Chat with Wiki - 本地化单机版问答AI怎样创建

Answer

创建本地化单机版问答 AI 可以通过以下步骤实现：

基于用户的问题，从向量数据库中检索相关段落，并根据设定的阈值进行过滤，最后让模型参考上下文信息回答用户的问题，从而实现 RAG。
创建网页 UI，通过 gradio 创建，并进行评测。
对于同样的问题和上下文，基于 Qwen-7b、Gemma、Mistral、Mixtral 和 GPT-4 分别进行多次测试。主要结论（只是针对有限的几次测试，个人主观评判）如下：
- GPT-4 表现最好，指令遵循能力很强，在回答的时候能附上引用段落编号。
- Mixtral 表现第二，但没有在回答的时候附上引用。
- Qwen-7b 表现第三，也没有在回答的时候附上引用。
- Gemma 表现一般，而且回答里面有一些幻觉。
- Mistral 表现一般，使用英文回复，不过在回答的时候附上了引用段落编号。总结：
本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人，同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。
上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。
RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性，可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题，但并不意味着可以消除。

如需获取上述完整代码，关注本公众号，然后发送 fin，即可获取 github 仓库代码链接。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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

基于用户的问题，从向量数据库中检索相关段落，并根据设定的阈值进行过滤，最后让模型参考上下文信息回答用户的问题，从而实现RAG。|创建网页UI最后，通过gradio创建网页UI，并进行评测。生成的Web UI如下：需要上述完整代码的读者，关注本公众号，然后发送fin，即可获取github仓库代码链接。问答测试对于同样的问题和上下文，我基于Qwen-7b、Gemma、Mistral、Mixtral和GPT-4分别进行了多次测试。下面是一些case：qwengemmamistralmixtralgpt4主要结论（只是针对有限的几次测试，个人主观评判）如下：👍 GPT-4表现最好，指令遵循能力很强，在回答的时候能附上引用段落编号✌️ Mixtral表现第二，但没有在回答的时候附上引用💪 Qwen-7b表现第三，也没有在回答的时候附上引用😅 Gemma表现一般，而且回答里面有一些幻觉😅 Mistral表现一般，使用英文回复，不过在回答的时候附上了引用段落编号总结1.本文展示了如何使用Langchain和Ollama技术栈在本地部署一个资讯问答机器人，同时结合RSSHub来处理和提供资讯。2.上下文数据质量和大模型的性能决定了RAG系统性能的上限。3.RAG通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性，可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题，但并不意味着可以消除。