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面向教育场景的大模型 RAG 检索增强解决方案

概述 在现代信息检索领域,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点,从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。在特定场景下,例如教育等领域,用户通常需要精确且相关的信息来支持决策。传统生成模型虽然在自然语言理解和生成方面表现良好,但在专业知识的准确性上可能有所不足。RAG模型通过将检索与生成相结合,能有效提升回答的准确性和上下文相关性。本方案为您介绍,如何使用人工智能平台 PAI 构建面向教育场景的大模型 RAG 检索增强解决方案。 1.使用PAI-Designer构建知识库 您可以参照数据格式要求准备,使用PAI-Designer构建相应的检索知识库。 2.使用PAI-LangStudio进行模版构建 您在LangStudio中使用预置的RAG模版进行定制化,创建适合具体应用的模板。 3.使用PAI-Langstudio构建在线应用 LangStudio提供了用户友好的界面,使用户能够轻松提交查询并获取答案。您可以使用创建好的模板构建符合业务需求的在线应用。 一、前置准备 在开始执行操作前,请确认您...

构建AI Agent必学的4种设计模式,一文了解

编者按: 在构建 AI 助手和智能体时,应该采用怎样的设计模式才能让它们更加高效、可靠? 我们今天为大家带来的这篇文章详细介绍了四种设计模式的特点和应用场景:Reflection Pattern 通过自我评估来优化输出和决策;Tool Use Pattern 让 AI 能够调用和整合外部工具;Planning Pattern 将复杂任务分解为可管理的子任务;以及 Multi-Agent Collaboration Pattern 实现多个 AI Agent 之间的协作。 作者引用了 Andrew Ng 的观点,指出虽然后两种模式富有前景,但目前的不确定性较高,而 Reflection 和 Tool Use 模式则已经相对成熟可靠。 作者 | Lorenz Hofmann-Wellenhof 编译 | 岳扬 生成于 flux-dev,提示词为(为我生成一幅水彩画图像,背景为米色,上面有手写的红色文字:"4 AI agent patterns") 鉴于我所在的公司正积极布局语音虚拟助手领域[1],我觉得有必要掌握相关的基础知识和了解当前发展状况。 在本文中,我们将一同探讨 AI agent...

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