上一篇 讯飞星火知识库文档问答Web API的使用（二） 把星火知识库搞明白了； 然后又花了时间学习了一下gradio的一些基础内容: 在Gradio实现两个下拉框进行联动案例解读：change/...+ ChuanhuChatGPT前端 = 实现轻量化知识库问答 为什么有这个想法，是因为…笔者穷啊，没有GPU，搞不了Langchain-Chatchat；搞向量数据库麻烦；PDF文档分chunk也是个技术活...，一个人做搞到头发花白了去 笔者设想的是，借大厂的力，随便拉个机器就可以实现大数据知识库，岂不是美哉 目前实现的效果： 目前需要的功能： 右侧改造【知识库】栏目 新增PDF【上传星火...】 的功能 新增根据上传文档进行【文档总结】功能 新增根据输入内容进行问答 【文档总结】和【文档问答】都在中间的对话框显示，且在对话的第一行显示[文档问答] [问答总结]的提示字样 当然你直接用大厂的也是可以的...： 文章目录 1 星火知识库大致页面架构 2 文档问答的输出内容打在对话框中 1 星火知识库大致页面架构 详细可以参考：在Gradio实现两个下拉框进行联动案例解读：change/click/input
知识库介绍：知识库是智能客服问答 Bot 的核心组成部分，它包含了企业的产品信息、FAQ、政策规定、行业知识等，是智能体回答问题的依据之一。...在 Botnow 平台中，知识库可以是文档、网页、数据库等多种形式的数据源。 ...3.如果用户问及“模型”、“模型服务”、“数据源”、“数据集”以及其他一切与数据相关问题时，如果知识库中没有相关内容，回复“Botnow 暂不支持相关能力，您可以咨询关于平台的其他能力，我都会为您解答”...例如，可以调整模型参数、优化检索策略、增加训练数据等。...总结通过 Botnow 平台，企业可以快速搭建智能客服问答 Bot，利用知识库功能，结合 RAG 方案，实现对客户问题的智能回答，提升服务效率和客户满意度。
Zabbix中文问答知识库可登陆网站查看，文中提及案例均来源于#Zabbix开源社区微信群#及#宏时数据Zabbix技术服务群#。...Zabbix开源社区 由Zabbix大中华区唯一总代理上海宏时数据系统有限公司建立并维护，旨在提供最新资讯、交流平台和技术支持。
它可以实现数据感知和环境交互，即能够使语言模型与其他数据源连接起来，并允许语言模型与其环境进行交互。...本文将重点介绍 LangChain 框架的核心模块，以及使用 LangChain 框架搭建知识库问答系统的实践。...知识库问答系统实践 大语言模型虽然可以很好地回答很多领域的各种问题，但是由于其知识是通过语言模型训练及指令微调等方式注入模型参数中的，因此针对本地知识库中的内容，大语言模型很难通过此前的方式有效地进行学习...通过 LangChain 框架，可以有效地融合本地知识库内容与大语言模型的知识问答能力。 基于 LangChain 的知识库问答系统框架如下图所示。 知识库问答系统的工作流程主要包含以下几个步骤。...（1）收集领域知识数据构造知识库，这些数据应当能够尽可能地全面覆盖问答需求。 （2）对知识库中的非结构数据进行文本提取和文本分割，得到文本块。
QAnything本地知识库问答系统：基于检索增强生成式应用（RAG）两阶段检索、支持海量数据、跨语种问答 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。...支持跨语种问答，中英文问答随意切换，无所谓文件是什么语种。 支持海量数据问答，两阶段向量排序，解决了大规模数据检索退化的问题，数据越多，效果越好。 高性能生产级系统，可直接部署企业应用。...支持选择多知识库问答。...架构 1.两阶段检索优势 知识库数据量大的场景下两阶段优势非常明显，如果只用一阶段embedding检索，随着数据量增大会出现检索退化的问题，如下图中绿线所示，二阶段rerank重排后能实现准确率稳定增长
现在基于gpt做自己项目的问答机器人，效果非常的好。可以把自己的文档上传上去，让机器人根据文档来进行回答。 想要实现智能AI问答功能，现在大部分都是基于向量数据库的形式。...整体的流程就是：上传文档===>openai向量接口 ====> 存入向量数据库 访客咨询： 咨询问题 ====> openai向量接口 ====>搜索向量数据库 ====> 组织prompt 到...openai的chat接口 下面的源码是前端逻辑，实现的界面以及问答的聊天对话效果，发送回复以及流式输出 效果图的前端源码 ...collect:"test", askContent:"", msgList:[ {type:"ask",content:"自建私有数据知识库...· 与知识库AI聊天"}, {type:"answer",content:"我是知识库机器人，一个专门响应人类指令的大模型"}, ],
