以下是在电脑里将文档搭建为 AI 知识库以便随时查找相关信息的具体操作步骤:
此外,知识库中的文档需要被转换成向量形式,这依靠 Embedding Modle 完成。在检索阶段,检索器会根据问题向量在庞大的向量空间中搜索与问题相关的内容,通过相似性计算、排序与选择、信息抽取等操作找出最相关的信息片段。然后在信息整合阶段,将检索到的信息连同用户问题和系统预设整合成全新的上下文环境,为生成回答提供基础。
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接下来,我们可以尝试让大模型在面对客户问题时参考这份文档,以产出一个更准确的回答和建议。1.上传文件:在百炼控制台的[数据管理](https://bailian.console.aliyun.com/#/data-center)中的非结构化数据页签中点击导入数据,根据引导上传我们虚构的百炼系列手机产品介绍:2.根据您上传的文档大小,百炼需要一定时间解析,通常占用1~6分钟,请您耐心等待。3.1.2.建立索引:进入[知识索引](https://bailian.console.aliyun.com/#/knowledge-base),根据引导创建一个新的知识库,并选择刚才上传的文件,其他参数保持默认即可。知识库将为上一步骤中准备的文档建立索引,以便后续大模型回答时检索参考。3.选择向量存储类型时,如果您希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据,可选择ADB-PG。4.1.2.1.2.引用知识:完成知识库的创建后,可以返回[我的应用](https://bailian.console.aliyun.com/#/app-center)进入到刚才创建的应用设置界面,打开知识检索增强开关、选择目标知识库,测试验证符合预期后点击发布。Prompt中会被自动添加一段信息,以便大模型在后续回答时参考检索出来的信息。3.1.[heading3]4.2检验效果[content]有了参考知识,AI助手就能准确回答关于您公司的商品的问题了。
知识库中的文档也需要被转换成向量形式。这使得文档内容能够在数值级别上与问题向量进行比较。在我们使用知识库工具时,上传文档就会帮助我们完成文档的向量化。这一步就是依靠Embedding Modle完成的。2、知识库检索:根据前一步输出的问题向量,检索器开始在一个庞大的向量空间中搜索与问题相关的内容(既向量距离最接近)。检索器根据问题的关键词和上下文,选出最相关的信息片段。在这一步,检索器从知识库里,检索到了一些和用户问题最相关的内容。检索器具体进行了什么操作呢?(了解即可)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?
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。对于知识库大家并不陌生,一系列的信息和知识聚集在一起就可以构成知识库。比如我最心爱的[通往AGI之路](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)就是一个使用飞书软件搭建的AI知识库。当你需要了解AI某一领域知识的时候,你只需要在AGI的飞书大群中,跟机器人对话就能获取对应的资料。而在我的[大圣:胎教级教程:万字长文带你使用Coze打造企业级知识库](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb)也是以AI时代的知识库作为例子进行了讲解。这篇文章的目的就是帮助非编程人士来理解AI时代的知识库,读完本文你会收获:1.AI时代的知识库的概念、实现原理以及能力边界2.通往AGI之路大群中的通过对话就能获取知识库中资料的原理3.更好的使用Coze等AI Agent平台中的知识库组件,打造更加强大的智能体请允许我自卖自夸:我这篇文章可以说是知识库文章中Coze讲的最好的,讲Coze的文章中知识库讲的最好的。另外做个预告,我正在规划一个关于AI时代你应该具备的编程基础系列,大纲如下:数据库|让Coze拥有了记忆的组件1知识库|让Coze拥有了记忆的组件2变量|让Coze拥有了记忆的组件3JSON|让你更好的使用Coze插件API|外部应用程序该如何接入Coze操作系统与服务器|那些接入了Coze的微机器人都是运行在哪里的Docker|让你用最简单的方式部署微信机器人