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智能问答:视觉问答系统在客户服务中的创新

对于智能问答系统的部署过程和创新应用,这里将展示详细的部署步骤,并结合实际示例和代码解释。智能问答系统的应用在客户服务中具有重要意义,可以提高服务效率和用户体验,下面是部署过程的详细说明:I....项目介绍和发展智能问答系统是一种结合了自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)技术的人工智能系统,能够理解和回答用户提出的问题,其中视觉问答系统则通过分析图像内容来回答问题。...在客户服务领域,智能问答系统可以用于自动化客户支持、提供实时帮助和解决问题,为用户提供更高效和个性化的服务体验。...智能问答系统的发展历史可追溯到基于规则的系统,发展到统计机器学习方法和深度学习技术,尤其是近年来深度学习的发展使得问答系统在语义理解和问题解答方面取得了显著进展。...视觉问答系统则结合了计算机视觉和自然语言处理,使得系统能够根据图像内容回答问题,逐渐成为智能客服和虚拟助手领域的研究热点。II. 智能问答系统部署过程1.

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RAG智能问答系统为什么要使用混合检索?

在RAG智能问答系统中,RAG检索环节中的检索的方式采用向量检索,即通过语义相关度匹配的方式进行检索。...技术原理是通过将外部的知识库文档进行拆分成语义完整的段落或者句子,并将其转化为向量存储,而对用户的问题也同样进行向量化,然后通过用户问题与句子之间的语义相关性,查找出相关度最高的文本,找到后RAG系统会将用户的问题...而在RAG系统中,混合搜索最常见指向量检索和关键词检索的组合。...不同的检索系统在寻找文本中各自擅长之间存在不同的联系,没有任何一种检索模式能够适用全部的情景,混合检索通过多个不同的检索系统组合,结合不同检索系统的优势,实现多个检索技术直接的互补。

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构建一个完整的中文智能问答系统

简略概述要求: 构建一个完整的QA系统 整个系统由三部分构成:前台,后台,知识库 前台:请设计一个程序,实现QA对话界面,该界面可以基于用户提问,自动连接后台、并从知识库寻找答案,并呈现给用户 后台:请设计一个程序从文档中提取尽可能多且质量高的问答对...用户端提供了用户提问回答,热点问题,智能推荐,闲聊对话等功能。同时页面简洁美观,响应良好,为用户提供了良好的使用体验 管理员端:管理员在后台管理系统的页面。...作为本系统的后台,为整个系统对外提供流畅服务做到了保障。...后台同样也是用了各种小功能组件,如上传模块,APScheduler定时管理模块等 算法:算法部分分为网页解析算法和QA对生成算法 知识库:知识库目前使用elasticsearch搜索引擎的存储模块 系统流程...管理员上传文档,网页(两种文件格式,目前本系统主要是解析以华为云帮助手册的网页,其他网页需要更改网页解析程序),上传这些文件到服务器端 选择需要生成QA对的文件,调用QA对生成算法,生成QA对存入知识库中

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问答系统调研

在完成毕业论文(设计)期间的调研工作,主要研究了几个经典的问答系统和机器阅读理解模型。...其实这里开始就会有不同的版本,这里是按照CS224n课程中的理解 DrQA 出自论文:Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions 解决的问题:开放域问答...Retriever 出自论文:Answering Complex Open-domain Questions Through Iterative Query Generation 解决的问题:开放域问答...,不需要预先给出段落,问题需要系统进行多步推理才能给出正确答案 思路: 该模型的核心创新之处在于,它在每一步都使用先前的IR结果来生成新的自然语言查询,并检索新的证据来回答原始问题,而不是单纯依靠原始问题来检索文章段落

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RAG智能问答评测工具调研

大语言模型在企业内部知识问答中可能会出现幻觉等问题, 检索增强生成(RAG)是减轻大语言模型幻觉的一种有效手段,那如何评估检索增强生成的结果是否准确?...RAG智能问答系统介绍: 如何基于向量数据库+LLM(大语言模型)打造企业专属Chatbot? 因此对RAG目前可以使用的评测工具或方法进行调研,从业务角度出发选择合适的评估框架。...03 — 生成式搜索引擎 理想的RAG系统应该是: 高引用召回率:即所有生成的内容都有引用(外部知识)的支持; 高引用精准度:即每个引用是否真的支持生成内容; 简单来说就是生成的内容和外部的知识不匹配。...):生成的内容是否有用; citation recall(引文召回率):所生成的内容完全得到引文的支持; citation precision(引文精度):引文中支持生成内容的比例; 一个优秀的RAG系统应该在引文召回率和引文精度上获得较高的评分

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问答】什么是人工智能

人工智能(Artificial Intelligence, AI): 人工智能(Artificial Intelligence, AI)亦称机器智能,是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。...通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现,以及如何实现的科学领域。同时如此,人类数量亦开始收敛。...一般教材中的定义领域是“智能主体(intelligent agent)的研究与设计”[1],智能主体是指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。...[6]强人工智能目前仍然是该领域的长远目标。...AI完成任务,与人类的处理能力相同,但达到具备思考能力的统合强人工智能还需要时间研究,比较流行的方法包括统计方法,计算智能和传统意义的AI。

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基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统

