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有的, 请问目前有没有基于飞书云文档或飞书知识库的内容,建立AI问答、检索机器人的方法?

回答

目前有基于飞书云文档或飞书知识库建立 AI 问答、检索机器人的方法,具体如下:

  • 2024 年 2 月 22 日的会议首先介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标,以及其在飞书平台上的知识库和社区的情况。接着,讨论了利用 AI 技术帮助用户更好地检索知识库中的内容,引入了 RAG 技术,通过机器人来帮助用户快速检索内容。然后,介绍了基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法,可以快速地给大模型补充新鲜的知识,提供大量新的内容。之后,讨论了如何使用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人,以及智能助理的原理和使用方法。最后,介绍了企业级 agent 方面的实践。
  • 飞书群问答机器人具有以下功能:
    • 自动问答:自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题,可以对多文档进行总结、提炼。
    • 知识搜索:在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据,快速返回相关内容。
    • 文档引用:提供与用户查询相关的文档部分或引用,帮助用户获取更深入的理解。
    • 互动教学:通过互动式的问答,帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。
    • 最新动态更新:分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。
    • 社区互动:促进群内讨论,提问和回答,增强社区的互动性和参与度。
    • 资源共享:提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。
    • 多语言支持:支持多语言问答,满足不同背景用户的需求。
  • 开发问答机器人的原因包括:整个知识库的内容已经非常庞大,内容越来越丰富的同时,新用户难以快速找到知识库的内容。传统的搜索是基于关键词及关键词的相关性,例如搜索“吃了吗?”和“昨天晚上鸡腿好吃”,在字面意义上的差异和语义上的价值不同。作为一个 AI 知识库,需要用更先进的办法来解决,如 RAG 技术。在群中提供一个可以快速供大家检索信息的方式,使用更加便捷。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)
其他人在问
coze怎么读取飞书的文档
要读取飞书的文档来使用 Coze,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 因为前面需要对多维表格操作,所以先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人,并添加知识库或多维表格编辑权限,具体操作可以阅读飞书文档。得到机器人的 app_id 和 app_secret 后即可获得租用 token:tenant_access_token 来获取多维表格数据和编辑能力。 2. Coze 国内版本(https://www.coze.cn/store/plugin)提供了丰富的插件,其中 LinkReader 插件可以读取文档。 3. 创建智能体时,点击创建知识库,创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。知识库的飞书在线文档中,每个问题和答案以分割。选择飞书文档,选择自定义的自定义,输入,然后就将飞书的文档内容以区分开来,这里可以点击编辑修改和删除。添加好 Bot 后可以在调试区测试效果。
2024-09-10
飞书怎么用AI
以下是飞书中使用 AI 的一些方式和案例: 工作流方面: 起床时让 AI 为您排 TODO 优先级并进行私董会的脑暴。 工作中有阳光会撒娇/卖萌的傲娇 AI 小助理加油。 重点事项如内容创作,可拆成 bot 团队组,包括选题、标题、框架、扩写等环节,并让 A/B 组两个 AIbot 互相改,要点是提供反常识、梗,学习喜欢的 UP 创作方法论。 优化的 bot 包括内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot(GPT4)、网页 Perplexity 的资料库 bot 等。 将知识库、Prompt 资产放入飞书的知识库+多维表单中维护,等待飞书的 AI 进化。 备选 50 多个生产力 AI 放在工具库里待命输出。 未来计划把整个公司业务搬入飞书中,外接 MJ、ChatBot 分身以及咨询日程预约。 线下活动方面: 活动宣传:用飞书文档制作活动宣传页面,用 AI 快速制作海报,用 GPTs 写人员分配和主持人台词,活动从策划到开始仅用 2 天。 活动报名:完全用飞书的多维表格完成报名及数据统计。 活动过程:大家在线协同,一起编辑文档,演示时共同展示一个文档。 活动记录:有相应的记录文档。
2024-09-09
如何搭建飞书群聊机器人
