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如何构建多模态知识库?

Answer

构建多模态知识库可以参考以下步骤:

  1. 图像知识库方面:通过多模态的能力对图片信息进行检索理解。效果测试时,上传一张图片,在图像数据库里找到相关信息,然后结合内容进行回复。
  2. 构建图片索引:
    • 新建结构化数据表时,将图片索引所在列的字段类型设置为 link。需注意新建数据表后,无法再新增或修改字段类型为 link。
    • 创建结构化知识库时,对于需要建立图片索引的 link 类型字段,在旁边的下拉列表中选择图片。创建知识库后,无法再新建或修改图片索引。
  3. 多模态知识库还包括构建图片型索引需结构化数据表,字段类型设置为 link,以实现 FAQ 中向用户推送图片信息。
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References

DAY3 - 更热门的多模态交互案例带练,实操掌握AI应用开发

通过多模态的能力,对图片信息进行检索理解。这里面我们也用到第二天共学拓展的知识点,图像类的多模态数据。效果测试:上传一张图片,去我们的图像数据库里面找到相关的信息,然后识别信息后,结合内容进行回复。拓展:如何构建图片索引?建图片索引需两步:1.新建结构化数据表时,需要将图片索引所在列的字段类型设置为link。注意:新建数据表后,无法再新增或修改字段类型为link。1.创建结构化知识库时,对于需要建立图片索引的link类型字段,在旁边的下拉列表中选择图片。注意:创建知识库后,无法再新建或修改图片索引。如何开启多模态沉浸式交互呢?语音对话音频交互https://video.aliyuncs.com/aicall?token=eyJUZW1wb3JhcnlBSUFnZW50SWQiOiJhMWIyMzNkYTc3ZmE0ZDM3OWU3MDQ4NTI1N2I3MzkyNiIsIk5hbWUiOiJOc0c1RG5IeiIsIkV4cGlyZVRpbWUiOiIyMDI1LTAxLTEwIDIwOjQyOjA3IiwiV29ya2Zsb3dUeXBlIjoiVm9pY2VDaGF0IiwiUmVnaW9uIjoiY24tYmVpamluZyJ9视频交互(可以在右上角点击“体验”按钮,可以直接在手机端进行多模态交互体验,更加方便)

入门篇:应用广场超多案例解析 2025年1月8日

[heading2]总结数据清洗与智能体应用中的技术与能力数据清洗方式:介绍通过人工清洗或机器清洗生成便于模型理解的数据,如使用Markdown或Excel结构化数据,列举正例和反例说明数据格式的重要性。智能体搭建:讲述如何在平台上搭建智能体,如在钉钉体验窗口中展示小助手的会话创建和画图等能力。插件能力运用:提到可选择插件添加图片生成等能力,未来有更多官方插件,也可创建自定义插件并接入API。多模态知识库:说明了构建图片型索引需结构化数据表,字段类型设置为link,以实现FAQ中向用户推送图片信息。智联体发布:介绍智联体在公众号和钉钉上的发布,包括配置微信时选择API key等操作。配置微信和钉钉渠道及数据获取方法微信渠道配置:在账号设置中选择开发接口管理,复制appid填入APP floor并授权,创建微信渠道,可结合知识库答疑。钉钉渠道配置:在钉钉开放平台创建应用和机器人,获取相关参数如client ID、client secret和卡片模板ID,配置消息接收模式和权限,添加群机器人。数据获取与清洗:可让大模型生成数据,获取公开信息如公积金政策用于问答,推荐Model Scope和阿里云天池等平台的数据集用于测试。

入门篇:应用广场超多案例解析 2025年1月9日

[heading2]总结AI实训营的多模态能力及相关内容介绍前两日课程回顾:带领大家体验阿里云百炼大模型的应用广场,进行案例解析,还指导搭建文本知识库并接入钉钉和微信公众号。多模态能力介绍:讲解百炼大模型平台的多模态能力,包括图像识别、处理和生成等,以及在商家运营场景中的解决方案和原始能力API。应用案例体验:体验淘宝拍立淘、支付宝图像搜索引擎、诗歌相机等多模态应用,还将拆解拍立得的多模态能力并开源项目。学习资源与作业:提供新用户注册和老用户领取资源包的途径,布置作业,打卡满两次可获礼品,1月17号0点截止作业提交,以阿里云UID作为打卡依据。未来合作与更新:1月10号将迎来50个以上插件更新,会与通义灵码合作推出AI编程课程。多模态模型与视觉智能开放平台的能力介绍与应用通义千问模型应用:介绍了通义千问Feel Max模型的图片理解能力,可根据输入的图片生成详尽描述和文案。Flux模型图像生成:体验了Flux模型生成商品鞋、飞机、小丑等图像,其底模表现不错,还能进行原子能力调用。视觉智能开放平台:展示了视觉智能开放平台适用于千行百业,具备人脸、人体、文字识别等多种原子级解决方案能力,如美肤瘦脸、人体检测、文本识别等,还有爆款场景如老照片修复等。

