AI生成题库

先上几张作业单截图，请大家先猜猜这个作业单有多少是AI生成的。嗯，除了排版，AI率为100%。2022年教育部颁布的新课程标准里提到「开展差异化教学」，「加强个别指导」。这个愿望是美好的，但是一线教师有着繁重的行政任务，根本不可能有精力去为每个学生量身定制。但现在，我们借助大模型使得个性化学习、定制化作业变得不再是部分家庭的专属。只要提示词到位，示例清晰，AI非常善于模仿测试题（高学段理科可能还够呛）。我试过让它模仿中高考，托福雅思，SAT（美国高考），GRE（美国研究生入学考），都模仿得有模有样。这意味着，教师拥有AI就拥有了源源不断的真题库。学生也拥有了源源不断的错题练习库。我以一种题型为例。[heading4]1、选词填空出题小助手（教学评估）[content]英语学科这个提示词的逻辑，可以迁移到语文学科（文心一言或者Kimi等国产大模型也可以用）感谢社群的蕾蕾老师在方法论上的支持。GPT 4.0的实测输出。

1.信息筛选与确认：2.首先，系统会对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容。这通常涉及到对信息的来源、时效性和相关性进行验证。3.消除冗余：4.在多个文档或数据源中，可能会有重复的信息。系统需要识别和去除这些冗余内容，以防在生成回答时出现重复或相互矛盾的信息。5.关系映射：6.系统将分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，如因果、对比、顺序等。这有助于构建一个结构化的知识框架，使得信息在语义上更加连贯。7.上下文构建：8.将筛选和结构化的信息组织成一个连贯的上下文环境。这通常包括对信息进行排序、归类和整合，使其形成一个统一的叙述或解答框架。9.语义融合：10.在必要时，系统可能会进行语义融合，即合并意义相近但表达不同的信息片段，以减少语义上的重复并增强信息的表达力。11.预备生成阶段：12.最后，整合好的上下文信息被编码成适合生成器处理的格式，如将文本转化为适合输入到生成模型的向量形式。④、大模型生成回答1、生成器：最终全新的上下文被一起传递给大语言模型。随后，大语言模型（LLM）根据提供的信息来回答问题。因为这个上下文包括了检索到的信息，因此大语言模型相当于同时拿到了问题和参考答案，通过LLM的全文理解，最后生成一个准确和连贯的答案。

更智能的问答:基于LLM技术，FastGPT可以理解自然语言并生成高质量的答案。更全面的信息:支持连接外部知识库，以获取更全面的信息。更易用的开发:可视化的工作流编排工具，方便用户创建复杂的问答场景。更快的上手速度:开箱即用的数据处理和模型调用功能，方便用户快速上手。总而言之，FastGPT是一个功能强大、易于使用的知识库问答系统，它可以帮助企业构建智能客服、知识库搜索、文档生成等应用。以下是一些关于FastGPT的其他资源：[FastGPT官网](http://fastgpt.xxlab.tech/)[FastGPT文档](https://doc.fastai.site/docs/intro/)[FastGPT GitHub仓库](https://github.com/labring/FastGPT)[FastGPT个人版知识库部署教程](https://juejin.cn/post/7310419610449526823)希望这些信息对您有所帮助。内容由AI大模型生成，请仔细甄别