QA增強(qiáng)的核心在于對指代進(jìn)行消解和省略補(bǔ)全。這意味著模型需要根據(jù)歷史對話和當(dāng)前輪次的對話，找到最適合的答案，并將指代具體化，或者預(yù)測指代可能的具體內(nèi)容以補(bǔ)全省略信息。
基于Langchain的QA增強(qiáng)
基于Langchain的QA增強(qiáng)技術(shù)，通過向量檢索和大模型的結(jié)合，能夠更有效地處理私域知識內(nèi)容。這種方法不僅提高了檢索效率，還能夠在對話中提供更加準(zhǔn)確和豐富的回答。
QA轉(zhuǎn)換示例
以下是一個QA轉(zhuǎn)換后的例子，展示了如何將指代內(nèi)容替換為具體信息：
Q1: RAG是什么？
Q2: 它的步驟有哪些？
Q3: 它的檢索操作怎樣的？
通過這種方式，我們可以確保在多輪對話中，模型能夠提供更加準(zhǔn)確和全面的回答。
問題的全面性重構(gòu)QA增強(qiáng)
優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)
優(yōu)點(diǎn)： 提供更全面的回答。
缺點(diǎn)： 可能影響性能；生成的問題有小概率不準(zhǔn)確。
對用戶問題生成若干個相似問題或其他角度的問題，確保召回信息的全面性。根據(jù)內(nèi)容總結(jié)出最合適的提問方式。
知識向量化與數(shù)據(jù)庫構(gòu)建
知識的向量化是構(gòu)建QA系統(tǒng)的關(guān)鍵步驟。通過將文檔切片并轉(zhuǎn)化為向量，我們可以更有效地進(jìn)行信息檢索和匹配。
總結(jié)
QA增強(qiáng)的目的與效果
QA增強(qiáng)的目的在于提高模型的回復(fù)效果，從而獲得更有效的信息。在實(shí)際使用過程中，可以通過使用場景調(diào)整prompt，提供一個對話的大背景，以便于模型給出更好的問題重構(gòu)。
學(xué)習(xí)大模型LLM
作為一名熱心腸的互聯(lián)網(wǎng)老兵，我意識到有很多經(jīng)驗(yàn)和知識值得分享給大家，也可以通過我們的能力和經(jīng)驗(yàn)解答大家在人工智能學(xué)習(xí)中的很多困惑，所以在工作繁忙的情況下還是堅(jiān)持各種整理和分享。
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隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，AI大模型已經(jīng)成為了當(dāng)今科技領(lǐng)域的一大熱點(diǎn)。這些大型預(yù)訓(xùn)練模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其強(qiáng)大的語言理解和生成能力，正在改變我們對人工智能的認(rèn)識。
AI大模型商業(yè)化落地方案
階段1：AI大模型時代的基礎(chǔ)理解
- 目標(biāo) ：了解AI大模型的基本概念、發(fā)展歷程和核心原理。
- 內(nèi)容 ：
- L1.1 人工智能簡述與大模型起源
- L1.2 大模型與通用人工智能
- L1.3 GPT模型的發(fā)展歷程
- L1.4 模型工程 – L1.4.1 知識大模型 – L1.4.2 生產(chǎn)大模型 – L1.4.3 模型工程方法論 – L1.4.4 模型工程實(shí)踐
- L1.5 GPT應(yīng)用案例
階段2：AI大模型API應(yīng)用開發(fā)工程
- 目標(biāo) ：掌握AI大模型API的使用和開發(fā)，以及相關(guān)的編程技能。
- 內(nèi)容 ：
- L2.1 API接口 – L2.1.1 OpenAI API接口 – L2.1.2 Python接口接入 – L2.1.3 BOT工具類框架 – L2.1.4 代碼示例
- L2.2 Prompt框架 – L2.2.1 什么是Prompt – L2.2.2 Prompt框架應(yīng)用現(xiàn)狀 – L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架 – L2.2.4 Prompt框架與Thought – L2.2.5 Prompt框架與提示詞
- L2.3 流水線工程 – L2.3.1 流水線工程的概念 – L2.3.2 流水線工程的優(yōu)點(diǎn) – L2.3.3 流水線工程的應(yīng)用
- L2.4 總結(jié)與展望
階段3：AI大模型應(yīng)用架構(gòu)實(shí)踐
- 目標(biāo) ：深入理解AI大模型的應(yīng)用架構(gòu)，并能夠進(jìn)行私有化部署。
- 內(nèi)容 ：
- L3.1 Agent模型框架 – L3.1.1 Agent模型框架的設(shè)計(jì)理念 – L3.1.2 Agent模型框架的核心組件 – L3.1.3 Agent模型框架的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)
- L3.2 MetaGPT – L3.2.1 MetaGPT的基本概念 – L3.2.2 MetaGPT的工作原理 – L3.2.3 MetaGPT的應(yīng)用場景
- L3.3 ChatGLM – L3.3.1 ChatGLM的特點(diǎn) – L3.3.2 ChatGLM的開發(fā)環(huán)境 – L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA – L3.4.1 LLAMA的特點(diǎn) – L3.4.2 LLAMA的開發(fā)環(huán)境 – L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介紹
階段4：AI大模型私有化部署
- 目標(biāo) ：掌握多種AI大模型的私有化部署，包括多模態(tài)和特定領(lǐng)域模型。
- 內(nèi)容 ：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的關(guān)鍵技術(shù)
- L4.3 模型私有化部署的實(shí)施步驟
- L4.4 模型私有化部署的應(yīng)用場景
學(xué)習(xí)計(jì)劃：
- 階段1 ：1-2個月，建立AI大模型的基礎(chǔ)知識體系。
- 階段2 ：2-3個月，專注于API應(yīng)用開發(fā)能力的提升。
- 階段3 ：3-4個月，深入實(shí)踐AI大模型的應(yīng)用架構(gòu)和私有化部署。
- 階段4 ：4-5個月，專注于高級模型的應(yīng)用和部署。
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FAQ
- 問：如何提高QA問答系統(tǒng)的性能？
- 答：提高QA問答系統(tǒng)的性能可以通過優(yōu)化算法模型、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和質(zhì)量、以及使用更高效的硬件資源來實(shí)現(xiàn)。
- 問：大模型在QA問答中的主要作用是什么？
- 答：大模型在QA問答中的主要作用是理解和生成自然語言，以便更好地理解用戶的問題并提供準(zhǔn)確的答案。
- 問：如何構(gòu)建一個基于大模型的知識問答系統(tǒng)？
- 答：構(gòu)建一個基于大模型的知識問答系統(tǒng)需要整合自然語言處理技術(shù)、知識庫構(gòu)建、以及大模型的應(yīng)用。具體步驟包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、系統(tǒng)集成和測試優(yōu)化。
- 問：大模型的微調(diào)有哪些注意事項(xiàng)？
- 答：大模型的微調(diào)需要注意訓(xùn)練數(shù)據(jù)的選擇、模型的穩(wěn)定性以及資源消耗。合理的微調(diào)可以提高模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)，但不當(dāng)?shù)奈⒄{(diào)可能導(dǎo)致性能下降。
- 問：如何評估QA問答系統(tǒng)的效果？
- 答：評估QA問答系統(tǒng)的效果可以通過精確度、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)進(jìn)行量化分析，同時也可以進(jìn)行用戶滿意度調(diào)查來獲取定性反饋。
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