如何使用 RAG 构建 AI 知识库

作者：咕叽咕叽鲁发布时间：2024-07-12

大语言模型 GPT-4

大型语言模型非常强大，可以快速生成智能且听起来自然的响应。然而，他们的主要问题是训练数据的局限性——例如，GPT-4 的知识截止日期为 2021 年 9 月。这意味着模型不知道此日期之后的任何事件或发...【查看原文】

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RAG作为减少模型幻觉和让模型分析、回答私域相关知识最简单高效的方式，我们除了使用之外可以尝试了解其是如何实现的。在实现RAG的过程中，有语义搜索也有关键词搜索，我们这篇文章来对关键词搜索进行实践

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智兔危机 2024-10-23

LangChain，向量数据库chatGPT embeddings构建知识库

chatGPT是通用文本语言模型，对于某些比较某些垂直的知识认知很有限，对于私域信息回答“全靠瞎编”，并且目前来说模型对于上下文Token数量的支持也很有限。官方提供了embedding的方法，我们可以通过这种方法可以扩展 chatGPT的知识库，但是需要注意的是上下文还是也会局限embedding的能力。我们的目标是为让chatGPT了解如下知识（就是几个手机App的介绍）：从零实现代码相对比较耗时semantic-search-nextjs-pinecone-langchain-chatgpt这个项目

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CScript 2023-12-29

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知识库构建通过结合ChatGPT的能力，智能问答系统可以构建一个智能知识库，将企业的知识和信息进行结构化存储和管理。ChatGPT可以帮助对知识进行分类、标签化和关联，使得知识库更加易于管理和检索。企业可以将各类知识包括产品信息、操作手册、常见问题解答等整合到知识库中，为智能客服系统提供丰富的参考数据。智能检索与推荐基于ChatGPT的智能问答系统可以利用其强大的语义理解和匹配能力，实现高效的知识检索。用户提出问题后，ChatGPT可以分析问题的语义和上下文，快速准确地检索出与问题相关的知识和信息。同时，

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在当前的人工智能领域，ChatGPT、GLM等生成式人工智能模型已经在文本生成和文本到图像生成等任务中展现了令人瞩目的性能。尽管如此，这些模型也面临着一些固有的局限性，包括产生幻觉（即生成与事实不符的信息）、缺乏对生成文本的可解释性、在专业领域的知识理解上存在不足，以及对最新知识的了解有限等问题。为了解决这些问题并提升模型的能力，企业可以考虑采用基于大型语言模型（LLM）并集成了RAG检索增强生成技术的Chatwiki系统。Chatwiki是一个开源的大型模型企业私有知识库问答机器人系统，其代码可在Git

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知识库系统（数字人系统前置项目）知识库系统作为数字人项目的基础和前置条件，具有以下核心功能：1 大规模文本数据处理和存储知识库系统有能力处理和存储千万级别的文本数据。系统能够有效地把大规模的文本数据转换为问答形式或分段形式，并将其存储在数据库中，以供ChatGPT使用。 2 精准的基于知识库的问答当用户提出问题时，系统会分析这个问题，然后从海量数据中提取相关信息进行回答。为了增加回答的质量，用户可以主动设定回答的精准度和发散性。此外，用户还可以设定ChatGPT扮演的角色以获得更个性化的回答 2.1

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FlameKeeper 2023-07-17

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