1、配置要求：要求配置neo4j数据库及相应的python依赖包。neo4j数据库用户名密码记住，并修改相应文件。 2、知识图谱数据导入：python build_medicalgraph.py，导入的数据较多，估计需要几个小时。 3、启动问答：python chat_graph.py
本项目是继智慧医院项目之智能分诊系统之后的又一全新打造的系统：智能问答系统。本系统主要是基于Python语言打造的，旨在让患者轻松、便捷地了解其病情、就诊医院等信息，以及减轻人工回复压力，高效地解决了问诊难、问诊贵等问题，打造 一系列公益智慧医院系统是为了实现“人人健康，健康人人”的项目初衷。 具体而言，本项目实现过程主要用到了Python爬虫基础以及天行数据网站提供的问答大数据库，利用网上现成资源最后达到的效果是实现患者与机器人医生之间的咨询问答，减轻了人工问答的人力耗费以及节省了患者咨询医生的费用。 总之，本项目产品是一个比较便捷高效的智能问诊系统；接下来将详细阐述项目产品的创造过程。
Flask是一个Python编写的Web微框架，让我们可以使用Python语言快速实现一个网站或Web服务，本期教程我们使用Python Flask搭建一个web问答应用程序框架，并结合cpolar内网穿透工具将我们的应用程序发布到公共网络上，实现可多人远程进入到该web应用程序访问。
目前知识图谱在各个行业中应用逐步打开,尤其在金融,医疗,法律,旅游方面.知识图谱助力法律智能,能够在一定程度上利用现有大数据以及机器学习/深度学习与自然语言处理技术,提供一些智能的解决方案.本项目将完成两个大方向的工作:
自然语言理解（NLU）是自然语言处理（NLP）的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。问答系统是NLU的一个典型应用，广泛应用于智能助手、客服机器人等领域。本文将介绍如何使用Python和深度学习技术构建一个简单的自然语言理解与问答系统，并提供详细的代码示例。
随着互联网和大数据的快速发展，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）作为人工智能领域的重要分支之一，引起了广泛的关注和研究。Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，已经成为自然语言处理领域最常用的开发语言。
Django Django - Django。 Channels - Channels旨在增强Django的异步能力，同时让Django不仅仅局限于Request-Response模型，能够支持WebSocket、HTTP2推送和背景任务。2015年出现的十大流行Python库 。 Django-Baker - Django Baker可以帮助开发者快速启动项目。只要提供app名称，Django Baker就可以根据models.py文件中的models，自动生成视图、表单、URL、admin页面以及
推荐Github上一个很棒的中文自然语言处理相关资料的Awesome资源：Awesome-Chinese-NLP ，Github链接地址，点击文末"阅读原文"可直达：
导语：4 月 26 日，由网易有道开源的 AI 知识库问答平台 QAnything 发布 1.4.0 版本，并集成到 OpenCloudOS 操作系统中，为 OpenCloudOS 用户提供了一键部署 AI 知识问答库的能力。QAnything 是什么，OpenCloudOS 如何与 QAnything 共同联合研发的，怎样在 OpenCloudOS 中使用 QAnything？本文将为大家一一解析。
Debian 开发者最近一直在讨论一个不太正统的想法 —— 在他们的年度 DebConf 开发者大会上，嘉宾在发表演讲后不允许向其提问，或要求他们回答。据说，这种禁止问答的想法来自 Python 开发者大会的政策，他们的会议也禁止在演讲后向嘉宾提问/回答，目的是帮助新人。
本卷在Python简绍_哔哩哔哩_bilibili，这个视频中的内容进行了相关的出题，看了就会。
在之前的 ChatGLM 微调训练的实验中，由于数据量较小，调试效果并不理想。同时，数据需要符合 Prompt 的 jsonl 格式，而短时间内整理出合适的项目训练数据并不容易。然而，在社区中了解到了langchain基于本地知识库的问答功能，这或许我也可以自己搭建一个本地知识库，直接导入本地文件，从而实现本地知识库的问答功能。这样，我只需导入一部小说，就能让系统理解小说内容，并回答相关问题。
Python如今愈发火热的一种语言，随互联网的发生而创立，又随互联网的极速发展而繁荣。使用Python会遇到各种各样的问题 开源中国OSC高手问答请来了《Python Web开发实战》一书作者，豆瓣高级产品开发工程师董伟明，展开答疑活动，为大家解答关于Python的相关问题。本文挑选了部分精彩的问答内容，分享出来交流、学习。 📷 《Python Web开发实战》 ，来自豆瓣大牛的工程实践，按照一个Web 产品从无到有、从简单变复杂、从基础到进阶的过程，多角度、全方位讲述了Python Web 开发流程。 版
前面介绍了使用RAG-GPT和OpenAI快速搭建LangChain官网智能客服。有些场景，用户可能无法通过往外网访问OpenAI等云端LLM服务，或者由于数据隐私等安全问题，需要本地部署大模型。本文将介绍通过RAG-GPT和Ollama搭建智能客服。
