问答系统

【LangChain编程：从入门到实践】数据库问答场景

数据库问答系统（DatabaseQuestionAnsweringSystem,DBQA）作为一种能够直接从数据库中获取答案的技术，
AI天才研究院·2025-01-31 05:15

如何寻找好用的GPTs模型？

问答系统：快速解答科研问题、技术问题等。翻译和润色：翻译论文、改进文章语言质量等。数据分析和图表生成
小宝哥Code·2025-01-31 02:53

知识图谱与大语言模型：构建智能问答系统

在这个背景下，知识图谱和大语言模型应运而生，它们通过对数据的深度挖掘和智能处理，为构建智能问答系统提供了可能。2.核心概念与联系2.1知识图谱知识图谱是一种新型的数据结构，它以图的形式表示实体之间
AGI大模型与大数据研究院·2025-01-30 13:32

GraphRAG、Naive RAG框架总结主流框架推荐(共23个)：LightRAG、nano-GraphRAG、Fast-GraphRAG、Dify、RAGflow等

设想你正致力于构建一个智能问答系统，该系统旨在从庞大的知识库中迅速而精确地提取关键信息，并据此生成自然流畅的回答。
汀、人工智能·2025-01-30 10:42

检索增强（Retrieval Augmentation）是一种结合信息检索技术和生成模型的技术

这种方法广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中，如问答系统、对话生成和文本生成等。
大霸王龙·2025-01-29 02:31

构建 Q&A 系统：基于文档和模型的问答

在现代企业中，自动化的问答系统可以极大地提升工作效率，特别是在文档处理、客户支持和知识管理等领域。通过结合SpringAI和文档检索技术，可以轻松构建一个智能的问答系统，帮助用户从文档中快速获取信息。
drebander·2025-01-28 22:04

支持生成式 AI：聊天与文档检索的结合

生成式AI已成为现代应用的重要组成部分，从实时聊天到文档检索，再到智能问答系统，其核心是能够理解上下文并生成有用的回答。
drebander·2025-01-26 16:07

Coze，Dify，FastGPT，对比

平台介绍-FastGPT：由环界云计算公司发起，是基于大语言模型（LLM）的开源知识库问答系统。
云连山·2025-01-25 13:04

SQLDatabase Toolkit: 搭建基于SQL数据库的智能问答系统

它的常见应用场景是通过数据库数据构建问答系统，特别是在需要迭代处理和错误恢复的情况下。此工具包在LangChain社区包中提供，支持多种大型语言模型(LLM)或聊天模型的集成。
azzxcvhj·2025-01-24 06:31

大模型：LangChain技术讲解

有了它之后，我们可以更轻松地实现对话系统、文本生成、文本分类、问答系统等功能。
玉成226·2025-01-23 09:35

大语言模型原理与工程实践：网页数据

大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）作为自然语言处理（NLP）领域的前沿技术，能够从海量的网页数据中提取有价值的信息，进行文本生成、情感分析、问答系统等多种任务。
AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:38

使用ModelScope实现高效句嵌入生成

技术背景介绍在自然语言处理（NLP）任务中，向量化文本（嵌入）是许多下游任务（如语义搜索、文本分类、问答系统等）的核心步骤之一。
dagGAIYD·2025-01-23 04:23

构建基于PDF文档的问答系统：使用Python和LangChain实现高效文档处理与信息检索

构建基于PDF文档的问答系统：使用Python和LangChain实现高效文档处理与信息检索引言在现代信息化社会中，PDF文件是保存和传播重要信息的常用格式。
m0_57781768·2025-01-22 08:11

使用LangChain构建基于RAG技术的智能问答系统：深入解析与实战指南

使用LangChain构建基于RAG技术的智能问答系统：深入解析与实战指南近年来，随着大语言模型（LLMs）的迅猛发展，基于LLM的复杂问答系统（Q&AChatbot）逐渐成为人工智能领域的热门应用之一
m0_57781768·2025-01-22 08:11

全面掌握 LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战文章目录系列文章目录前言一
大模型铲屎官·2025-01-22 07:36

玩转 LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战文章目录系列文章目录前言一
大模型铲屎官·2025-01-22 07:04

使用RAG-Chroma与OpenAI构建高效问答系统

在AI驱动的应用场景中，检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)是一种强大的技术，可以提升问答系统的精度和效能。
srudfktuffk·2025-01-22 05:15

Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

自2017年谷歌发布了基于Transformer的机器翻译模型BERT以来，Transformer及其变体在各种NLP任务上取得了突破性的成果，例如文本分类、问答系统、文本摘要
AI大模型应用之禅·2025-01-22 00:08

构建一个针对SQL数据的问答系统

在这篇文章中，我们将探索如何使用大型语言模型(LLM)创建一个问答系统来查询SQL数据库中的表格数据。我们将通过对比链条和代理的实现来理解不同的建模策略。
safHTEAHE·2025-01-21 09:24

