基于大语言模型的智能问答系统设计与实践【系列文章】

已于 2024-06-26 00:43:53 修改
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分类专栏： AI大语言模型和知识图谱融合 大数据与AI人工智能大模型MCP&A2A深度研究 文章标签： 计算科学 神经计算 深度学习 神经网络 大数据 人工智能 大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
于 2024-03-28 13:00:21 首次发布
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本文探讨了如何利用大语言模型设计智能问答系统，涵盖了问题理解、知识库检索和答案生成的步骤，并提供了代码实例。智能问答系统在客户服务、教育、知识管理等领域有广泛应用，未来将面临模型效果提升、多模态融合等发展趋势，同时也需要解决知识库维护、对话管理等挑战。

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基于大语言模型的智能问答系统设计与实践

文章目录

基于大语言模型的智能问答系统设计与实践1

基于大语言模型的智能问答系统设计与实践2

关键词：大语言模型, 智能问答系统, 自然语言处理(NLP), 预训练模型, 微调(Fine-Tuning), Transformer, GPT, BERT, 迁移学习, 参数高效微调, 提示学习(Prompt Learning)

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着人工智能技术的迅猛发展，智能问答系统在各行各业中得到了广泛应用。无论是智能客服、在线教育，还是智能助手，问答系统都在提升用户体验和服务效率方面发挥着重要作用。然而，传统的问答系统往往依赖于规则和模板，难以应对复杂多变的用户需求，且开发成本高，维护难度大。

