具体而言，基于通过生成推理路径，从图像场景图或知识库中选择一个或两个三元组进行多步推理，并通过约束使用的三元组，将知识从其他偏差中分离出来，并平衡答案的分布，避免答案歧义。两个主要的约束为： 1....研究者对各种知识库编码方法和最新视觉问答模型进行了大量实验，结果表明，在给定知识库的情况下，是否给定问题相关的三元组的两张情况间仍然会存在较大的差距。...等一般常识知识库获取图像信息以外的常识三元组。...的需要从图像中查询得知是什么在桌子上，并在给定前一步查询得到的物体 A 和关系 “UsedFor” 的情况下，从知识库中得到桌子上的物体的用处。...图 3 知识无关问题的答案分布 实验 研究者通过评估多个最新视觉问答模型的性能以及包括知识图嵌入和问题编码器预训练等各种知识嵌入方法，以检验提出的 KRVQA 数据集的性质。
客户总是希望轻松访问信息而不是什么都需要通过联系客服人员。问题的答案的获得应该是快速的、有用的知识库就能满足这个要求。 1....快速 24/7 支持客户知识库的核心优势在于它可以 24/7 全天候运行，因此您可以从任何地方、任何设备访问和获取信息。如果您的客户群分散在全球各地，您可以在白天或晚上的任何时间提供一致的帮助。...从广义上讲，一个全面的存储库可以帮助您从两个方面完善您的客户保留计划：即时性：当客户想要获得以前的信息时，用户友好的知识库使他们能够按照自己的节奏自行挖掘细节。...因为老实说，所有用户想要的是全天候访问快速、最新的信息。您可以通过知识库将其提供给他们！4. 降低客户支持成本拥有知识库可以帮助您的企业降低成本。...借助知识库，您可以获得有用的结果，例如：用户搜索最多的信息是什么？有没有多余的信息？哪些文章的满意率最高？哪些知识库资料未能解决用户的问题？
今天，我们就一起来深入了解一下这个神奇的技术。（一）RAG是什么RAG的全称是检索增强生成（Retrieval - Augmented Generation）。...（三）RAG有哪些独特的优势呢1. 提高准确性传统的语言模型有时候可能会生成一些不准确或者过时的答案，因为它的知识是有限的。而RAG可以通过检索知识库中的最新信息，确保答案的准确性。...比如，在回答关于最新科研成果的问题时，RAG可以从最新的研究报告知识库中获取信息，给出最前沿的答案。2. 增强知识覆盖度RAG可以整合多个不同的知识库，这样就能够涵盖更广泛的知识领域。...（二）知识库是否生效为了验证我们的RAG应用是否生效，我们问一个，知识库不存在的景点，看“智慧文旅 ”是如何回答的，从回答中，可以看出，知识库中不存在该景点，所以知识引擎无法回答。...补充最新资料：开启联网搜索后，系统会自动补充最新数据，确保知识库的时效性。
RAG是什么 检索增强生成（RAG）是对大型语言模型输出进行优化的方法，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。...简单来讲就是让用户的问题先经过一个提前预置的专业知识库，先检索知识库，将知识库的响应提交给大模型，让大模型总结输出，或者直接就输出了，不经过大模型总结。...为什么需要RAG 大模型在没有答案的情况下提供幻象数据，也就是胡说八道。 当用户需要特定的当前响应时，提供过时或通用的信息，模型提供的最新信息为训练模型时的数据。...向量(vector)为语义理解和应用提供了一种方便有效的表示方法。 向量有N维度，向量的检索过程就是对向量进行算术运算的过程，例如：通过向量之间的夹角来描述它们之间的关系。...参考： 什么是向量数据库_向量数据库简介_向量数据库的优势以及应用场景-腾讯云开发者社区 (tencent.com) AIGC｜人人都在说的向量数据库究竟是什么？小白也能读懂！
问答系统需要解决的关键问题 自动问答系统在回答用户问题时，需要正确理解用户所提的自然语言问题，抽取其中的 关键语义信息，然后在已有语料库、知识库或问答库中通过检索、匹配、推理的手段获取答 案并返回给用户...3 知识推理 自动问答中，由于语料库、知识库和问答库本身的覆盖度有限，并不是所有问题都能直接找到答案。这就需要在已有的知识体系中，通过知识推理的手段获取这些隐含的答案。...基于模式匹配的方法往往先离线地获得各类提问答案的模式。在运行阶段，系统首先判断当前提问属于哪一类，然后使用这类提问的模式来对抽取的候选答案进行验证。...一般来讲，社区问答的核心问题是从大规模历史问答对数据中找出与用户提问问题语义相似的历史问题并将其答案返回提问用户。...这里分享两篇最新的问答系统的论文，都是用深度学习技术用到RNN,LSTM等， ? ? 更多文章： 一文读懂区块链是什么，教你如何用于商品打假？
