问答机器人搭建-WayToAGI

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以下是关于搭建问答机器人的相关信息：

飞书方面：
- 2024 年 2 月 22 日的会议介绍了 WaytoAGI 社区的情况，包括成立愿景、目标、知识库和社区在飞书平台的状况。探讨了利用 AI 技术帮助用户检索知识库内容，引入 RAG 技术，通过机器人快速检索。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，能快速给大模型补充新知识和内容。还介绍了使用飞书的智能伙伴功能搭建 FAQ 机器人以及智能助理的原理和使用方法，以及企业级 agent 方面的实践。
- 「飞书智能伙伴创建平台」（英文名：Aily）是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供简单、安全且高效的环境，帮助企业构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。
本地部署方面：
- 经过调研，可先采取 Langchain+Ollama 的技术栈作为 demo 实现，后续也会考虑使用 dify、fastgpt 等更直观易用的 AI 开发平台。整体框架设计思路如下。运行环境是 Intel Mac，其他操作系统也可行，下载模型可能需要梯子。
- Langchain 是当前大模型应用开发的主流框架之一，提供一系列工具和接口，其核心在于“链”概念，是模块化的组件系统，包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件，可灵活组合支持复杂应用逻辑。其生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具，帮助开发者高效管理从原型到生产的各个阶段，优化 LLM 应用。
- Ollama 是一个开箱即用的用于在本地运行大模型的框架。
Coze 方面：
- 在利用 Coze 搭建知识库时，需要如下流程：收集知识、创建知识库、创建数据库用以存储每次的问答、创建工作流、编写 Bot 的提示词、预览调试与发布。收集知识通常有三种方式，包括企业或个人沉淀的 Word、PDF 等文档，企业或个人沉淀的云文档（通过链接访问），互联网公开一些内容（可安装 Coze 提供的插件采集）。海外官方文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html ，国内官方文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge 。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

时间：2024年2月22日会议首先介绍了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，讨论了如何利用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。[heading2]2.背后的技术[content]「飞书智能伙伴创建平台」（英文名：Aily）是飞书团队旗下的企业级AI应用开发平台，提供了一个简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布AI应用，推动业务创新和效率提升。为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接企业智能化未来提供理想选择。[飞书智能伙伴创建平台（Lark Aily）介绍](https://bytedance.larkoffice.com/wiki/LYY3wE4WNiUrxekJ6MScTGORn35)

本地部署资讯问答机器人：Langchain+Ollama+RSSHub 实现 RAG

[title]本地部署资讯问答机器人：Langchain+Ollama+RSSHub实现RAG经过调研，我决定先采取Langchain+Ollama的技术栈来作为demo实现，当然，后续我也会考虑使用dify、fastgpt等更加直观易用的AI开发平台。整体框架设计思路如下：另外，本次开发的运行环境是Intel Mac，其他操作系统也可以。下载模型等可能需要梯子。Langchain简介https://www.langchain.com/langchainLangchain是当前大模型应用开发的主流框架之一，旨在帮助开发者构建和部署基于大型语言模型（LLM）的应用。它提供了一系列的工具和接口，使得与LLM交互变得简单。通过Langchain，开发者可以轻松创建定制的高级应用，如聊天机器人、问答系统和多种智能应用。Langchain的核心在于其“链”概念，这是一个模块化的组件系统，包括Model I/O（模型输入输出）、Retrieval（数据检索）、Chains（链）、Agents（代理）、Memory（内存）、和Callbacks（回调）。这些组件可灵活组合，以支持复杂的应用逻辑。Model I/O模块负责处理与语言模型的直接交互，包括发送请求和解析响应。Retrieval模块用于增强语言模型的回答能力，通过向量数据库检索相关信息来支持回答生成。Chains模块则是多个组件的集成，用于构建更复杂的应用逻辑。Langchain的生态系统还包括LangSmith、LangGraph和LangServe等工具，这些工具能帮助开发者高效管理从原型到生产的各个阶段，以便优化LLM应用。Ollama简介https://ollama.com/Ollama是一个开箱即用的用于在本地运行大模型的框架。它的主要功能和特点包括：

大圣：胎教级教程：万字长文带你使用Coze打造企业级知识库

在收集知识之前却确认先了解过知识库支持的数据类型海外官方文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html国内官方文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge收集知识通常有三种方式企业或者个人沉淀的Word、PDF等文档企业或者个人沉淀的云文档（通过链接的方式访问）互联网公开一些内容（可以安装Coze提供的插件进行采集）