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。
社长为你推荐来自 AI 研习社问答社区的精华问答。如有你也有问题，欢迎进社区提问。 话不多说，直接上题 问：前向推理的时候 Yolov3 怎么指定 GPU？ 来自社友的回答 ▼▼▼ @邱忠喜： os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES“]=INDEX index用GPUid代替id从前0开始， 也可在python文件中指定用os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER“]=“PCI_BUS_ID“] os.environ[“-， 其中index用可以用 nv
每月一次的 Power BI 更新如期而至，本月更新个人认为是很有意义的。本文将详细描述这些内容。
“ 本文介绍一个使用Langchain 结合向量数据库和大模型构建PDF聊天机器人的思路，这个简单的聊天机器人原型证明了从非结构化文档中提取信息，以进行问答的可行性。在此基础上，我们可以继续优化算法,扩大文档来源，提升问答的准确性与友好性。”
机器之心报道 机器之心编辑部 只需要把公式图片用鼠标拖动到工具内，就能一键转成 LaTex 公式。 写论文、做研究时，最让你头疼的是什么？想必公式编辑会榜上有名。那么有没有便捷的方法进行公式编辑呢？这里推荐一款神器，它使用 PyTorch Lightning 可将 LaTeX 数学方程的图像映射到 LaTeX 代码。 它的效果是这样的，输入一张带公式的图片，它能转换成 LaTeX 代码形式： 而它的名字也是很直接的，就叫做「Image to LaTex Converter」，把产品功能写在了明面上。 项
机器理解随着人工智能第一个概念的诞生开启了它的历史。杰出的艾兰图灵先生在他的著作《Computing Machinery and Intelligence》一书中提出了如今被称为图灵测试（The Turing test）的智能判定准则。大约70年之后，问答系统，作为机器理解的一个子领域，仍然是人工智能中最困难的任务之一。
因为写代码的缘故，经常会去看Stack Overflow网站，国内非程序员同学可能对这个网站比较陌生，但在英文世界里，这可是最大的IT技术问答网站，有最权威、最及时、最丰富的技术问题Q&A。
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
这里是 AI 研习社，我们的问答版块已经正式推出了！欢迎大家来多多交流~ http://www.gair.link/page/question （戳文末阅读原文直接进） 社长为你推荐来自 AI 研习社问答社区的精华问答。如有你也有问题，欢迎进社区提问。 话不多说，直接上题 @马文•加布里 问： 请问有没有好的可以根据关键词提取文章摘要的开源项目？要支持中文的。 来自社友的回答 ▼▼▼ @约翰尼•德普 CSDN 上有答案： 关键词提取自动摘要相关开源项目 GitHub - hankcs
我不是严格意义上的程序员，从事数据开发工作，经常会使用Python、SQL、VBA等来处理数据，这几天和一个40多岁、从事了接近20年数据开发的数据架构师朋友老刘聊天，他推荐了几个Python编程开发和数据分析时经常会刷的几个网站，当然这些网站也适合从事其他语言开发的程序员们，这里分享下。
自从2020年OpenAI发布GPT-3之后，大型语言模型（LLM）就在世界上广受欢迎，一直保持稳定的增长。直到2022年底，对于LLM和生成AI等广泛领域的兴趣才开始迅速增长，这可能是因为大量关于GPT-3的重大进展推动了这一趋势。Google发布了名为LaMDA的具有“有感知能力”的聊天机器人，首个高性能且开源的LLM——BLOOM也已经发布。此外，OpenAI还发布了他们的下一代文本嵌入模型和下一代“GPT-3.5”模型。在LLM领域取得巨大飞跃后，OpenAI推出了名为ChatGPT的新模型，使LLM成为人们关注的焦点。同时，Harrison Chase创造的LangChain也应运而生，这个库的创建者只花费了几个月的时间就构建出了令人惊叹的功能，尽管它还处于早期阶段。
实践出真知，相互讨论碰撞出思想的火花。【原创互助答疑群】内有的问答很精彩。于是脑子里闪现出一个想法，为什么不把整个的问答过程记录总结下来，分享给更多的小伙伴呢？ 于是就有了这个推送系列模块，相信大家能从中受益。欢迎小伙伴在群内积极参与讨论。
结巴分词使用 中文分词之结巴分词~~~附使用场景+demo（net） jieba分词、自定义词典提取高频词、词性标注及获取词的位置 jieba分词增加自定义词表 词性标注 [python] 使用Jieba工具中文分词及文本聚类概念 jieba分词词性标记含义 Toolkits 综合NLP工具包 THULAC 中文词法分析工具包 by 清华 (C++/Java/Python) NLPIR by 中科院 (Java) LTP 语言技术平台 by 哈工大 (C++) FudanNLP
聊天机器人本质上是一个范问答系统，既然是问答系统就离不开候选答案的选择，利用深度学习的方法可以帮助我们找到最佳的答案。
有时候，我们需要使用多行字符串配合format格式化函数来生成Markdown文本。例如，我现在开发了一个AI对话机器人，我发送一个txt文件过去，他首先帮我总结整个文件的内容，然后以问答的形式列出10个要点。