基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统:LLaMA大模型训练微调推理等详细教学 基于 LLaMA 系基模型经过中文金融知识指令精调/指令微调(Instruct-tuning) 的微调模型...通过中文金融公开问答数据+爬取的金融问答数据构建指令数据集,并在此基础上对 LLaMA 系模型进行了指令微调,提高了 LLaMA 在金融领域的问答效果。...--| | [Fin-Alpaca-LoRA-7B-Meta](https://huggingface.co/yuyangmu125/Fin-Alpaca-LoRA-7B-Meta) | 中文金融问答微调模型...V1.0 | | [Fin-Alpaca-LoRA-7B-Linly](https://huggingface.co/yuyangmu125/Fin-Alpaca-LoRA-7B-Linly) | 中文金融问答微调模型.../scripts/comparison_test.sh 4.数据集构建 此前版本采用了公开和爬取的中文金融领域问答数据,涉及到保险、理财、股票、基金、贷款、信用卡、社保等。

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RAG技术全解析:打造下一代智能问答系统

二、RAG架构2.1 RAG实现过程RAG在问答系统中的一个典型应用主要包括三个步骤:Indexing(索引):将文档分割成chunk,编码成向量,并存储在向量数据库中。...:切分后的chunk信息,总共28个chunk,每个chunk包含一对问答:切分后的某个chunk的问答对信息:!...OpenIM文档网站使用rag-gpt搭建了网站智能客服,可以快速验证查询重写策略的效果。...这里主要介绍RAG的主要下游任务、数据集以及如何评估RAG系统。4.1 下游任务RAG的核心任务仍然是问答(QA),包括传统的单跳/多跳QA、多项选择题、领域特定的QA以及适用于RAG的长篇场景。...这一拓展突显了RAG在人工智能部署中的重要实际意义,吸引了学术界和工业界的兴趣。以RAG为中心的人工智能应用和支持工具的不断发展证明了RAG生态系统的壮大。

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RAG智能问答系统为什么要使用混合检索?(完整版)

基于语义的向量检索 在RAG智能问答系统中,RAG检索环节中的检索的方式采用向量检索,即通过语义相关度匹配的方式进行检索。...而在RAG系统中,混合搜索最常见指向量检索和关键词检索的组合。...不同的检索系统在寻找文本中各自擅长之间存在不同的联系,没有任何一种检索模式能够适用全部的情景,混合检索通过多个不同的检索系统组合,结合不同检索系统的优势,实现多个检索技术直接的互补。...03 — 产品电源 对目前行业中其他产品基于RAG的问答系统的检索方式进行调研。...问题查询相似答案; Azure AI搜索 全文搜索:信息检索中与索引中存储的纯文本匹配; 矢量搜索:存储内容的数字表示形式来执行搜索; 混合搜索:全文搜索和矢量搜索的结合; 总结: 基于文档和知识库的RAG问答系统

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NLP教程(7) - 问答系统

[NLP中的问答系统] ShowMeAI为CS224n课程的全部课件,做了中文翻译和注释,并制作成了 GIF动图!点击 第10讲-NLP中的问答系统 查看的课件注释与带学解读。...本篇笔记对应斯坦福CS224n自然语言处理专项课程的知识板块:问答系统。主要针对NLP中的问答系统场景,介绍了一些模型和思路。...笔记核心词 question answering Dynamic Memory Networks \ 动态记忆网络 QA 问答 对话 MemNN DCN VQA 1.图文问答系统与动态记忆网络( DMN...事实上,大多数 NLP 问题都可以看作是一个问答问题,其范式很简单: 我们发出一个查询,然后机器提供一个响应。通过阅读文档或一组指令,智能系统应该能够回答各种各样的问题。...② 全面的多任务学习往往非常困难,迁移学习仍然是当前人工智能领域(计算机视觉、强化学习等)神经网络架构的主要障碍。

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专访腾讯钟黎:知文团队在智能问答系统方面的探索

这一团队目前的研究重心在自然语言智能交互,围绕智能交互的内涵和外延,团队的学术研究涉猎广泛,包括但不限于问答、对话系统、文本摘要、知识图谱、机器阅读理解等。...钟黎目前主要负责知文智能产品(包括智能对话、智能问答智能搜索等)的研发和落地,此前他曾在软银AI Lab、微软亚洲研究院、IBM 研究院(新加坡)从事人工智能与机器学习的相关研究工作。...此前,他在由雷锋网承办的 CCF-GAIR 大会上谈到建设业界问答系统的一些心得体会: 第一,要重视 Baseline。 第二,尽早建立起整个流程的 Pipeline。...这些建议给大家带来了全新思路,而在专访中,钟黎进一步围绕 NLP 的发展与难点,全方位展示了智能问答平台的打造之路。 钟黎表示,在打造智能问答平台中,一个主要的难题是领域迁移。...问:目前在打造智能问答平台的过程中,从技术和落地上来看,面临的主要难点有哪些? 答:难点还是不少,这里列举一些: 第一,领域迁移问题。

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深入剖析开源大模型+Langchain框架智能问答系统性能下降原因

常规方案 架构 图1 基于 langchain + LLM 做知识问答的常规方案 基于 langchain + 大模型 in-context 能力来搭建智能问答系统的常规方案如上图所示,包含 3 个核心模块...综上所属,常规方案中对智能问答系统准确率影响最大的几个因素如下: 1、embedding 在 Retrieval 任务中 TopK 的准确率 (受 embedding 模型自身能力、Retrieval...使用 openAI 全家桶构建智能问答系统必用两个能力:openAI 的 embedding 与 gpt-3.5-turbo 模型。...洞悉问题是进步的第一步,本文重点从 embedding 与 LLM 两个角度来剖析 langchain + 开源大模型搭建智能问答系统性能下降的原因,下篇也将从这两个角度逐步分析如何基于 lanchain...+ 开源大模型搭建高性能智能问答系统

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