搭建飞书群聊机器人可以参考以下步骤: 1. 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建: 查阅官方文档和教程:极简未来平台、宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程,可以帮助解决大部分问题。 联系技术支持:极简未来平台提供技术支持服务,可以联系平台的技术团队寻求帮助。 加入技术社群:加入相关的技术社群,向有经验的用户请教,获取问题的解决方案。 在线论坛和社区:在在线论坛和社区发布问题,寻求其他用户的帮助和建议。 为避免长时间不操作后忘记步骤,可以采取以下措施: 制作操作手册:将每一步的操作记录下来,制作成操作手册,方便日后查阅。 定期操作:定期登录服务器,进行简单的操作和维护,保持熟练度。 视频教程:可以录制自己的操作视频,作为教程,日后查看时更直观。 自动化脚本:对于一些常见的运维任务,可以编写自动化脚本,简化操作步骤。 配置腾讯云轻量应用服务器: 配置部署 COW 组件,例如配置 GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数来确定哪些群组的消息需要自动回复。更新最终版的配置参数(GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数记得根据要交互的群组进行具体修改),查看没问题后点击保存。 切换到容器编排界面,开始基于创建的模板进行真正的 COW 服务部署,点击添加后等待部署完成。 2. “机器人男友”搭建指引: 在 Github 上下载完整代码。 根据需求修改文件,必改的部分包括: 在 head.py 中找到填写主板串口的地方,把它改成串口地址。 查询 iPhone 的 IP 地址,填到 talk.py 里。 把 Open AI key 填到 talk.py 里。 可选修改的部分包括: 在 talk.py 里,可以修改 Openai 调用的 model、system prompt(机器人的人设)、机器人的音色、录音的设置。 在 head.py 里,可以修改不对话后,等待多久恢复人脸追踪。
2024-09-01
有一个飞书文档,是每天更新AI发展新闻动态的,怎么看?
以下是关于如何查看每天更新 AI 发展新闻动态的飞书文档的相关信息: 有一个名为《通往 AGI 之路》的飞书文档,它不仅是一个简单的文档,更像是一个知识库。其内容丰富,涵盖了从入门到精通、实践以及延展阅读等关于 AI 的几乎所有方面。自去年 4 月创建至今,已有近 500 万的阅读量,任何时候都有上百人在线围观。 相关媒体报道的链接有:央广网:https://mp.weixin.qq.com/s/ADeVCCmaF_Kbhqx9FA9HwA ;量子位:https://mp.weixin.qq.com/s/wlODtkoHRd3Pa7XvKVAx2w 。 飞书官方推荐的报道:《》(2024 年 2 月 26 日飞书公众号)
2024-08-29
我刚打开飞书知识库,新手小白要怎么学习?我想对所有的Ai工具有着熟练的使用,先学习什么,再学习什么
对于新手学习 AI 并熟练使用相关工具,建议按以下步骤进行: 1. 掌握提示词技巧:提示词上手容易且很有用。 2. 实践和尝试: 理论学习后通过实践巩固知识,尝试使用各种产品制作作品。 参考飞书知识库中大家实践后的作品和文章分享,并积极分享自己的实践成果。 3. 体验 AI 产品: 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获取实际应用中的第一手体验。 4. 持续学习和跟进: 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,了解最新发展。 加入 AI 相关社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他爱好者和专业人士交流。 如果希望继续精进,还可以学习以下内容: 1. Python 相关: 属性和方法:学习为类定义属性和方法,并通过对象调用。 继承和多态:了解类之间的继承关系及实现多态。 异常处理:理解异常,学习使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作:学习文件读写、文件与路径操作。 2. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及关系。 历史发展:回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型: 监督学习:了解线性回归、决策树、支持向量机(SVM)等常用算法。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 另外,学习 AI 还可以: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」,熟悉 AI 术语和基础概念,包括主要分支及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 历史、应用和发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入钻研。 学习 AI 是一个长期过程,需要耐心和持续努力,不要害怕犯错,每个挑战都是成长机会,随着时间推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系并取得成就。
2024-08-21
飞书的通往AGI之路
