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相似性度量的例子

回答

以下是一些相似性度量的例子:

  • 在商业化问答场景中,使用余弦相似性来计算问题向量和各个文档向量之间的相似度,以找出与问题内容最为接近的文档。
  • 在评估 GPT-4 生成答案的真实性时,使用包括 ROUGE、BLEU 和 BLEURT 等标准相似度度量标准,将生成的回答与提供的参考(「gold」)答案进行比较,若得分高于预先确定的阈值,则认为生成的回答是真实的。
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参考资料

【AI+知识库】商业化问答场景,让AI回复更准确,一篇专为所有“小白”讲透RAG的实例教程(上篇)

1.相似性计算:2.使用一种相似性度量方法(如余弦相似性)来计算问题向量和各个文档向量之间的相似度。这一步是为了找出与问题内容最为接近的文档。3.排序与选择:4.根据相似性得分,所有文档会被排序。系统通常会选择得分最高的几个文档,认为这些文档与问题最相关。5.信息抽取:6.从选定的高相关性文档中抽取具体的信息片段或答案。这可能涉及到进一步的文本处理技术,如命名实体识别、关键短语提取等。③、信息整合阶段:1、信息融合:这里将接收到上一步中检索到的全部信息。然后把这些信息连带用户问题和系统预设,被整合成一个全新的上下文环境,为生成回答提供基础。具体进行了什么操作呢?

张梦飞 :AI商用级问答场景,怎么让AI+知识库回答的更准确?一篇专门为小白讲透RAG而作的教程(上篇)

相似性计算:使用一种相似性度量方法(如余弦相似性)来计算问题向量和各个文档向量之间的相似度。这一步是为了找出与问题内容最为接近的文档。排序与选择:根据相似性得分,所有文档会被排序。系统通常会选择得分最高的几个文档,认为这些文档与问题最相关。信息抽取:从选定的高相关性文档中抽取具体的信息片段或答案。这可能涉及到进一步的文本处理技术,如命名实体识别、关键短语提取等。1.信息整合阶段:信息融合:在这里接收到上一步中检索到的全部信息。然后把这些信息连带用户问题和系统预设,被整合成一个全新的上下文环境,为生成回答提供基础。具体进行了什么操作呢?(了解即可)?

报告:GPT-4 通用人工智能的火花

我们强调,除了创建用于测量陈述相似性的数据外,这样的实验还允许我们了解模型所创建的补全的真实性,这是一个独立有趣的问题。后一个问题在OpenAI对GPT-4的技术报告[Ope23]中直接研究,他们报告他们的最后微调阶段显著提高了真实性(我们再次强调,本文中的所有实验都是在GPT-4的早期版本上进行的,尚未进行最终微调阶段)。7.2.1为什么当前的度量标准不足?为了检查生成的答案是否真实,每个回答都会与提供的参考(「gold」)答案进行比较。这种比较使用用于评估文本生成和摘要的标准相似度度量标准进行,包括ROUGE[Lin04]、BLEU[PRWZ02]和BLEURT[SDP20]。如果得分(来自任何这些度量标准)高于预先确定的阈值,则认为机器生成的完成与参考语句匹配的完成是真实的完成。我们在所有问题上重复这种方法,并计算真实答案的百分比。结果显示在下图中。观察到,根据上述度量标准,GPT-4生成的回答比GPT-3更接近于gold标准答案。