Others are asking
多模态达模型排行
以下是一些常见的多模态模型排行及相关信息: 1. 智谱·AI 开源模型: CogAgent18B:基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型,拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数,支持 11201120 分辨率的图像理解,在 CogVLM 功能基础上具备 GUI 图像的 Agent 能力。代码链接:。 CogVLM17B:强大的开源视觉语言模型(VLM),在多模态权威学术榜单上综合成绩第一,在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。代码链接:。 Visualglm6B:开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共 78 亿参数。代码链接:。 2. Gemini 模型:Gemini Ultra 在表 7 中的各种图像理解基准测试中都是最先进的,在回答自然图像和扫描文档的问题,以及理解信息图表、图表和科学图解等各种任务中表现出强大的性能。在 zeroshot 评估中表现更好,超过了几个专门在基准训练集上进行微调的现有模型,适用于大多数任务。在 MMMU 基准测试中取得了最好的分数,比最先进的结果提高了 5 个百分点以上,并在 6 个学科中的 5 个学科中超过了以前的最佳结果。 3. 多模态思维链提示方法:Zhang 等人(2023)提出了一种多模态思维链提示方法,多模态 CoT 模型(1B)在 ScienceQA 基准测试中的表现优于 GPT3.5。
2025-03-18
【深度拆解】ChatGPT-4o背后的技术革新:从语言模型到多模态跨越
ChatGPT4o 背后的技术革新具有重要意义。人类的感知多样,仅靠语言描述世界远远不够,多模态理解非常有用,能更全面学习世界、理解人类需求等。2023 年 9 月 GPT4v 发布,将大语言模型竞赛带入多模态模型时代,如 ChatGPT 能看图说话、画图,Google 的 Gemini 支持多种模态,但 OpenAI 常抢先发布。今年 5 月 OpenAI 发布 GPT4o,向智能体方向迈进,其是之前技术的集大成者,通过端到端神经网络混合训练视觉、语音和文本数据,平均音频输入反应时间为 300 毫秒,能感悟人类表达的情绪等。OpenAI 未公开 GPT4o 技术细节,唯一线索来自内部炼丹师的博客 AudioLM。此外,GPT4 是 OpenAI 的多模态工具,在编程任务中表现出色,ChatGPT 是用户友好界面,可与高级语言模型交互。2024 年 5 月 14 日 OpenAI 发布 GPT4o,效率高、价格降低、延迟缩短。9 月 16 日 OpenAI 推出 o1 系列模型,在复杂任务中表现优异,o1mini 适合编码任务,两个模型已在 ChatGPT 中提供,有免费或收费版本。
2025-03-09
多模态是什么
多模态是指多数据类型交互,能够提供更接近人类感知的场景。大模型对应的模态包括文本、图像、音频、视频等。 随着生成式 AI 和大模型的发展,我们逐渐进入多模态灵活转换的新时代,即利用 AI 实现文本、图像、音频、视频及其他更多模态之间的互相理解和相互转换,这一变革依靠一系列革新性的算法。 在感知不同模态数据时,AI 不再局限于传统的单一模态处理方式,而是借助高维向量空间来理解数据,将图像或文字“压缩”成能够捕捉深层关系的抽象向量。 Gemini 模型本身就是多模态的,展示了无缝结合跨模态的能力,在识别输入细节、聚合上下文以及在不同模态上应用等方面表现出强大性能。
2025-03-02
多模态大模型 原理是什么?
