精选专家10个问答,速览企业知识库结合大模型的重点与难点
Q2:对于向量数据库的选择有什么建议?A2:目前向量数据库的差异性不是很大,已经是较为成熟的技术方案,更多应该关注embedding模型,例如把文本内容或者表格内容向量化,基于不同的内容或者不同的语言,选用的模型都会有一些差异。Q3:在大模型提示词字数的要求下,如何做到精炼且准确的知识文本分割?A3:知识文本的分割需要...
ChatGPT之后,维基百科还会存在吗?
除开维基百科,如今的大语言模型还广泛吸收来自Googlepatentdatabase(谷歌专利数据库)、政府文件、Reddit上的问答、线上图书馆以及海量的线上新闻作为信息来源;不过,西雅图艾伦人工智能研究所(AllenIstituteforAI)的计算机科学家杰西·道奇(JesseDodge)认为,维基百科的贡献是无与伦比的,这不仅是因为它在用于培训...
【南粤工匠】刘松柏:不忘初心 做新时代的“食品匠人”
“最开始,我们做黄羽肉鸡饲料配方时,会参照国外白鸡的原料数据库,但因为其中的差异较大,生产中容易出现偏差,造成巨大的浪费。”那时,一个大胆的想法在刘松柏心中诞生:能不能自主建立一个黄鸡专用的饲料原料数据库?但从无到有建立数据库,并非一朝一夕之事。“建立这样的数据库要花很长时间,投入也比较大,而且不是...
【知识图谱】产品视角下的知识图谱构建流程与技术理解
这个问题的答案是非常宽泛的,如果从一个知识库或者数据库的角度来看,知识图谱可以是任何系统的基础工程,涉及到存储、记忆、分析和智能的东西,都可以应用知识图谱。直接思考的话,知识图谱首先是一个规模庞大的数据库(或者说知识库),百万级、亿级的数据相互关联,可以从更多维度对事物进行更精确的分析。举个例子,金融...
今日Paper | 多人线性模型;身体捕捉;会话问答;自然语言解析;神经...
神经语义的数据重组模型SMPL-X:表现力身体捕捉:从一个单一的形象获取手,脸,和身体SMPL:一个蒙皮的多人线性模型对话到行动:大型知识库的会话问答论文名称:Dialog-to-Action:ConversationalQuestionAnsweringOveraLarge-ScaleKnowledgeBase
作业帮产品策略——为何放弃1V1视频作业问答而推出录播视频讲解
3.自带题库,提高重复使用率作业帮通过天然自带的题库,可以后台统计出搜索频率最高的题目,再配套视频讲解,从而做到精准对接学生需求,避免对部分冷门题目做视频讲解,导致重复使用率不高的问题(www.e993.com)2024年9月8日。由此引出另一个问题,为什么1v1在线辅导教育课程可以,但1v1视频连线辅导作业不行呢?
6个方面分析:知识图谱的价值和应用
知识融合主要分为数据模式层融合和数据层融合,分别用的技术如下:数据模式层融合:概念合并、概念上下位关系合并、概念的属性定义合并。数据层融合:节点合并、节点属性融合、冲突检测与解决(如某一节点的数据来源有:豆瓣短文、数据库、网页爬虫等,需要将不同数据来源的同一节点进行数据层的融合)。
大模型能代替你刷知乎、打炉石传说、解谜“海龟汤”吗?清华...
为了衡量LLM的决策能力,特别是其在长期规划方面的熟练程度,研究者精心编制了一个数据集,该数据集源自FREEBASE上现有的知识库问答(KBQA)数据集,藉此为LLM配置了一系列知识图谱查询工具。通过借助文献(参考文献18)中给出的方法,研究者可以为每个问题建立相对应的最佳应用工具序列。同时,为了保证任务的高难度,研究者仅保留...
人工智能这么聪明,为什么还不会阅读?
对于人类来说,所有这些问题都很简单。但迄今为止开发出来的所有AI系统中,无一能可靠地处理此种类型的问题。(想象一下TalktoBooks会给出怎样的答案)。从本质来看,上述每一个问题都需要读者(无论是人类还是机器)去跟随一条推论链,而这些推论都隐藏在故事之中。以第1题为例。在阿曼佐说话之前,汤普森先生并不知...
我们用4万字告诉你ChatGPT到底是什么(上)
ChatGPT的语言问答系统是应用人类语言处理技术,通过识别用户问题并匹配相应答案来回答问题。它通过对大量数据学习和深度分析,以及对语言和语法的深入了解,帮助用户快速找到所需的信息。ChatGPT问答系统适用于售后服务与话务员应答、医疗咨询和教育等场景。可24小时连续不断地提供服务。