企业如何打造高效智能问答系统？一文详解架构与实现！

随着人工智能技术的不断发展，智能问答系统成为越来越多企业提升客户服务、知识管理与内部沟通的关键工具。
功城师·2025-01-20 20:29

深度解析智能问答系统：如何打造精准、高效的AI对话架构？

在人工智能的飞速发展中，智能问答系统（QA系统）逐渐成为了企业内部管理、客户服务、搜索引擎等多个领域中的关键技术。
和老莫一起学AI·2025-01-20 19:50

知识图谱语义搜索：构建智能化搜索未来

什么是知识图谱1.2什么是语义搜索1.3知识图谱语义搜索的结合2.知识图谱语义搜索的核心技术2.1自然语言处理技术2.2知识图谱构建与管理2.3图数据库与查询技术3.知识图谱语义搜索的应用场景3.1智能问答系统
cooldream2009·2025-01-19 14:36

OpenSPG docker 安装教程

文章目录前言自述一、OpenSPG1.介绍二、安装步骤1.安装服务端2.客户端部署前言自述我最近是想结合chatglm3-6b和知识图谱做一个垂直领域的技术规范的问答系统，过程中也遇到了很多困难，在模型微调上
@comefly·2025-01-18 21:29

一起学Hugging Face Transformers（8）- 使用Transformers 库制作一个简易问答系统

文章目录前言一、环境准备二、数据准备三、模型选择与加载四、构建问答系统五、模型评估与优化六、部署问答系统七、实际案例分析总结参考资料前言问答系统是一种能够自动回答用户问题的人工智能应用，在许多领域具有重要的应用价值
做个天秤座的程序猿·2025-01-16 17:35

利用LangChain的StackExchange组件实现智能问答系统

利用LangChain的StackExchange组件实现智能问答系统引言在当今的软件开发世界中，StackOverflow已经成为程序员解决问题的首选平台之一。
nseejrukjhad·2024-09-16 09:49

基于 LangChain 开发应用程序第三章-储存

需要学习提示词工程的同学请看面向开发者的提示词工程需要学习ChatGPT的同学请查看搭建基于ChatGPT的问答系统本部分之前的章节可以查看基于LangChain开发应用程序第一章-简介基于LangChain
明志刘明·2024-09-14 22:23

《自然语言处理 Transformer 模型详解》

它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，完全基于注意力机制，在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。
黑色叉腰丶大魔王·2024-09-11 21:02

从零搭建一个可离线使用的可实时更新扩展信息的智能问答系统 llamaindex&LLama3大模型&RAG

本文教你完成离线版本的智能问答系统搭建。有问题请直接留言最近在疯狂找下家，本人精通图形渲染和ai，求捞啊！
千年奇葩·2024-09-09 20:06

Ollama教程——深入解析：使用LangChain和Ollama构建JavaScript问答系统

ollama入门系列教程简介与目录相关文章:Ollama教程——入门：开启本地大型语言模型开发之旅Ollama教程——模型：如何将模型高效导入到Ollama框架Ollama教程——兼容OpenAIAPI：高效利用兼容OpenAI的API进行AI项目开发Ollama教程——使用LangChain：Ollama与LangChain的强强联合Ollama教程——生成内容API：利用Ollama的原生AP
walkskyer·2024-09-08 15:51

心理健康问答系统-AIGC大模型-小程序制作

制作一个心理健康问答系统的小程序，涉及到多个环节和技术领域。这里将从需求分析、技术选型、开发流程、API调用等方面进行详细说明。
阿利同学·2024-09-04 12:52

Cerebras DocChat发布：基于Llama 3构建，DocChat在几小时内完成GPT-4级别的对话问答训练

Cerebras发布的DocChat标志着基于文档的对话式问答系统的一个重大里程碑。
科技大本营·2024-08-27 00:00

保护隐私，释放智能：使用LangChain和Presidio构建安全的AI问答系统

保护隐私，释放智能：使用LangChain和Presidio构建安全的AI问答系统在人工智能（AI）飞速发展的今天，AI问答系统已经成为企业与客户互动的重要工具。
2401_85763803·2024-08-26 05:45

人工智能领域--RAG技术

Retrieval-AugmentedGeneration（检索增强的生成），是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）机制的人工智能技术，常用于提升自然语言处理（NLP）任务的性能，尤其是在问答系统
胡萝卜不甜·2024-08-25 13:39

【Python机器学习】NLP概述——聊天机器人的自然语言流水线

构建对话引擎或者聊天机器人所需的NLP流水线类似于某些问答系统。聊天机器人需要4个处理阶段和一个数据库来维护过去语句和回复的记录。
zhangbin_237·2024-08-23 10:51

#LLM入门|Prompt#3.1 第三部分 使用 LangChain 开发应用程序_简介

概述如何能够基于ChatGPT搭建一个完整、全面的问答系统，要搭建基于ChatGPT的完整问答系统，除去上一部分所讲述的如何构建PromptEngineering外，还需要完成多个额外的步骤。
向日葵花籽儿·2024-03-12 18:09