上一篇提到过星火spark大模型，现在有更新到3.0： 给ChuanhuChatGPT 配上讯飞星火spark大模型V2.0（一） 同时又看到有知识库问答的web api，于是就测试了一下。...1 SparkDesk的文档问答 SparkDesk的文档问答模块相关文档与地址： 官方演示地址: https://chatdoc.xfyun.cn/chat 星火知识库 API 文档 embedding...API 文档 本篇记录的是通过星火知识库Web API +ChuanhuGPT 的一个实验项目 吐槽一下： 星火文档问答官方开放的代码不咋地，可能没啥人用，拿个半成品就挂官方了？？...讯飞的AI社区官方感觉也不咋运营… 知识库web api整体结构还是简单的，不过跟在线的版本，有一些功能上的阉割： 文档上传 文档总结/摘要 文档问答 知识库API 第一次申请会给1000次额度：...官方文档：ChatDoc 文档上传规范： 上传知识库文档数据，目前支持 doc/docx、pdf、md、txt 格式，单文件大小不超过 20MB，不超过 100W 字符。
QAnything本地知识库问答系统：基于检索增强生成式应用（RAG）两阶段检索、支持海量数据、跨语种问答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。...支持跨语种问答，中英文问答随意切换，无所谓文件是什么语种。支持海量数据问答，两阶段向量排序，解决了大规模数据检索退化的问题，数据越多，效果越好。高性能生产级系统，可直接部署企业应用。...支持选择多知识库问答。...架构1.两阶段检索优势知识库数据量大的场景下两阶段优势非常明显，如果只用一阶段embedding检索，随着数据量增大会出现检索退化的问题，如下图中绿线所示，二阶段rerank重排后能实现准确率稳定增长，
ChatWiki 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 问答系统。...能力1、专属 AI 问答系统通过导入企业已有知识构建知识库，让 AI 机器人使用关联的知识库回答问题，快速构建企业专属 AI 问答系统。...3、数据自动预处理提供自动分段、QA分段、手动输入和 CSV 等多种方式导入数据，ChatWiki自动对导入的文本数据进行预处理、向量化或 QA 分割。...4、简单易用的使用方式ChatWiki采用直观的可视化界面设计，通过简洁易懂的操作步骤，可以轻松完成 AI 问答机器人和知识库的创建。
使用 ActionQueryKnowledgeBase 创建知识库 NLU数据 2....使用 ActionQueryKnowledgeBase 创建知识库 最简单的知识库 json 文件 { "song": [ { "id": 0,...InMemoryKnowledgeBase 实现中，每个 obj 都有至少有 name，id 属性 NLU数据 意图想要进行知识库信息查询 version: "3.0" nlu: - intent:...周杰伦](singer)的[生日](attribute) object_type 将 歌曲 映射为 song mention 将 第一个，最后一个 的表述标注化为 1，LAST attribute' 知识库中...docker run --env=NEO4J_AUTH=none --publish=7474:7474 --publish=7687:7687 neo4j pip install neo4j 导入数据
今天，我们将介绍另一项重要指标，也是业内面对的一项普遍性难点：标题识别，以及它如何影响数据清洗与RAG系统开发。...，则再往上找父节点，并判断其层级关系，直到找到最终的父节点 三、输出 基于每个段落的情况，构造该文档的文档树，并按 JSON 结构输出（右图中未渲染段落节点） 正确的标题检测结果输出与文档树构建对数据质量有重要的提升作用...，对后续数据清洗、大模型语义理解与RAG开发应用场景意义尤为明显。...分块是将整篇文本分成小段的过程，当我们使用LLM embedding内容时，分块可以帮助优化从向量数据库被召回的内容的准确性，因此文本段的质量也是RAG中比较重要的一环。...目前，TextIn文档解析工具已在RAG知识库问答中发挥重要功能，文档树引擎在年报、财报、行研报告等金融文件领域展现了较为明显的优势。