随着大模型的发布迭代，大模型变得越来越智能，在使用大模型的过程当中，遇到极大的数据安全与隐私挑战。在利用大模型能力的过程中我们的私密数据跟环境需要掌握自己的手里，完全可控，避免任何的数据隐私泄露以及安全风险。基于此，我们发起了DB-GPT项目，为所有以数据库为基础的场景，构建一套完整的私有大模型解决方案。此方案因为支持本地部署，所以不仅仅可以应用于独立私有环境，而且还可以根据业务模块独立部署隔离，让大模型的能力绝对私有、安全、可控。
为了从整体上描述基于文档的限定领域对话式问答系统要实现的功能，使用户能够对本系统有一个全面正确的认识，同时给程序开发者一个关于系统的使用，系统的功能模块，以及系统的各种技术解决方案一个详细的说明。
前面介绍了使用RAG-GPT和OpenAI快速搭建LangChain官网智能客服，目前国内也有一些比较不错的云端大模型API服务。本文将介绍通过RAG-GPT集成智谱AI和DeepSeek，快速搭建OpenAI Cookbook智能客服。
一种利用langchain思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。
随着chatgpt等大型语言模型（LLM）能力越来越强大，如何将这些模型精准地应用于特定垂直领域，让各行业开发者快速利用LLM赋能也成为热点和痛点。众所周知，LLM在处理超出其训练数据或涉及最新实事时，常会产生“幻觉”现象，简单理解就是会出现一本正经的胡说八道，回答不准确。针对此问题，RAG通过从外部知识库检索相关文档作为上下文输入到LLM有效地减少了生成内容不符合实际的情况。
A knowledge graph for Chinese cookbook（中式菜谱知识图谱），可以实现知识图谱可视化和知识库智能问答系统（KBQA)
该项目用于将句子中 [MASK] 位置通过生成模型还原，以实现 UIE 信息抽取中 Mask Then Filling 数据增强策略。
截止2023/12/6 笔者个人的调研，有三家有大模型知识库的web api服务：
作为一个热爱编程的大学生，怎么能不知道面向 stackoverflow 编程呢。 打开 stackoverflow 主页，在 questions 页面下选择按 vote 排序，爬取前 20000 页
你是否也有这样的桌面？为了方便找材料，全部放到了桌面，最后结果就是“用起一时爽，找起火葬场”。
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今天一大早，Yann LeCun就转发了一条消息：Facebook开源了DrQA的代码。 DrQA是一个开放域问答系统。 关于DrQA，Facebook还发表了一篇论文《Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions（阅读维基百科来回答开放域问题）》。这篇论文也入选了下周即将在温哥华召开的ACL 2017大会。 论文的作者为来自斯坦福的Danqi Chen（陈丹琦，之前毕业于清华姚班），以及来自Fac
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。
标题：WebGLM: Towards An Efficient Web-Enhanced Question Answering System with Human Preferences 地址：https://arxiv.org/pdf/2306.07906.pdf 代码：https://github.com/THUDM/WebGLM 会议：KDD 2023 学校：清华
大语言模型（LLM）应用开发涵盖了使用预训练语言模型构建自然语言处理（NLP）应用程序的过程。以下是开发 LLM 应用的详细指南，包括安装、基础配置、常见应用场景和实际示例。
该项目是GITHUB上的一个开源项目QASystemOnMedicalGraph。是基于医疗领域知识图谱的问答系统。具体内容为从无到有搭建一个医疗领域知识图谱(知识图谱规模较小)，并基于此知识图谱搭建问答系统实现自动问题解析和回答。
关于正则表达式替换，前面我写过一个应用： python2代码搬运到python3要改很多print? 试试用pyCharm的正则表达式替换 其实这里的替换已经使用了分组的思
选自GitHub 机器之心编译 参与：Panda 今年 4 月，斯坦福大学和 Facebook 人工智能研究所在 arXiv 发布了一个基于维基百科的开放域问题问答系统 DrQA。近日，Facebook 在 GitHub 上开源了这个系统的代码，FAIR 主管 Yann LeCun 在社交网络也为这次开源做了宣传。据悉，该研究也将出现在 7 月 30 日举行的 ACL 2017 大会上。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.00051 开源地址：https://github.co
程序设计时代经历了面向机器，面向过程，面向对象，面向领域的时代。随着AI的发展，NLP领域将自然语言大模型的能力也引入到代码任务中，现在程序设计已经进入到了面向自然语言时代。
有什么问题请致邮：wujunchaoIU@outlook.com,我会第一时间为你解答
对于鱼眼相机的标定和矫正，网上已经有很多理论文章，但是落实到代码层面的并不多，而且大部分代码都是C++实现。
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