统计方法的兴起 随着大数据和计算能力的增长，90年代和21世纪初，研究人员开始使用统计方法来改进问答系统。这些方法通常基于从大量文本中提取的概率来预测答案。 例子：当用户询问“谁写了《哈利·波特》？”...在特定领域（如医学、法律）中表现较好，因为它们可以提供准确的、基于事实的答案。 例子：医学问答系统可能有一个知识库，其中包含各种疾病、症状和治疗方法的信息。...对于问题“巴西的首都是什么？”，系统查询知识库并返回“巴西利亚”。...---- 七、基于生成的问答系统 与基于检索或对话的问答系统不同，基于生成的问答系统的目标是生成全新的答案文本，而不是从预先定义的答案集或文档中选择答案。...定义：基于生成的问答系统使用深度学习技术（如RNN、LSTM或Transformer）从头开始生成答案，而不是从现有文档或数据库中检索答案。 例子：当问到“太阳是什么？”
检索增强生成（RAG）是对大型语言模型输出进行优化的方法，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。...在已经具备强大功能的LLM基础上，RAG通过扩展其能力，使其能够访问特定领域或企业的内部知识库，而无需重新训练模型。这种方法经济高效，能够有效改进LLM输出，在不同情境下保持相关性、准确性和实用性。...从非权威来源创建响应。 由于术语混淆，不同的培训来源使用相同的术语来谈论不同的事情，因此会产生不准确的响应。...获取当前信息 即使 LLM 的原始训练数据来源适合您的需求，但保持相关性也充满挑战。RAG 允许开发人员为生成模型提供最新的研究、统计数据或新闻。...此外，如果 LLM 针对特定问题引用了错误的信息来源，他们还可以进行故障排除并进行修复。企业可以更有信心地实施生成式人工智能技术，将其应用于更广泛的领域。 检索增强生成的工作原理是什么？
知识库可以分为两种类型，一种是以Freebase,Yago2为代表的Curated KBs，它们从维基百科和WordNet等知识库中抽取大量的实体及实体关系，可以把它们理解为是一种结构化的维基百科，被google...信息抽取（Information Extraction）：该类方法通过提取问题中的实体，通过在知识库中查询该实体可以得到以该实体节点为中心的知识库子图，子图中的每一个节点或边都可以作为候选答案，通过观察问题依据某些规则或模板进行信息抽取...细心的朋友已经发现了，以上三种方法的代表论文都集中在13-14年。那么14年之后KB-QA的主流方法是什么呢？...随着深度学习（Deep Learning）在自然语言处理领域的飞速发展，从15年开始，开始涌现出一系列基于深度学习的KB-QA文章，通过深度学习对传统的方法进行提升，取得了较好的效果，比如： 使用卷积神经网络对向量建模方法进行提升...获取完问题后，随机选取100K个问题交给Amazon Mechanical Turk (AMT)的工人，让工人回答答案。
1 智能知识中心是什么？ 智能知识中心是知识库的最新形态，也是目前企业客服系统中客服机器人和在线客服主要使用的知识库模式。...传统的知识库从采集到管理再到调用，都存在大量的人工管理痕迹，需要投入大量的人力去对单位的知识库进行管理维护。...且知识库利用率低，公司内部知识难以实现有效共享，大量知识无法发挥应用价值，员工知识培训压力大。 而智能知识中心从知识全生命周期出发，在知识的获取、存储和消费过程中让知识活起来。...当员工在日常工作学习中遇到问题就可以在智能知识库中心里搜索知识获取知识。...移动端更适合经常出外勤的员工，如巡检人员、业务人员。巡检人员和业务人员面对的情况多种多样，遇到无法解决的问题可以通过移动端小助手获取答案或者获取解决问题的最优办法。
，辅料，配料及其具体数量和烹饪方法，与网上的一些菜谱网页相比更加简单直观； 可视化能够对各种菜品及关联关系有一个全局的认识，并能够显示每种菜品对应的图片； 智能问答系统可采用自然语言进行提问，系统反馈答案结果...智能问答系统（KBQA）： 基于构建的中式菜谱知识图谱，设计知识库问答KBQA系统，根据提出的和菜品有关的问题，系统自动给出答案，对于无法给出回答的情况系统也能进行回应。...从官网下载最新版本的fuseki压缩包，并解压到目标文件夹。...系统的流程为：解析输入的自然语言问句生成 SPARQL 查询，进一步请求后台基于 TDB 知识库的 Apache Jena Fuseki 服务, 得到答案。...如果知识库中不存在问题的答案或者对于提出的自然语言问题无法理解，系统也会给出相应回复。