解决方案：内置AI问答系统的AI知识库如果你也有以上烦恼，那么可以试试采用接入了AI大模型技术的知识库。...该方案通过深度融合AI问答技术与先进的大模型能力，实现了知识库配置的智能化与自动化升级，具体优势如下：1....自动化构建与更新：HelpLook AI知识库能够自动从企业内部文档、客户咨询记录、产品说明书等多源数据中提取关键信息，并基于先进的自然语言处理技术和机器学习算法自动生成问答对。...同时，系统能够实时监测外部数据源的变化，动态更新知识库内容，确保信息的时效性和准确性。2....智能优化与推荐：借助大模型的深度理解能力，HelpLook AI知识库能够分析用户行为数据，识别高频问题、无效问答对以及潜在的优化点。
论文作者：Yunshi Lan, Jing Jiang 论文地址：https://aclanthology.org/2021.acl-long.255.pdf 收录会议：ACL2021 01 介绍 会话式知识库问答...典型场景如下图所示： ▲ 图1 会话式知识库问答样例 目前，主流单轮知识库问答（single-turn KBQA）方法中，针对CKBQA问题往往存在“记忆障碍”缺陷，后续问题的回答中容易丢失历史中记录的实体信息...此外，作者提出了一种新的基于图的模型来对焦点实体的转换进行建模，应用图卷积网络（Graph Convolution Networks, GCN）导出每个问题中焦点实体的概率分布，然后将其与标准知识库问答模块结合以得到最终的答案...（2） 查询生成失败（29%）：很多情况下，由于知识库的不完整或查询生成器的限制，很难从知识库中收集到正确的查询。...04 结论 在本文中，作者提出了一种知识库会话中焦点实体的预测和建模的方法，以改进CKBQA。作者的方法准确率超过了目前的两个基线方法，并在两个基准数据集上实现最先进的性能。
MaxKB 是一款基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统。MaxKB = Max Knowledge Base，旨在成为企业的最强大脑。...学习建议 建议大家将MaxKB与其他的比较热门的知识库放在一起对比着来学习，笔者简单罗列如下： FastGpt：开源AI知识库系列之第四篇FastGpt danswer——一键构建私人本地知识库的最佳选择之一...方式二 你也可以通过 1Panel 应用商店[1] 快速部署 MaxKB + Ollama + Llama 2，30 分钟内即可上线基于本地大模型的知识库问答系统，并嵌入到第三方业务系统中。...在线体验 你也可以在线体验：DataEase 小助手[2]，它是基于 MaxKB 搭建的智能问答系统，已经嵌入到 DataEase 产品及在线文档中。...•使用手册[3]•演示视频[4]•论坛求助[5] UI 展示 技术栈 •前端：Vue.js[7]•后端：Python / Django[8]•LangChain：LangChain[9]•向量数据库：PostgreSQL
使用腾讯云轻量应用服务器部署大语言模型的知识库问答系统FastGPT 前言 每次不管是找之前的开发文档还是某个框架的开发文档，都需要花点时间，无意间看到这个项目，瞬间感觉到可以为我所用。...FastGPT 以其独特的 QA 结构和可视化工作流而闻名，旨在提高在大量数据场景中的问答准确性，并支持多种语言模型。可以在遵守开源协议的前提下，进行二次开发和发布，以满足特定需求。...无论是针对客服问答场景还是其他应用场景，FastGPT 的无限扩展性和便于调试的特点可以给你的项目带来便利。FastGPT 可以成为您智能问答系统的理想选择。...5.2 进入刚刚创建好的知识库，然后点击右边的手动录入，手动插入一条数据，插入完成了后，再点击左边栏的应用，创建一个应用，然后进入应用，选择好模型和刚才创建好的知识库。...down && docker-compose pull && docker-compose up -d 7.结语 在这篇文章中，我们了解了如何使用腾讯云轻量应用服务器来部署 FastGPT 大语言模型的知识库问答系统
【导读】将DBPedia和Freebase这样的大规模知识库组织并存储在一个结构化的数据库，这已成为支持开放领域问题问答的重要资源。...本文通过应用实体链接系统和匹配问题和谓词序列的深度卷积神经网络模型，大大优于以前的方法，并在WEBQUESTIONS数据集上实现了52.5％的F1度量值。...▌模型简介 ---- 大多数传统的语义分析方法在很大程度上与知识库分离，因此在适应像问答系统这样的应用程序时面临着一些挑战。...整体：从数据库中检索得到的作为候选答案的实体的数量、查询图的节点数等。 ▌总结 ---- 在本文中提出了一个使用知识库来回答问题的语义分析框架。我们将查询图定义为可以直接映射到逻辑的表示。...在实体连接系统和深度卷积神经网络模型的帮助下，我们的系统在WEBQUESTIONS数据集上的表现优于以前的方法。
