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5分钟,结合 LangChain 搭建自己的生成式智能问答系统

伴随大语言模型(LLM,Large Language Model)的涌现,人们发现生成式人工智能在非常多领域具有重要意义,如图像生成,书写文稿,信息搜索等。随着 LLM 场景的多样化,大家希望 LLM 能在垂直领域发挥其强大的功能。但是由于大模型在特定领域数据集的训练和时效性限制,在 LLM 的基础上构建垂直领域的产品时,需要将特定的知识库输入到大模型中来训练或者推理。 目前常用的方式有两种:微调(Fine-Tuning),提示学习(Prompt-Tuning)。前者是通过新数据集在已有模型上进一步训练,训练成本较高,时效性较差。后者在训练成本,时效性上都比较灵活。 本文将基于提示学习方式,介绍如何基于火山引擎云搜索服务和方舟平台来构建专属的智能问答系统。利用嵌入技术(embedding),通过嵌入模型,将数据集内容转化为向量,然后 借助火山引擎云搜索服务 ESCloud 的向量搜索能力,将这些向量和数据保存起来。在查询阶段,通过相似度查询,匹配出关联的 topK 结果,然后将这些结果辅以提示词提供给 LLM,最终生成相应的答案。这里会从火山引擎方舟平台大模型广场中选取一个大模型作为 ...

得物 Android 包体积资源优化实践

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