通过开源框架开发具有自己知识库的AI系统是一个复杂的过程,涉及多个步骤。以下是一些关键步骤:
需求分析:
选择开源框架:
环境搭建:
数据收集:
数据预处理:
构建知识库:
模型选择:
模型训练:
模型评估:
知识库集成:
模型调优:
开发API:
用户界面设计:
系统集成:
测试:
部署:
监控与维护:
用户反馈:
遵守法律和伦理:
文档编写:
开发具有自己知识库的AI系统是一个迭代和持续改进的过程,需要跨学科团队的紧密合作,包括数据科学家、软件工程师、产品经理和领域专家。
基于RAG机制,我们可以实现知识库问答功能。首先,我们需要创建一个知识库,里面包含了大量社区的AI相关的文章和资料。比如我这里创建了一个有关AI启蒙和信息来源的知识库,然后通过手工录入的方式上传这个栏目的所有文章内容:就这样,陆陆续续地将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。在设计Bot中,我们添加这个知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答:
基于RAG机制,我们可以实现知识库问答功能。首先,我们需要创建一个知识库,里面包含了大量社区的AI相关的文章和资料。比如我这里创建了一个有关AI启蒙和信息来源的知识库,然后通过手工录入的方式上传这个栏目的所有文章内容:就这样,陆陆续续地将社区其他板块的文章和资料导入到知识库中。在设计Bot中,我们添加这个知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,尽可能好地利用知识库返回的内容进行结合回答:
1.支持用户发送“关键字”,自助获取我分享的“AI相关资料链接”;2.需要能回答AI相关知识,优先以“我的知识库”中的内容进行回答,如果知识库中信息不足以支持生成回答,则调用AI大模型回复,并在答案末尾加上内容:更多AI相关信息,请链接作者:jinxia1859;3.“AI前线”需要能发布在我的微信公众号上,做为我的“微信客服助手”;以上就是我的“AI前线”Bot的核心能力,要实现以上能力的Bot,我们需要准备的内容如下:1.根据Bot的目的、核心能力,编写prompt提示词;2.整理“关键字”与“AI相关资料链接”的对应关系,用word、txt、excel整理都行;3.创建一个自己的【知识库】,用来回答AI相关知识;4.由于“AI前线”要按照一定的规则来处理知识,需要创建一个【工作流】,来控制AI按照要求处理信息;5.准备好自己的微信公众号,以便将机器人发布在微信公众号上;