多模态大模型的原理如下: 基于大圆模型,能够识别页面组件结构和位置绝对值信息,并与组件、文本映射。由解码器、backbone、Generator 等部件组成,左侧进行多模态理解,右侧生成输出。 典型的多模态大模型架构包括一个编码器、一个连接器和一个 LLM,还可选择性地在 LLM 上附加一个生成器以生成除文本之外的更多模态。编码器接收图像、音频或视频并输出特征,这些特征经由连接器处理,使 LLM 能更好地理解。连接器大致可分为基于投影的、基于查询的和基于融合的三类,前两种类型采用词元级融合,将特征处理成词元,与文本词元一起发送,最后一种类型则在 LLM 内部实现特征级融合。
2025-02-27
多模态搜索
以下是关于多模态搜索的相关信息: ThinkAny 搜索引擎: 产品特性: 支持多模态检索(MultiModeSearch),可检索链接、图片、视频等模态内容。 支持多维度输出(MultiFormOutput),能以对话、大纲、思维导图、时间线等形式输出搜索问答内容。 支持多信源检索(MultiRetrieveSource),可检索 Google、Wikipedia、Github 等信息源的内容。 开源了 API 项目 ragsearch,实现联网检索功能,并对检索结果进行重排和获取详情内容。 长期发展方向是走 AI Search+Anything 的平台化路线,允许用户挂载自定义信息源、创建自定义智能体、实现自定义的流程编排。 其他推荐的 AI 搜索引擎: 秘塔 AI 搜索:提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能。 Perplexity:聊天机器人式搜索引擎,用自然语言提问,从各种来源收集信息并给出答案。 360AI 搜索:通过 AI 分析问题,生成清晰、有理的答案,并支持增强模式和智能排序。 天工 AI 搜索:采用生成式搜索技术,支持自然语言交互和深度追问,未来将支持图像、语音等多模态搜索。 Flowith:创新的 AI 交互式搜索和对话工具,基于节点式交互方式,支持多种 AI 模型和图像生成技术,有插件系统和社区功能。 Devv:面向程序员的 AI 搜索引擎,提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 Phind:专为开发者设计的 AI 搜索引擎,利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案,擅长处理编程和技术问题。 提升 AI 搜索准确度: 在提示词的设计和调试方面需要下功夫,很多环节都需用到提示词,如请求大模型判断是否需要联网、改写问题、提取关键词、回答问题、标注引用来源、以思维导图形式输出答案、做 Function Calling 判断使用的 Agents 等。 多模态检索是提升信息密度的重要措施,随着 5G 发展,互联网信息多元化,图片、视频、音频比重增大,多模态检索为获取不同形式信息再聚合起来作为引用参考。但多模态检索实现困难,现阶段可在谷歌搜索基础上,先使用其图片/视频检索 API 拿到匹配内容,再通过 OCR 图片识别、音视频转录等方法拿到多模态信息的文本内容。
2025-02-25
有什么支持多模态输入和输出的C端产品
以下是一些支持多模态输入和输出的 C 端产品: 1. 宝玉日报:支持文本或音频输入,输出可为文本、音频或混合数据。价格方面,1 小时音频输入成本为$12.8,输出为$25.6。相关链接: 2. Imagic 发布的 AI 驱动的无代码应用构建工具:支持多模态输入输出,包括文本、图片、3D 和视频。创建出来的应用立刻就能使用和发布。相关链接:https://get.imagica.ai/s 3. 面壁智能推出的 MiniCPMo 2.6:具有多模态能力,如 OCR、视频理解、连续视频与音频流处理,实时直播与多模态上下文理解,支持 30 多种语言的文本和语音输入输出。资源链接: 4. 世界首个支持手持产品展示的 AI 数字人 Product Avatar:上传产品图片,数字人即可手持产品进行口播展示,支持多语言,覆盖 28 种语言,可快速生成产品宣传视频。相关链接:
2025-02-21
AI知识库
“通往 AGI 之路”是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 它不仅是一个知识库,还是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。 我们是一个开源 AI 社区,坚信人工智能将重新塑造我们的思考和学习方式,为每个人带来强大力量,这种信念激发了创建这个知识库的决心。 在搭建知识库的过程中收获很多,特别感谢一路上支持和推荐知识库的伙伴们,正是大家的肯定与支持,使我们得以有信心持续为知识库添砖加瓦,探索 AGI 的无限可能。 WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库,大家贡献并整合各种 AI 资源,使得大家都可以轻松学习各种 AI 知识,应用各类 AI 工具和实战案例等。无论您是 AI 初学者还是行业专家,都可以在这里发掘有价值的内容,让更多的人因 AI 而强大。 例如,“通往 AGI 之路”使用飞书软件搭建,当您需要了解 AI 某一领域知识时,在 AGI 的飞书大群中跟机器人对话就能获取对应的资料。
2025-03-22
请给出知识库中关于dify的文章和教学视频
