怎么做ai回答机器人
要制作一个AI回答机器人,您需要做以下几个步骤:
选择合适的AI平台或框架,比如使用Python编程语言结合TensorFlow、PyTorch等开源框架进行开发。
收集和整理大量的数据,用于训练机器人模型。数据可以来自对话语料库、网站内容、社交媒体等多种来源。
设计机器人的对话流程和回答逻辑,包括语义理解、回答生成、上下文维护等功能。
使用机器学习算法训练模型,调试和优化模型以提高对话质量和准确性。
部署和测试机器人,将其应用到实际对话场景中进行验证和改进。
需要注意的是,开发一个高效的AI回答机器人需要一定的编程和机器学习知识,您也可以考虑参考现有的开源项目和教程进行学习和实践。祝您顺利完成!
技术干货
高级检索增强生成(RAG)应用与LlamaIndex
在最近由Zilliz(旧金山)主办的非结构化数据聚会上,LlamaIndex的开发者关系副总裁Laurie Voss发表了一场关于“使用LlamaIndex构建高级RAG应用”的演讲。他分享了如何使检索增强生成(RAG)框架更简单、更易于生产准备的知识,并通过LlamaIndex实现。
2024-07-26技术干货
如何实现 Delivery Hero 的 AI 生成图像安全系统
在应用程序中附有图像的产品比没有图像的产品更频繁地被订购。具体来说,86% 在应用程序上订购的产品附有图像。在进行 A/B 测试后,他们还发现仅通过为产品添加图像,转化率就增加了 6-8%。这一发现意味着产品图像是顾客在Delivery Hero 应用程序上订购食品之前的关键因素之一。
2024-07-26技术干货
如何选择合适的 Embedding 模型
检索增强生成(RAG)是生成式 AI (GenAI)中的一类应用,支持使用自己的数据来增强 LLM 模型(如 ChatGPT)的知识。 RAG 通常会用到三种不同的AI模型,即 Embedding 模型、Rerankear模型以及大语言模型。本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域(如法律)选择合适的 Embedding 模型。
2024-08-26