以下是关于飞书“通往 AGI 之路”的相关信息: 自 2023 年 4 月创立至今,“通往 AGI 之路”已经构建了极其庞大的知识库体系,涵盖各种技术介绍、AI 行业新闻分析、AI 应用实操,获得了超过 150 万次浏览,引发数万次用户之间的交流,让至少数十万的飞书用户更加深入地了解了 AI 并进行自己应用 AI 的尝试。 大家好,我是大圣,一个致力于使用 AI 技术将自己打造为超级个体的程序员。“通往 AGI 之路”是一个使用飞书软件搭建的 AI 知识库。当需要了解 AI 某一领域知识时,在 AGI 的飞书大群中跟机器人对话就能获取对应的资料。 面对突然到来的 AI 革命,“通往 AGI 之路”不只是简单的文档,而是一个内容丰富程度极高的知识库,从入门到精通,到实践,再到延展阅读,关于 AI 的“一切”几乎都被收罗进来。任何时候都有上百人在线围观,去年 4 月创建至今,已经有了近 500 万的阅读量。相关媒体报道有:《》(2024 年 2 月 26 日飞书公众号)、央广网:https://mp.weixin.qq.com/s/ADeVCCmaF_Kbhqx9FA9HwA 、量子位:https://mp.weixin.qq.com/s/wlODtkoHRd3Pa7XvKVAx2w
2024-08-11
ai 软件测试
以下是关于 AI 软件测试的相关内容: 实践中的应用示例: 1. Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 工具和平台: 1. Testim:AI 驱动的自动化测试平台,生成和管理测试用例。 2. Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用。 3. DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 4. GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 5. Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试。 另外,在 Coze 官方教程中,搭建好第一个 AI Bot 后,配置好 Bot 就可以在预览与调试区域中测试 Bot 是否符合预期,可单击清除图标清除对话记录。
2024-09-19
AI在法律领域的最新应用
以下是 AI 在法律领域的一些最新应用: 1. 专利审查方面:AI 技术通过自动化和智能化手段,帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。 2. 法律文书:这是目前 AI 在 2B 行业基本成熟的应用,其格式固定,核心技术是法条/判例的引用,是“搜索”能力和大模型能力的搭配。 3. 虽然目前其他 2B 应用如“AI 客服”等雷声大、雨点小,未达到大量取代人工的预期,但生成式人工智能技术已逐步涵盖艺术创作产业、医疗保健、虚拟现实、数据合成与数据增强等多个领域,为各行业带来创新、效率与价值。
2024-09-19
如何利用AI帮助自己成为一名知识产权律师?我已经获得了法律职业资格证,但还没有实习成为一名律师。
成为一名知识产权律师可以借助 AI 从以下几个方面入手: 1. 知识学习与案例研究:利用 AI 驱动的法律数据库和学习平台,深入了解知识产权领域的法律法规、典型案例和最新动态。 2. 法律文书撰写辅助:借助 AI 工具提高法律文书如起诉书、答辩状等的撰写效率和质量,确保语言准确、逻辑清晰。 3. 模拟案例分析:通过 AI 模拟各种知识产权相关的案例场景,进行分析和应对策略的制定,提升解决实际问题的能力。 4. 客户需求分析:利用 AI 对潜在客户的需求和问题进行分析,以便更好地提供针对性的法律服务。 5. 法律研究与创新:借助 AI 探索知识产权领域的前沿研究和创新趋势,为自己的业务发展提供新思路。 需要注意的是,AI 只是辅助工具,不能替代您自身的专业判断和实践经验。在使用 AI 工具时,要对其结果进行审慎评估和验证。
2024-09-19
网页翻译AI
以下为一些网页翻译 AI 产品及相关信息: 1. DeepL(网站): ,点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件): ,安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用): ,下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页): ,使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页): ,点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 此外,XiaoHu.AI 也具有高质量多语言翻译的特点,能提供沉浸式阅读和写作体验,支持多种语言的高质量翻译。它能够智能识别网页上的内容,如 Twitter、Discord 等,提供鼠标悬停翻译。支持 Chrome、Edge 等主流浏览器,下载插件即可使用。具有简单易用的用户界面,操作方便,还内置了 GPT 的聊天功能,可以随时提问。相关链接:
2024-09-19
用AI搭建网站