以下是关于 Dify 的相关内容: 如何接入企业微信: 创建聊天助手应用:在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。 填写配置文件:在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信:快速启动测试,扫码登录,进行对话测试,可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信:创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信:创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 小七姐相关的提示词知识库文章索引: RAG 提示工程系列(3)|迈向工程化应用中关于 Dify 的介绍: Dify 是一个开源的大模型应用开发平台,它通过结合后端即服务和 LLMOps 的理念,为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 该平台具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供了一个功能丰富的提示词 IDE,以及一个全面的 RAG Pipeline,用于文档处理和检索。 Dify 还允许用户定义 Agent 智能体,并通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。 Dify 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户的需求,并且通过其开源特性,确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。 Dify 的设计理念注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实,无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 以增强现有应用的能力,还是技术爱好者探索 LLM 的潜力,Dify 都提供了相应的支持和工具。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 一般地,如果是个人研究,推荐单独使用 Dify,如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合,效果更好。
2025-03-21
知识库目录
以下是通往 AGI 之路的知识库目录相关内容: 1. 直播一期:知识库及 GPT 基础介绍 知识库及社群介绍 最新知识库精选同步 通往 AI 绘画之路(小红书) 知识库目录导览 2. 5.关于我们&致谢 AGI 知识库:一个启程的故事 介绍:WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库 3. 🌈通往 AGI 之路分享会 深入浅出理解 AI 目录: 有趣的 AI 案例 AI 的原理 Diffusion 原理和案例 什么是 Agent
2025-03-21
搭建个人知识库
搭建个人知识库主要包括以下几个方面: RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前,需先了解 RAG。大模型训练数据有截止日期,当需要依靠不在训练集中的数据时,主要通过检索增强生成 RAG 实现。RAG 应用包括文档加载(从多种来源加载文档,如 PDF 等)、文本分割(把文档切分为指定大小的块)、存储(将切分好的文档块嵌入并转换为向量形式存储到向量数据库)、检索(通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片)、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 基于 GPT API 搭建: 涉及给 GPT 输入定制化知识,但 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限。为处理大量领域知识,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。embeddings 是浮点数字的向量,向量间距离衡量关联性,小距离表示高关联度。 本地知识库进阶: 若要更灵活掌控知识库,可使用额外软件 AnythingLLM,其包含 Open WebUI 的能力并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址为 https://useanything.com/download ,安装完成后进入配置页面,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。AnythingLLM 中有 Workspace 概念,可创建独有 Workspace 与其他项目数据隔离,包括创建工作空间、上传文档并嵌入、选择对话模式(Chat 模式综合给出答案,Query 模式仅依靠文档数据),配置完成后可进行测试对话。
2025-03-21
如何构建知识库
构建知识库的方法主要有以下两种: 使用 flowith 构建知识库: 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”,进入知识库管理页面。 2. 点击左上角的加号,添加新的知识库,并为其起一个易于分辨的名字。 3. 点击添加文件,建议使用 Markdown 格式的文件。 4. Flowith 会对文件逐个进行抽取等处理,无需操心具体过程,等待处理完毕。 5. 处理完毕后,可以在知识库管理页面测试检索,输入关键词过滤相关内容。 使用 Dify 构建知识库: 1. 准备数据:收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式,并对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集:在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集,为数据集编写良好的描述。 3. 配置索引方式:Dify 提供了三种索引方式供选择,包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式,根据实际需求选择合适的索引方式。 4. 集成至应用:将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用,在应用设置中配置数据集的使用方式。 5. 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代,定期更新知识库,增加新的内容以保持时效性。 总的来说,Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具,关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置,以及将知识库集成到应用中并持续优化。