计算机毕设分享 面向高考招生咨询的问答系统设计与实现（源码+论文）

文章目录0项目说明1项目说明2系统设计3系统功能3.1问答3.2问题模板4实验结果5论文目录6项目工程0项目说明面向高考招生咨询的问答系统设计与实现提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放
源码爱鸭·2024-03-04 23:48

AI问答系统的一般问题

AI对话结果的可信程度AI对话结果的可信程度取决于多个因素。首先，可信度受到AI系统的训练和能力的影响。一个经过充分训练、经过验证的AI系统可能会产生更准确和可靠的对话结果。其次，可信度还取决于对话内容的复杂程度。AI系统在处理简单和直接的问题上可能比处理复杂和抽象的问题更具可信度。此外，可信度还受到语言模型和数据集的质量的影响。如果语言模型具有广泛且准确的数据集作为基础，那么结果的可信度可能会更
UPUPUPEveryday·2024-02-28 13:56

合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具

下面是结合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具：1.知识图谱构建技术/工具：Neo4j或ArangoDB（图数据库）RDF2Neo（将RDF数据导入Neo4j的工具）D2RQ（将关系型数据库转化为
Komorebi_9999·2024-02-20 20:46

【无标题】

要构建一个基于知识图谱的问答系统，你需要进行以下工作：知识图谱构建：数据采集：从各种来源（如公开数据库、API、网页等）收集与你的领域相关的数据。
Komorebi_9999·2024-02-20 20:13

基于neo4j的汽车领域知识图谱问答系统

介绍：请使用前务必读一下README.md，系统主要是汽车领域相关知识图谱问答系统，包括了汽车的价格、品牌等十几个关系实体，十几个关系，数据量实体7000+，关系9000+整个系统使用django构建，
程序员～小强·2024-02-15 10:57

构建智能电影知识图谱问答系统

知识图谱作为组织和管理复杂数据关系的强大工具，为实现智能问答系统提供了坚实的基础。本文将详细解析如何利用Python、Django框架以及Neo4j数据库，从零开始构建一个电影知识图谱问答与展示系统。
程序员～小强·2024-02-15 10:56

构建智能电影知识图谱问答系统

知识图谱作为组织和管理复杂数据关系的强大工具，为实现智能问答系统提供了坚实的基础。本文将详细解析如何利用Python、Django框架以及Neo4j数据库，从零开始构建一个电影知识图谱问答与展示系统。
程序员～小强·2024-02-15 10:24

NLP学习-05.问答系统基础-文本表示(word representation)-距离计算

上几节已经介绍了文本的分词,拼写纠错,这节介绍wordrepresentation和距离的计算都比较简单,不做详细说明.什么是wordrepresentation即将一个文本进行向量化,这样可以容易地进行距离的度量.有哪些方法进行文本向量化onehot:每个词都用onehot变化表示成稀疏向量;booleanrepresentation:即词典的长度为向量长度,有词的记为1;booleanrepr
logi·2024-02-15 01:35

深度学习在知识图谱问答中的革新与挑战

深入的问题表示4.2实体关系表示深挖4.3候选答案排序效果好5挑战5.1依赖大量训练语料5.2推理类问句效果有限5.3可解释性差结语前言随着深度学习技术的迅猛发展，其在知识图谱问答领域的应用正成为推动智能问答系统发展的关键因素
cooldream2009·2024-02-14 08:40

基于预训练语言模型的检索- 匹配式知识图谱问答系统

基于预训练语言模型的检索-匹配式知识图谱问答系统张鸿志，李如寐，王思睿，黄江华美团,北京市朝阳区100020{zhanghongzhi03,lirumei,wangsirui,huangjianghua
Necther·2024-02-13 14:04

完蛋！我把AI喂吐了！

引言在人工智能问答系统的发展中，RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）技术以其独特的检索增强生成方式，为减少大模型幻觉开辟了新的天地。
有道AI情报局·2024-02-13 05:47

QAnything之BCEmbedding技术路线

QAnything是一个支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统，可获得准确、快速、靠谱的问答体验。QAnything支持断网离线使用，可私有化。
有道AI情报局·2024-02-13 05:45

【大厂AI课学习笔记】【1.5 AI技术领域】（10）对话系统

例如问答系统；非任务导向型的对话系统。例如聊天机器人；比如在聊天机器人，语音助手，智能客服方面，都有很大的应用。比较重要的是，基于人工智能的对话系统，可以模拟人
giszz·2024-02-12 13:59

Bert与ChatGPT

它标志着自然语言处理（NLP）领域的一个重大进步，因为它能够理解单词在不同上下文中的含义，从而显著提高了机器翻译、问答系统、文本摘要等任务的性能。
ALGORITHM LOL·2024-02-11 07:24

使用阿里云通义千问14B（Qianwen-14B）模型自建问答系统

使用阿里云通义千问14B（Qianwen-14B）模型自建问答系统时，调度服务器资源的详情将取决于以下关键因素：模型部署：GPU资源：由于Qianwen-14B是一个大规模语言模型，推理时需要高性能的GPU
wangqiaowq·2024-02-09 12:20
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