对应的问题和答案,并返回给用户。

具体实现可以参考 Milvus 训练营中的 question answering system 项目。

? QA system:https://github.com/milvus-io/bootcamp/tree/master/solutions/question_answering_system

使用

MilMil 目前已经在 Milvus 官网上线。打开 Milvus 官网的任一文档页面,点击右下角 Milvus 吉祥物的小鸟图标,即可在对话框中输入问题进行提问。此外,你还可以通过切换左上角 Milvus 文档的版本号来切换该 Chatbot 的问答库版本。

下面我们来做个简单的演示:

输入问题点击发送后,问答机器人会返回与输入问题相似的三个问题。点击 See Answers 查看问题对应的答案,或点击 See More 查看更多的相似问题。如果你没有获取到想要的答案,可以点击回复框内底部的 Put in your feedback here, 输入你的邮箱以及问题,后续社区人员会回复相关问题的文档和答案等。

非常欢迎大家在使用 Milvus 过程中,通过 MilMil 来查询问题。如有任何关于该 Chatbot 的问题或意见,也欢迎大家在社区中反馈给我们。

Zilliz 以重新定义数据科学为愿景,致力于打造一家全球领先的开源技术创新公司,并通过开源和云原生解决方案为企业解锁非结构化数据的隐藏价值。

Zilliz 构建了 Milvus 向量数据库,以加快下一代数据平台的发展。Milvus 目前是 LF AI & Data 基金会的毕业项目,能够管理大量非结构化数据集。我们的技术在新药发现、计算机视觉、推荐引擎、聊天机器人等方面具有广泛的应用。

本文分享自微信公众号 - ZILLIZ(Zilliztech),作者:李云梅

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2021-07-21

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