近年来，大规模预训练语言模型（Large Language Models, LLMs）的出现，为智能问答系统带来了新的解决方案。这些模型通过在海

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基于大模型LLama2+Langchain构建知识库问答系统
space01的专栏
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知识库需求在各行各业中普遍存在，例如制造业中历史故障知识库、游戏社区平台的内容知识库、电商的商品推荐知识库和医疗健康领域的挂号推荐知识库系统等。传统知识库搜索系统基于关键字匹配，缺少对用户问题理解和答案二次处理能力。为保证推荐系统的实效性和准确性，需要大量的数据/算法/软件工程师的人力投入和包括硬件在内的物力投入。其次，为了进一步提高搜索准确率，如何引导用户搜索描述更加准确和充分利用用户行为优化搜索引擎也是常见的用户痛点。此外，如何根据企业知识库直接给出用户提问的答案也是众多企业中会遇见的技术瓶颈。
智能营销自动化:工作流设计与大语言模型集成最佳实践
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1. 背景介绍 1.1 营销自动化发展趋势 随着数字时代的到来，企业面临着越来越激烈的市场竞争。为了在竞争中脱颖而出，企业需要更加高效地进行营销活动。传统的营销方式已经无法满足企业的需求，而营销自动化技术则成为了企业提升营销效率的重要手段。 营销自动化是指利用软件和技术来自动化营销任
医学领域实现基于大模型和本地知识库的智能问答系统
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09-01 1345
随着医学与人工智能技术的快速崛起，伴随算法算力、数据等关键要素的积累和突破，人工智能技术在精准医学领域的科研应用也随之飞快增长，相关科研成果和学术论文数量逐年激增，医学影像人工智能涉及的技术如图像分割、病灶识别、病灶自动勾画、影像组学、深度学习模型构建和临床信息解析越来越趋于分析流程化，模块化，帮助越来越多的医生在临床科研实践中获得突破性的进展。次将对前沿的人工智能应用案例进行详细的解析，帮助学员快速实践ChatGPT加持下的临床科研应用方法，加快各单位有AI实战经验的高端人才培养。
【大模型开发】基于 DeepSeek的检索式智能问答系统
最新发布
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
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以下内容将演示如何基于 DeepSeek 开源大模型，构建一个具备实际落地价值的智能问答系统（QA System）。内容包括核心实现思路、关键代码示例、详细讲解以及未来改进空间与研究方向，帮助读者快速上手并针对性地进行扩展。
基于大语言模型的智能问答系统架构设计
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很高兴能够为您撰写这篇专业的技术博客文章。作为一位世界级的人工智能专家和计算机领域大师,我将以专业的技术语言,结合深入的研究和丰富的实践经验,为您呈现一篇内容丰富、结构清晰、见解独到的技术文章。 让我们开始吧! 1. 背景介绍 随着自然语言处理技术的飞速发展,基于大语言模型的智能问答系统已经成为当前人工智能领域的热点研究方
基于大模型的知识问答系统全面总结(附 Python 完整代码）
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本次比赛要求参赛选手以ChatGLM2-6B模型为中心制作一个财务问答系统，回答用户的金融相关的问题，不允许使用其他的大语言模型。参赛选手可以使用其他公开访问的外部数据来微调模型，也可以使用向量数据库等技术。
百度大模型构建智能问答系统技术实践
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从技术工程角度来看，利用向量数据库结合大型 AI 模型来构建领域知识库系统的实现并不复杂，然而，这一领域仍然面临着不少挑战和潜在的改进空间。在本文中，我们已经讨论了一些解决方案和技术，但仍然有许多可能的改进和未来发展方向值得深入研究。首先我们认为关键点还是解决向量检索的召回准确性和超长文本处理能力是两个难点，这些方面可能还有更好的方式。此外，大模型本身的能力和文档质量是系统性能的关键因素，因此需要不断升级和维护模型，同时确保文档的及时性和准确性。
使用人工智能与大模型技术构建智能问答系统
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本文针对特定领域知识问答系统的问题，进行方案比较和选型。不难发现：传统的搜索模式、LLM 的 Fine-Tuning、Prompt Engineer 等方式均存在不同程度的缺陷。经过分析比较后，决定探索LLM +搜索的方式进行处理，并在 NBA2K Online2 攻略应用场景进行验证。该方法：将本地知识通过传统搜索框架进行处理，并作为答案的基础数据源。这保证了答案的精准和可靠。
基于大语言模型的推荐系统用户行为序列分析
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11-13 1084
大语言模型（Large Language Models，LLM）是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的一种先进模型，通过预训练和微调的方式，能够在多种语言任务中表现出强大的性能。大语言模型的核心思想是利用海量文本数据，学习语言的统计规律和语义关系，从而生成或理解文本。大语言模型不仅能够处理简单的文本任务，如文本分类、机器翻译和问答系统，还能够应用于复杂的场景，如对话系统、文本生成和内容审核等。预训练语言模型。
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大语言模型原理与工程实践：提示词设计的通用原则 1. 背景介绍 1.1 大语言模型的兴起 近年来,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理领域取得了令人瞩目的进展。这些模型通过在大
AIOps探索 | 基于大模型构建高效的运维知识及智能问答平台（2）案例分享
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03-31 800
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大语言模型指的是能够学习和生成自然语言的人工神经网络类型。这类模型通过对大量文本数据（如书籍、文章、网页、社交媒体帖子等）进行学习，掌握了词语、句子和段落之间的统计规律和关系。基于这些知识，大语言模型能够生成与特定主题、提示或上下文相关的新文本，这些文本既流畅又连贯。大语言模型的基础是深度学习技术，深度学习是机器学习的一个分支，它通过多层人工神经元学习数据。大语言模型采用了一种称为 Transformer 的特定架构，它由编码器和解码器两大主要部分组成。
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微学AI的博客
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大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战54-基于ChatGLM2大模型构建智能自助用药问答系统与药物智能管理实战的应用。 随着人工智能技术的发展，我们的生活在许多方面都得到了改善。医疗领域也不例外。本文将介绍如何利用大模型（例如ChatGLM2-6b,百川,通义千问）构建一个智能自助用药问答系统与智能管家。该系统旨在提供更有效、安全和便捷的个性化药物管理服务，以提高患者的生活质量和健康状况。
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上篇介绍了构建知识库的大体流程和一些优化经验细节，但并没有结合一个具体的场景给出更细节的实战经验以及相关的一些 benchmark 等，所以本文将会切入到一个具体场景进行讨论。目标场景：对于PubMed医疗学术数据中的 1w 篇文章进行知识库构建，实现快速的注入和查询速度。主要讨论的内容会覆盖 OpenSearch 集群规模设计、知识库 Index 设计以及实验步骤细节。01资源推算一般来说，...
基于大语言模型的医疗问答系统的设计与研究
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