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。...它与计算机视觉中的许多问题截然不同，因为在训练的时候无法预知要回答的问题是什么。然而，视觉问题回答是比图像语义生成更为复杂的问题，不仅仅是因为它需要访问图像中不存在的信息。...在这项工作中，本文将自动生成的图像描述与从外部知识库（KB）提取的信息融合，以提供有关图像的一般问题的答案。图像描述采用一组语义标注的形式，外部知识是从知识库中挖掘的基于文本的信息。...和知识库联系在一起的VQA ---- 从文本知识库(DBpedia)中查出与图像的属性相关的信息。进一步的，可以选择从问题相关的属性进行查询。...事实上，在提交本文时，提出的图像语义生成模型比几个语义生成数据集上的最新技术要好。
回答精准度提高：不再局限于预训练时的信息，能够获取更全面、详细的答案。 专业领域适应性：专业知识在预训练时过于稀疏，导致在实际应用中对越专业的知识表现的效果越差，而实际应用中，越专业的知识则价值越大。...，它可以通过查询知识图谱直接获取答案，而无需依赖语言模型生成过程中的推理。通过知识图谱，模型可以避免生成不准确的信息，提升准确性和可靠性。 2....它与知识图谱和语言模型之间形成互补关系，尤其在面对动态信息（如新闻、天气、法规更新等）时，搜索引擎能够确保模型所提供的答案是最新的和最准确的。...搜索引擎的引入极大地扩展了知识增强大模型的知识库，使得模型能够及时获取和利用最新的事实和数据。例如，用户提问关于当天新闻或特定领域最新进展的问题时，搜索引擎可以帮助大语言模型实时获取并提供答案。...通过大模型、知识图谱和搜索引擎的协同来实现精准无幻觉的应用。 2. 智能客服 智能客服需要快速理解用户意图并提供准确回答。通过结合向量检索和业务引擎，系统能够从海量的知识库中检索最优解答。
## 项目结构- model: 从Hugging Face下载的模型，包括LLM生成模型和向量化模型；- RAG: 搜索增强生成相关的代码和数据；- sft: 大模型微调相关教程的代码和数据。...第二类典型的问题：力肌描记术相比于可穿戴惯性传感器的优点是什么？...一个可行的办法是，把知识库中相关的内容检索出来，作为上下文共同输入给大模型，让模型基于相关内容，作出正确的回复。这就是搜索增强生成的思想。...## 应用举例——结合最新的研究成果回复问题“力肌描记术相比于可穿戴惯性传感器的优点是什么？”...首先，把一段时间内最新的研究成果都爬下来，并进行向量化；其次，对问题向量化，得到这个问题“力肌描记术相比于可穿戴惯性传感器的优点是什么？”
之后会对这块的方法有一个初步的介绍。...这是一个组合的“多专家”问题：首先模型会从例如百科库WIKI接口中获取有哪些清洁能源公司，之后它会从日历中获取上个月指的是什么时候，以及从数据库中获取相应的份额增长；之后在汇总了上述信息后，它可以通过一个计算器去计算...，例如多个数相加；涉及到最新的消息，例如纽约现在的天气。...MRKL融合了不同的模块，有些模块使用了深度学习，有些则使用符号推理模式的专家系统，例如直接从某些数据知识库中进行检索等模块，来获取更新的信息。...Jurassic会把语言模型和一些及时更新的知识库融合在一起，从而容易获取到实践性敏感的动态信息。
知识管理作为企业经营管理过程中的有效方法，可以帮助企业获取和维护核心竞争力、保持市场竞争优势。因此，国内外先进企业（如西门子、IBM、海尔、华为等）纷纷在知识管理体系建设进行积极探索和实践。...数字经济时代，知识生产率将成为公司、行业乃至国家之间竞争的决定因素，日益激增的数据流从每个组织的业务系统中喷涌而出。贺鸿富认为，知识密集型组织将无处不在，企业从管理文档向管理知识进化。...如何以技术之力，从中沉淀、寻找、提炼出价值，编织出知识的网络，于数据川流之下推动业务奔腾向前，企业亟需一个答案。...例如，Baklib提供了类似与百度的搜索机制，使员工可以轻松快捷地在知识库中找到正确的信息。 在员工不确定如何完成特定任务的情况下，他们可以求助于知识库，从而在几秒钟内找到培训材料或文档中的答案。...这就是为什么要选择具有便捷编辑功能的知识库。Baklib使每位用户可以像编辑Word文档一样轻松地更新信息。 这样，您就不会害怕或拖延进行更改，并且您的培训资料始终可以保持最新。