以下为您介绍一些用 AI 搭建网站的工具及选择合适工具的方法: AI 搭建网站的工具: 1. Zyro 网址: 特点:使用 AI 生成网站内容,包括文本、图像和布局建议;提供 AI 驱动的品牌和标志生成器,帮助创建独特的品牌形象;包含 SEO 和营销工具,帮助提升网站可见性和流量。 2. Site123 网址: 特点:简单易用的 AI 网站构建工具,适合初学者;提供多种设计模板和布局,用户可以快速创建专业网站;包括内置的 SEO 和分析工具,帮助优化网站表现。 选择合适的 AI 网站制作工具的方法: 1. 明确目标和需求:确定您的网站目标,如个人博客、商业网站、在线商店等,并明确功能需求。 2. 考虑预算:有些工具提供免费计划或试用版,但高级功能可能需要付费订阅。 3. 易用性:选择符合您技术水平的工具,确保能够轻松使用和管理网站。 4. 自定义选项:检查工具是否提供足够的自定义选项,以满足设计和功能需求。 5. 支持和资源:查看是否有足够的客户支持和学习资源,如教程、社区论坛等,帮助解决问题。 通过这些 AI 驱动的工具,您可以更轻松地创建和管理一个功能丰富、外观专业的网站。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-19
国内ai制作ppt的最好软件
在国内,AI 辅助制作 PPT 的软件中,爱设计 PPT 表现出色,是值得推荐的选择。 爱设计 PPT 不仅代表了当前国内 AI 辅助 PPT 制作的最高水平,还在不断进步,为用户提供越来越好的体验。它的成功有以下原因: 1. 拥有实力强大的团队,技术过硬且对市场需求有敏锐洞察力,能持续推动产品创新和进步。 2. 成功把握住 AI 与 PPT 结合的市场机遇,具备前瞻性的市场洞察力和快速的执行能力。 3. 已在国内 AI 生成 PPT 产品中确立了市场领先地位,反映了用户的高度认可。 对于经常需要制作 PPT 的人,无论是商务人士、教育工作者还是学生,爱设计 PPT 都能大大提高制作效率,保证高质量输出。随着 AI 技术的不断进步,爱设计 PPT 有望在未来带来更多惊喜的功能和性能提升,继续引领 AI 辅助 PPT 制作领域的发展。
2024-09-18
请列出COZE智能体工作流搭建的知识库
搭建 COZE 智能体工作流通常分为以下步骤: 1. 规划: 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施: 在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善: 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。 此外,在搭建整理入库工作流时,首先新建工作流「url2table」,然后根据弹窗要求自定义工作流信息,并进行工作流全局流程设置。但关于调试飞书多维表格插件的使用方式,由于篇幅原因不在此详述。
2024-09-17
本地知识库系统如何利用大语言模型
以下是关于本地知识库系统如何利用大语言模型的相关内容: 一、部署大语言模型 1. 下载并安装 Ollama 根据电脑系统,从 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 下载完成后,双击打开,点击“Install”。 安装完成后,将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器,若出现相关字样则表示安装完成。 2. 下载 qwen2:0.5b 模型(0.5b 方便测试,设备充足可下载更大模型) Windows 电脑:点击 win+R,输入 cmd 点击回车。 Mac 电脑:按下 Command(⌘)+ Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,选择“终端”应用程序。 复制相关命令行并粘贴回车,等待自动下载完成。(下载久了若卡住,鼠标点击窗口,键盘点空格可刷新) 二、了解 RAG 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前,需对 RAG 有大概了解。大模型训练数据有截止日期,当需要依靠不在训练集中的数据时,主要通过检索增强生成 RAG 实现。RAG 应用可抽象为 5 个过程: 1. 文档加载:从多种来源加载文档,LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器,包括 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 2. 文本分割:文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块,称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储:涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式,并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 三、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址,打开页面时使用邮箱注册账号。 2. Open WebUI 一般有两种使用方式: 聊天对话。 RAG 能力,可让模型根据文档内容回答问题,这是构建知识库的基础之一。 3. ChatGPT 访问速度快、回答效果好的原因: 快:GPT 大模型部署的服务器配置高。 好:GPT 大模型的训练参数多、数据更优以及训练算法更好。
2024-09-17
利用人工智能技术搭建知识库系统