2.接入智能问答系统 首先个人需要申请一个公众号，接着在图灵机器人的官网：http://www.tuling123.com/ 注册一个号，选择添加微信公众号，直接扫码关联，ok，智能问答系统接入成功...我想到了添加一个计算机专业英语的英译汉词典 首先我们来看看，图灵机器人提供的知识库模板： ? 很好理解，其实就是两列文本，第一列为问题，比如你叫什么，第二列为答案。...文件的xlwt库，和正则表达式库re # -*- coding: utf-8 -*- """ Spyder Editor write data to xls,2016.7.24 主要实现将一些其他格式的数据转化成...，图灵机器人可以识别的xls格式数据 """ import os import xlwt import re knowledge = [] def set_style(name,height,bold...然后导入图灵机器人的知识库： ? 然后我们的订阅号就可以自动识别啦，那些查询的功能和词典大同小异，我想应该也是这么实现的吧。 4.实现效果 ?
记录一次用大模型LLM和向量数据库，搭建垂直领域的知识库问答实践。上文已经介绍了文本如何转换成向量，存储到向量数据库中。本文将介绍大语言模型LLM+提示工程+向量数据库作为背景知识，回答用户的提问。...我们相信，和不同的应用程序结合，不仅通过 API 调用语言模型，还应结合：数据感知：将语言模型与其他数据源连接在一起。主动性：允许语言模型与其环境进行交互。...Prompt Value用户输入的值、示例选择器 Example Selectors、输出解析器 Output Parsers结构化的信息内存（Memory）：内存（Memory）是在对话过程中存储和检索数据的概念...短期内存通常指的是如何在单个对话的上下文中传递数据（通常是先前的聊天消息或其摘要）。长期内存处理的是如何在对话之间获取和更新信息的问题。...prompt_template, input_variables=["context", "question"]) chain = prompt | llm print("通义千问基于本地知识库的回答
通过设计一个视觉问答模型，将图像内容的内部表示与从知识库中提取的信息相结合，以回答广泛的基于图像的问题，最终的模型在几个主要的基准数据集上实现了图像语义生成和视觉问答的最佳结果。...具体而言，这篇文章设计了一个视觉问答模型，将图像内容的内部表示与从知识库中提取的信息相结合，以回答广泛的基于图像的问题。它特别允许询问在图像本身不包含选择适当答案所需的信息的地方。...最终的模型在几个主要的基准数据集上实现了图像语义生成和视觉问答的最佳结果。 ▌简介 ---- 视觉问答(VQA)在计算机视觉方面提出了新的挑战，因为它们需要在两种不同形式的信息之间进行翻译。...▌模型介绍 ---- 模型完成两方面工作，一是基于属性的图像语义生成，二是在生成的语义的基础上，引入额外的知识库，进行视觉问答。 基于属性的图像语义生成 ---- 1....目前，提出的系统是三个VQA数据集的最新技术，并在VQA评估服务器上获得最佳结果。 进一步的工作包括产生反映问题和图像内容的知识库查询，以便提取更具体的相关信息。知识库本身也可以改进。
QA系统依据其回答语料可以分为两类，一类是常见的纯文本形式，如网络文档、问答社区内容、搜索引擎结果、百科数据等。另一类则是知识图谱，通常以RDF三元组的形式结构化表示。...这些知识图谱的出现保证基于其的问答系统的覆盖率。所以当前，基于知识图谱的开放领域QA系统是可行的。 一、系统架构 QA系统分为三层架构模型，分别为实体、语言和应用层，如下图所示。 ?...在CGF举办的一个基于知识图谱问答的竞赛中，基于实体的问答成功率高达59%，如下图2所示。在QALD的测试中也获得了很高的准确率，如下图3所示。 ? ? ?...四、对QA系统的思考 对于QA系统，我们现在面临的问题有： 1、缺乏高质量的训练数据集，比如只有3778个网络问题的QA对，而对于QALD则只有100个QA对； 2、知识图谱本身的数据不完善； 同时，基于
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