图3： 大模型与知识库结合提高效率例如，某银行采用大模型与知识图谱相结合的理财经理问答辅助工具，实现了知识获取效率提高50%，业务成功率提升15%。...但由于它主要依赖预先设置的答案进行训练，知识助手只能够识别较短的语句内容，并提供知识库中的标准回答。在实际应用中，还会频繁出现语义解读错误，从而给出不精确的答案。...对答案进行二次人工审核后，进行应用。2. 与知识库结合，通过提示词工程，限制大模型严格使用知识库内的文档内容进行回答，在无响应答案时，阻止大模型回答该类问题。...大模型需要将最新数据通过预训练方式灌注到模型中，因此很难囊括最新知识，其回答内容的时效性也受到限制。...为解决大模型答案时效性的问题，企业通常使用外挂知识库的方式，将大模型与知识库进行融合。例如，当银行业务人员有最新数据需要分析时，用户可以上传最新文档，将文档纳入知识库。当天即可针对该文档进行问答。
许多企业都有着这样的愿望：在不增加客服人员的同时能实现24小时客户服务。 那么有没有什么方法可以实现这一想法呢？在想解决方案之前我们可以先来谈谈客服的作用。...产品知识库是什么 产品知识库是将产品操作、介绍...进行统一存储，是信息提取的柜员机。除了被存储，更重要的是被使用。快捷方便的查询、提取、帮助客服实时查询、在线学习、推广应用、统一话术脚本等。...如何创建有效的产品知识库 良好的知识库可以帮助员工提高工作效率：将问题通过Q&A查询形式转移到知识库中，让您的客户毫不费力地获得他们的问题的答案的同时，让工作人员腾出时间处理真正重要的问题。...易于访问 井井有条，易于浏览 能真正地解决常见问题 节省客户时间 内容保持最新 建立知识库的正确创建过程： 确定知识库的观看人群（对外还是对内？）...，分析和改善您的文章 及时更新知识库内容 产品知识库的搭建工具 这里推荐使用Baklib搭建产品知识库。
它的作用相当简单，回答日常的百科类问题，帮助用户快速获取信息。 不管是查询常见知识、处理简单的文本生成任务，V3都能迅速给出答案。它的优点就是高效、便捷，几乎没有什么门槛，适用于大部分场景。...R1模型有660B的参数，并采用了后训练+RL强化学习方法，擅长从多个角度分析问题，并给出经过严密推理后的解答。 R1决定是一位专家，能够为你提供精确、深刻的推理和分析。...但对于之后的新闻或技术动态，DeepSeek的联网搜索模式就显得尤为重要，它能够根据网络实时获取最新信息，弥补知识库的空白。...通过持续追问，获取详细答案 运用持续追问的技巧，能够帮你快速搞清楚一个复杂问题，大致步骤如下： \1. 提出一个概括性的问题 \2. 基于回答内容进行深入追问 \3. 继续挖掘具体细节 \4....最后我让DeepSeek把对话整理成详细的清单格式。 活用联网搜索 联网搜索是DeepSeek的一大亮点，它让模型在回答时不仅仅依赖预训练数据，还能实时从网络上检索最新的信息。
3.2 导入知识库文件 接下来将这两个文件进行导入，我们选择从本地导入，上传后导入文档，这时会自动导入，最开始的状态为解析中，只需耐心等待即可，当状态变更为待发布的时候，就可以进行测试了。...3.6 测试知识库 接下来我们就可以进行测试，看看知识库是否生效，在这里输入知识库里面的问题，会发现大模型知识引擎，已经从知识库里开始搜索答案，除了文本之外，还能输出图片结果，此时大模型知识引擎构建的智能客服...，完全是从知识库里获取信息，回答的内容非常准确。...3.7 总结知识库效果 上述的两个问题都是从文档中获取的，接下来的问题是从问答中获取，很快就能得到答案，不仅可以问笼统的问题，也能咨询PDF之中表格里面的一个参数的设置，还能够返回知识库里面的图片内容，...这里，有体验链接和API管理两种使用方法，点击接口文档，可以了解API调用的使用方法，通过API调用，可以使大模型知识引擎的应用，与自有业务深度结合。
传统搜索系统基于关键字匹配，在面向：游戏攻略、技术图谱、知识库等业务场景时，缺少对用户问题理解和答案二次处理能力。...一次可以处理的文本量有限制，如果知识库较大，无论从可行性还是效率而言都是不合适的。...这里提出第三种方法，尝试克服这些困难，基本思想是：使用传统搜索技术构建基础知识库查询。...，直到获取足够的信息为止。...具体方法是： 基于用户的请求 user_query 触发本地搜索，获得答案 search result将答案以 system role 的身份插入 conversation history 中，要求对于用户发出的请求
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