专门解决ai需求的问答

我是WaytoAGI专属问答机器人，基于Aily和云雀大模型。「飞书智能伙伴创建平台」（英文名：Aily）是飞书团队旗下的企业级AI应用开发平台，提供了一个简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布AI应用，推动业务创新和效率提升。为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接企业智能化未来提供理想选择。云雀是一款由字节跳动研发的语言模型，通过便捷的自然语言交互，能够高效的完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。[heading2]我怎么使用你[content]方法1：你可以在WaytoAGI飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（下图二维码仅作示意，请在[知识库首页](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)找到最新二维码），然后点击加入，直接@机器人即可。方法2：你可以在WaytoAGI.com的网站首页，直接输入你的问题，即可得到回答。[heading2]为什么要做问答机器人[content]1.整个知识库的内容已经非常庞大，内容越来越丰富的同时，作为一个刚进入知识库的用户，并没有办法可以很快的找到知识库的内容。2.传统的搜索是基于关键词及关键词的相关性。例如搜索“吃了吗？”和“昨天晚上鸡腿好吃”，在字面意义上的差异和语义上的价值。3.作为一个AI知识库，需要用更先进的办法来解决：RAG技术。4.在群中提供一个可以快速供大家检索信息的方式，使用更加便捷。

如果我们要优化幻觉问题和提高准确性，就务必要了解清楚从“问题输入”----“得到回复”，这个过程中，究竟发生了什么。然后针对每一个环节，逐个调优，以达到效果最佳化。因此，我们先深入其中了解问答全貌。[heading3]1、RAG[content]RAG（Retrieval-Augmented Generation），即检索增强生成，是一种结合信息检索和文本生成能力的技术，它由两部分组成：一个“检索器”和一个“生成器”。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息，生成器则利用这些信息来制作精确和连贯的答案。这种结合使得RAG非常适合处理需要广泛知识的任务，如问答系统，能够提供详细而准确的回答。简单来说，就是通过检索的模式，为大语言模型的生成提供更多信息，从而使大模型生成的答案更符合要求。[heading3]2、向量[content]首先我们需补个课，简单了解一下大模型中的“向量”：（同时建议了解下LLM的实现原理）你可以把向量想象成空间中的点位，而每个词或短语都对应一个点。当系统需要找到与一个特定词或短语相关的内容时，它会查看这个词在虚拟空间中点的位置，寻找直线距离最近的点。在这个空间中，距离越近的点，代表词义或内容上的关联度越高。简单来说，通过比较这些点的距离，检索器可以快速找到语义上接近的词语或信息，从而高效地检索相关内容。这就像在一个城市地图上找最近的餐馆，距离越近，越可能是你想去的地方。理解了向量，我们来看看收到一个对话时，RAG的完整的工作流程。

对于最简单的常识性的问答，我们可以直接在CursorChat里面输入问题来得到答案。这一点和传统的AI并没有分别，有一个相对细节的优势是，我们可以在同一个界面里直接调用OpenAI、Anthropic，甚至是我们自己本机的私有AI来进行问答。但在此之外，有一个非常大的好处是，正因为Cursor是一个编辑器，所以我们可以非常方便地把问答的结果收集起来，沉淀下来，变成一个可以复用的文档。编辑器还带来另一个好处，就是当我们在进行与文本相关的任务的时候，它甚至有一些相当奇妙的用法，比如在下面的这个例子里，我想把我的中文版的博客翻译成英文，那直接在Cursor chat里面提出要求之后，它就会给我一个英文版本的文章，点击apply之后，Cursor会自动将中英文文档进行对比，高亮出其中的差别。但有意思的是，因为我们的译文和原文的结构是完全一样的，在经过对比之后，这天然就形成了一段中文一段英文的对比图形界面，在上面我们可以直接对英文进行非常直观的修改，最后accept再复制就可以完成翻译了，虽然我相信这不是Cursor设计的本意，但是整个工作流程异常的便捷自然。