打造垂直领域内容的问答机器人
简介
在大模型问世之后，其中一个最核心的功能就是问答机器人。但是若直接将问题抛给 ChatGPT，仍然解决不了以下限制：
相关的关联数据需要联网。
相关的关联数据是 GPT 也不知道的私密数据。
而在前面介绍RAG 检索增强生成的时候也同样提到了这一点。
应用场景
垂直领域内容的问答机器人的应用场景非常多，比如金融、医疗、电商等。
如果是针对于互联网相关的从业人员，比如开发、测试、产品等，我们还可以让其帮助我们进行以下多种类型的工作：
公司知识库检索。
需求分析。
用例评审、测试用例生成
代码生成。
实践演练
那么如果要完成一个垂直领域内容的问答机器人，其实也是有多种方式的：
openai 官方在 2023 年末做了一次重大更新，推出了官方的 assistant，可以通过官方的 assistant 完成一个问答机器人。
其他方式，比如通过 RAG 结合向量数据库，或结合 LangChain 等人工智能应用框架完成。
使用官方的 assistant
点击查看官方 assistant 使用教程
如果使用 assistant 创建一个垂直领域内容的问答机器人，那么主要需要的，就是 Retrieval 的能力，注意这个能力至少需要 gpt-3.5-turbo-1106（支持较新版本）或 gpt-4-turbo-preview 型号。
编写好 Instructions，注意角色设定越详细越清楚越好。
将 Retrieval 的配置打开，再将需要给机器人检索的文件上传上去（注意，文件越大 token 消费越高）。
输入想要检索的信息的 prompt。
即可获取到文档内的信息内容。
注意，上传的文件有格式限制，支持的格式为官方支持的格式
通过编写代码实现
其他方式
结合向量数据库完成。
结合 LangChain 等人工智能应用框架完成。
总结
垂直领域内容的问答机器人的产品需求。
垂直领域内容的问答机器人的实现方案。
使用官方 assistant 实现垂直领域的问答机器人。