利用人工智能技术搭建知识库系统可以参考以下内容: 大圣的相关文章:大圣致力于使用 AI 技术将自己打造为超级个体的程序员。其文章如也是以 AI 时代的知识库作为例子进行了讲解。 知识管理体系:知识管理体系是一套流程、工具和策略的组合,用于系统地管理个人或组织的知识资产。它包括但不限于收集信息、整理知识、分享经验、促进学习和创新。一个有效的知识管理体系通常包括以下几个关键组成部分: 知识的捕捉:收集个人或组织在日常工作和学习中产生的知识和信息。 知识的组织:通过分类、标签和索引等方式,使知识易于访问和检索。 知识的分享:促进知识在个人或组织内部的流动,增加协作和创新的机会。 知识的应用:确保知识被有效利用,以支持决策制定、问题解决和新知识的创造。 专家系统:符号人工智能的早期成就之一是专家系统——为充当某个有限问题领域的专家而设计的计算机系统。它们基于从一个或多个人类专家那里提取的知识库,并包含一个推理引擎,在此基础上进行推理。专家系统就像人类的推理系统一样,包含短期记忆和长期记忆。同样,在以知识为基础的系统中,会区分以下几个部分: 问题记忆:包含与当前要解决的问题有关的知识,如病人的体温或血压、是否有炎症等。这种知识也被称为静态知识,因为它包含了快照信息,记录着我们在当前状态下对问题的了解——即所谓的问题状态。 知识库:代表某个问题领域的长期知识。它是从人类专家那里人工提取的,不会因外部的咨询而改变。由于它允许我们从一个问题状态前往另一个问题状态,因此也被称为动态知识。 推理引擎:协调在问题状态空间中搜索的整个过程,必要时向用户提问。它还负责找到适用于每个状态的正确规则。例如,下面这个专家系统是根据动物的物理特征来判断动物的。
2024-09-17
如何创建知识库问答群机器人
要创建知识库问答群机器人,可基于以下步骤: 1. 基于 RAG 机制实现知识库问答功能。首先创建一个包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库,例如创建一个有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,通过手工录入的方式上传栏目的所有文章内容,并陆续将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。 2. 在设计 Bot 时,添加这个知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 3. 了解 RAG 机制,全称为“检索增强生成”(RetrievalAugmented Generation),是一种用于自然语言处理的技术。它结合了检索和生成两种主要的人工智能技术,先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息(检索),然后使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答(生成)。可以把它想象成当问一个复杂问题时,RAG 机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍,然后基于这些书籍中的信息给出详细回答。这种方法结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力,使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识,还融入了具体、相关的外部信息,有助于提升对话 AI 的理解力和回答质量。
2024-09-14
waytoagi 的知识库问答是如何实现的?
waytoagi 的知识库问答是基于 RAG 机制实现的。具体步骤如下: 1. 创建一个包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库,例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,并通过手工录入的方式上传栏目的所有文章内容,然后陆续将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。 2. 在设计 Bot 时,添加这个知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 RAG 机制,全称为“检索增强生成”(RetrievalAugmented Generation),是一种用于自然语言处理的技术。它结合了检索和生成两种主要的人工智能技术,以提高机器对话和信息处理的能力。简单来说,RAG 机制先从一个大型的数据集中找到与当前问题相关的信息(检索),然后使用这些检索到的信息来帮助生成更准确、更相关的回答(生成)。可以把它想象成这样一个场景:当问一个很复杂的问题时,RAG 机制先去一个巨大的图书馆里找到所有相关的书籍,然后基于这些书籍中的信息来给出详细的回答。这种方法让机器在处理信息时更加精确,因为它结合了大量的背景信息和先进的语言模型的能力,使得生成的内容不仅依赖于模型本身的知识,还融入了具体、相关的外部信息,这对于提升对话 AI 的理解力和回答质量非常有帮助。
2024-09-14
企业内部知识库和 AI 问答结合,有哪些成熟的解决方案,或者产品推荐?
以下是企业内部知识库和 AI 问答结合的一些成熟解决方案和产品推荐: Contextual Answers:这是一个端到端的 API 解决方案,其答案完全基于组织知识,能避免“幻觉”。全球信息服务提供商 Clarivate 与其合作,将其应用于图书馆解决方案套件,为学生、教师和研究人员提供基于策划和可信学术内容的问题答案。 职业规划类产品:结合用户个人情况和市场需求制定详细职业发展计划,包括短、中、长期目标,帮助用户在 AI 时代找到职业定位。其核心构思在于利用企业已有知识积累结合大模型能力,为用户提供准确简洁答案。具体通过创建企业私有知识库收录问答记录和资料,利用大模型处理用户咨询问题,确保回答准确一致,必要时提供原回答完整版,还能对接人工客服,在智能助手无法解决问题时快速转接,提升服务质量和客户满意度。
2024-09-14