2025-03-20
如何建立自己的知识库
建立自己的知识库可以参考以下几种方法: 1. 使用 flowith 指南: 拆解创作任务:将复杂任务拆解到合适颗粒度,提供方法论和定义输出格式。 建立定向知识库:将相关元知识导入 flowith 的知识花园,转化为文字上传,打开智能拆分模式,形成知识“种子”。激活知识库后,AI 会根据创作场景自动匹配库内素材,还可发布或分享知识库。 2. 基于 GPT 打造: 搭建基于 GPT API 的定制化知识库涉及给 GPT 输入定制化知识,但 GPT3.5 免费版交互容量有限。 理解 embeddings:embeddings 是浮点数字的向量,向量间距离衡量关联性,小距离表示高关联度。 3. 用 Coze 免费打造微信 AI 机器人: 设计 AI 机器人,确定功能范围。 创建知识库:整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,支持多种文档类型,如本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等,可使用特殊分割符如“”便于自动切分数据。
2025-03-20
我是新手小白,如何用最简单的方式构建多智能体
对于新手小白构建多智能体,以下是一种较为简单的方式: 1. 快速搜索补充参考信息:根据用户的任务调研市场上主流的开源搜索引擎技术架构,使用搜索工具 API WebSearchPro 补充更多信息,具体可参考。 2. 用模型规划和分解子任务:使用大模型如 GLM40520 帮助规划,把用户问题拆分成若干子搜索任务,并转换为 JSON 格式。JSON 格式处理可参考。 3. 用搜索智能体完成子任务:AI 搜索智能体具备联网搜索和自主分析并进行多轮搜索任务的能力。智能体 API 的调用方式可参考。智能体 id 为 659e54b1b8006379b4b2abd6,简介为连接全网内容,精准搜索,快速分析并总结的智能助手。 4. 总结子任务生成思维导图:智能体能调用各种插件,如思维导图、流程图、PPT 工具等,可根据工作需要选择。智能体 API 的调用方式可参考。智能体 id 为 664e0cade018d633146de0d2,简介为告别整理烦恼,任何复杂概念秒变脑图。 另外,OpenAI 官方开源的多智能体框架「Swarm」具有一定优势,其「Handoffs」处理了不同智能体之间交接的逻辑。例如构建客服多智能体,可能只需要准备普通接线客服和宽带客服两个 Agent 。 在实际操作中,如创建 Coze 智能体获取笔记和评论信息,要创建智能体并使用单 Agent 对话流模式,编排对话流,进行测试和发布等步骤。发布时要注意相关配置,如输出类型、输入类型等。
2025-03-20
如何构建一个优秀的ai的知识库
构建一个优秀的 AI 知识库可以参考以下步骤和要点: 1. 明确概念和原理:了解 AI 时代知识库的概念、实现原理以及能力边界。 2. 掌握获取资料的原理:比如在通往 AGI 之路大群中通过对话获取知识库中资料的原理。 3. 利用相关平台组件:更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件,打造更强大的智能体。 4. 规划内容: 数据库:让 Coze 拥有记忆的组件 1。 知识库:让 Coze 拥有记忆的组件 2。 变量:让 Coze 拥有记忆的组件 3。 JSON:让您更好地使用 Coze 插件。 API:外部应用程序接入 Coze 的方式。 操作系统与服务器:那些接入了 Coze 的微机器人的运行位置。 Docker:以最简单的方式部署微信机器人。 5. 确定功能范围:编写 prompt 提示词,设定 Bot 的身份和目标。 6. 整理对应关系:创建知识库,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,并将信息存储起来。 支持的文档类型:本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等,可使用本地文档。 按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。 小技巧:知识库的好用程度与内容切分粒度有关,可以在内容中加上特殊分割符,如“”,分段标识符号选择“自定义”,内容填“”。如果内容有误需要编辑,可以点击具体内容,鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮进行操作。 同时,“通往 AGI 之路”是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库,在这里,您既是知识的消费者,也是知识的创作者。它不仅是一个知识库,还是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。
2025-03-12
如何构建一个ai的知识库