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怎么样写prompt?有哪些技巧?你能举个例子吗
写 prompt(提示)是一个关键步骤,决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写 prompt 的技巧和建议: 1. 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需特定背景知识,提供足够信息。 3. 使用清晰语言:用简单、清晰的语言描述,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:明确格式、风格等特定要求。 5. 使用示例:提供期望结果的示例,帮助模型理解需求。 6. 保持简洁:避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整 prompt。 此外,还有“Fewshots”的技巧,即在写 Prompt 时,通过提供 1 3 个输入 输出示例,让 GPT 学到样本共性,提升输出结果质量。比如: 初始 Prompt: 你是一个优秀的翻译人员,你会把我说的汉字翻译成英文和日语,日语同时展示日语汉字和假名。不要有任何额外的解释说明。 输入:邻居 输出:Neighbor 输入:自行车 输出:Bicycle 结构化的 prompt 方法论中,结构化是对信息进行组织,使其遵循特定模式和规则,方便有效理解。常用模块包括: Role:<name>:指定角色让 GPT 聚焦对应领域输出。 Profile author/version/description:Credit 和迭代版本记录。 Goals:一句话描述 Prompt 目标,让 GPT 聚焦。 Constrains:描述限制条件,帮 GPT 剪枝。 Skills:描述技能项,强化对应领域信息权重。 Workflow:重点,希望 Prompt 按特定方式对话和输出。 Initialization:冷启动时的对白,强调重点。
2024-10-22
猿辅导 作业帮等软件与Ai技术可结合的例子
以下是猿辅导、作业帮等软件与 AI 技术可结合的例子: 英语学习方面: 1. 智能辅助工具:如利用 Grammarly 进行英语写作和语法纠错,提升写作能力。 2. 语音识别和发音练习:使用 Call Annie 进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈。 3. 自适应学习平台:如 Duolingo 利用 AI 技术定制学习计划,提供个性化内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人:借助 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟,增强交流能力。 数学学习方面: 1. 自适应学习系统:例如 Khan Academy 结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题。 2. 智能题库和作业辅助:如 Photomath 通过图像识别和数学推理技术提供解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手:使用 Socratic 利用 AI 技术解答问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 交互式学习平台:参与 Wolfram Alpha 的课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和求解。 通过将 AI 技术与传统学习方法相结合,可以更高效、更个性化地进行英语和数学学习,提高学习效果。 此外,AI 还可以在以下领域与相关应用结合: 1. AI 与宠物结合: AI 宠物助手:基于自然语言处理和计算机视觉,自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 AI 宠物互动玩具:开发智能互动玩具,增强宠物娱乐体验。 AI 宠物图像生成:根据文字描述生成宠物形象图像,定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断:利用计算机视觉和机器学习技术,开发辅助诊断系统。 AI 宠物行为分析:基于传感器数据和计算机视觉,分析行为模式,帮助主人了解宠物需求和习性。 2. 能联网检索的 AI: ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网。 Perplexity 结合问答和搜索引擎功能,可指定搜索源类型。 Bing Copilot 简化在线查询和浏览活动。 如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎,提供基于人工智能的定制搜索体验并保护用户数据隐私。
2024-10-12
举一个prompt的例子吧
以下为您提供几个 prompt 的例子: 在音乐风格方面,例如“Pink Floyd 的《Comfortably Numb》”,关联流派为 Progressive Rock、Psychedelic Rock、Art Rock。 在法律领域,如“请搜索近五年内关于商标侵权案件中‘混淆可能性’标准的具体判例,并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要”。 对于大模型,像“假设你是一位医生,给出针对这种症状的建议”,还可以要求模型按照特定格式输出,如“让模型按照特定格式的 json 输出”。
2024-10-09
AI agent 落地例子
以下是关于 AI agent 的相关信息: AI agent 是在 rag 的基础上更进一步,给大模型提供了更多工具,如长期记忆(相当于给大模型一个数据库工具记录重要信息)、规划和行动(在大模型的 prompt 层做逻辑,将目标拆解并输出固定格式的 action 指令给工具)。例如可以让大模型安排差旅,它会判断完成目标所需步骤,搜索差旅记录,预订酒店和机票等。 一些 Agent 构建平台包括: Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具拓展 Bot 能力。 Microsoft 的 Copilot Studio:具备外挂数据、定义流程、调用 API 和操作等功能,并能部署到多种渠道。 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台。 MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等,并能访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉优势,在处理高频工作场景表现出色。 大型语言模型置于 Agent 的“大脑”或“控制器”核心位置,赋予强大语言理解和生成能力。通过多模态感知技术和工具利用策略扩展感知和行动范围,采用思维链和问题分解技术展现出推理和规划能力,能从反馈中学习并与环境互动,在软件开发、科学研究等现实世界场景中得到应用,还能与其他 Agent 交流协作。
2024-09-11
AI能够取代人类的什么工作场景,请简单举个实际的例子
AI 能够在一些工作场景中取代人类,例如: 在一些重复性高、规律性强的工作中,如数据录入、文件整理等,AI 可以更高效地完成任务。 某些简单的客服工作,AI 能够根据预设的回答模式处理常见问题。 不过,AI 无法完全取代需要人际交往、团队领导和复杂决策制定的角色。像云架构师、网络架构师和企业架构师等职位,不仅需要技术知识,更需要与人沟通、管理利益相关者和领导团队的能力。此外,企业领导者在利用 AI 提高工作效率的同时,仍需将更多精力投入到创新和战略规划上。 同时,知名投资机构 Nfx 在他们最新的《The AI Workforce is Here:The Rise of a New Labor Market》中提到,Sam Altman 经常提到 AGI 到来的定义之一就是 AI 能替代百分之七十的人类工作。现在 AI 正在强制逆转 SaaS 这个缩写的含义,从“软件即服务”转变为“服务即软件”,软件既能组织任务,也能执行任务,无需雇佣额外劳动力,传统的劳动力市场最终将和软件融合成为一个新市场。
2024-09-04
向量数据库高效储存是什么意思 举个例子
向量数据库高效储存指的是专门用于存储高维向量,以实现快速准确的相似性搜索。在人工智能领域,尤其是自然语言处理和计算机视觉等方面,模型会生成并处理大量高维向量,传统数据库难以有效应对,向量数据库则为这些应用提供了高度优化的环境。 例如,像 GPT3 这样的大型语言模型,有 1750 亿个参数,会产生大量向量化数据,传统数据库很难有效处理,而向量数据库能够有效地管理和查询这些向量。 从系统角度看,预处理管道中向量数据库至关重要,负责高效存储、比较和检索多达数十亿的嵌入(即向量)。市场上常见的选择如 Pinecone,完全由云托管,容易上手,具备大型企业在生产中所需的多种功能。同时,还有 Weaviate、Vespa 和 Qdrant 等开源系统,通常具有出色的单节点性能,可针对特定应用定制;Chroma 和 Faiss 等本地向量管理库,有丰富的开发人员经验,便于启动小型应用程序和开发实验;pgvector 之类的 OLTP 扩展,对于特定开发人员和企业也是一种解决方案。 向量存储是用于存储和检索文本嵌入向量的工具,这些向量是文本数据的数值表示,能让计算机理解和处理自然语言。其主要功能包括高效存储大量文本向量、快速检索相似文本向量以及支持复杂的查询操作,如范围搜索和最近邻搜索。
2024-08-27