构建一个 AI 知识库可以参考以下步骤: 1. 了解基础知识:一系列的信息和知识聚集在一起就可以构成知识库。例如“通往 AGI 之路”就是一个使用飞书软件搭建的 AI 知识库。 2. 参考相关文章:如“大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”,读完可收获 AI 时代的知识库的概念、实现原理以及能力边界,了解通往 AGI 之路大群中通过对话获取知识库中资料的原理,以及更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件,打造更强大的智能体。 3. 搭建步骤: 确定功能范围,编写 prompt 提示词,设定 Bot 的身份和目标。 创建知识库,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,并将信息存储起来。创建知识库路径为个人空间知识库创建知识库。知识库文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等,可使用本地文档,并按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。注意知识库好不好用,跟内容切分粒度有很大关系,可以在内容中加上一些特殊分割符,比如“”,分段标识符号选择“自定义”,内容填“”。 4. 在网站上增加 AI 助手的私有知识: 上传文件:在百炼控制台的中的非结构化数据页签中点击导入数据,根据引导上传相关文档。 建立索引:进入,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。选择向量存储类型时,如果希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据,可选择 ADBPG。 引用知识:完成知识库的创建后,返回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。 希望以上内容对您构建 AI 知识库有所帮助。
2025-03-12
构建企业智能客服的方案有哪些
构建企业智能客服的方案主要包括以下几种: 1. 帮助企业快速建立产品智能客服体系,通过用户意图识别、知识库检索答案、AI 大模型总结输出答案、多轮对话沟通、对话分析打标、自动更新知识库 FAQ 以及客服效果分析,提供全面的 AI 客服解决方案,提高 AI 客服回答的准确率,降低企业商用 AI 客服的门槛。 2. 采用开源或者国内智谱、文心、百川等企业提供的 13B 级模型,本地部署在自己的内部系统中,并结合大模型企业提供的技术服务,基于大模型搭建 LangChain、RAG 框架,在智能客服上实现 RPA 自动流程。 3. 可以转化为 LLM 技术支持方,专注发力 LLM 的工程化应用方向,为企业提供更好的 LLM 本地部署和工程化,走 IBM 的企业服务道路。 4. 转变赛道,例如像智齿客服一样,借助国内出海的兴起以及中东、东南亚需求的旺盛,提供在这个方向的智能客服国内服务。 5. 转向 LMops 方向,虽然当前挺有用,比如做复杂 prompt 的多模型效果测试,做 langchain 的可视化设计,但也存在一些隐患点需要思考。 以下是一些具体的应用案例: 1. 如 Grammarly、秘塔写作猫等 AI 智能写作助手,利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作。 2. 淘宝拍照搜商品,通过图像识别为用户推荐相似商品。 3. 小爱同学、Siri 等 AI 语音助手定制开发,采用语音识别、自然语言理解技术,为不同需求定制专属语音助手。 4. Keep 智能训练计划,利用数据分析、机器学习技术,根据用户数据制定个性化健身方案。 5. 大众点评智能推荐,基于数据挖掘、自然语言处理技术,基于用户口味偏好推荐美食。 6. 阿里小蜜等电商客服,通过自然语言处理、机器学习技术,为企业提供智能客服解决方案。
2025-03-11
RAG构建本地知识库
RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)是一种利用大模型能力搭建知识库的技术。其主要应用场景是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时。 一个RAG的应用可以抽象为以下5个过程: 1. 文档加载:从多种不同来源加载文档,如PDF、SQL、代码等,LangChain提供了100多种不同的文档加载器。 2. 文本分割:文本分割器把Documents切分为指定大小的块,称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储:包括将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,以及将Embedding后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给LLM,LLM会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 简单来说,RAG就是大模型+知识库,从广泛的知识库数据中检索相关片段,然后由大模型根据这些内容生成答案。这种方式一方面可以减大模型的幻觉,提高其在特定任务上的表现,更加贴合实际应用的需求,另一方面可以明显提高搜索文档信息和生成回答的效率和体验。 LangChain是一个可以实现RAG的开源框架,它提供一些基础的组件和工具,如知识库管理、文本处理、模型加载等,允许开发人员将大语言模型(LLM)与外部数据源相结合,快速搭建自己的应用。 在实际项目中,比如此次的政府政策问答实践,由于政策的复杂性和传统智能问答产品的局限性,选择LangChainChatchat框架构建政策文档的本地知识库,实现大模型基于本地知识库内容生成回答,为用户提供政策问答和解读服务,节省查找和理解政策的时间。
2025-03-11