怎么部署问答系统
部署问答系统通常需要以下步骤：
选择适合项目需求的问答系统软件或框架，例如基于规则的系统、基于机器学习的系统或深度学习的系统等。
调研和收集相关的语料库和知识库，用于训练问答系统。
针对所选的系统进行配置和定制化开发，确保系统能满足实际需求。
训练问答系统，包括使用机器学习算法进行特征提取、模型训练和优化。
测试系统的性能和准确性，不断优化系统的表现。
部署问答系统到线上服务器或云平台，并确保系统的稳定性和安全性。
监控系统运行状态，收集用户反馈和数据，不断改进和优化问答系统。
请根据具体的需求和情况选择适合的部署方案，可能会涉及到不同的技术和工具。
技术干货
使用Spark和Milvus构建生产就绪的搜索管道
在最近的一次演讲中，Zilliz的生态系统和AI平台负责人Jiang Chen提出了一个逐步构建高效且生产就绪的向量搜索管道的过程。本文将讨论演讲的主要要点。
2024-11-29
技术干货
使用 Milvus Lite、Llama3 和 LlamaIndex 搭建 RAG 应用
大语言模型（LLM）已经展示出与人类交互并生成文本响应的卓越能力。这些模型可以执行各种自然语言任务，如翻译、概括、代码生成和信息检索等。
2024-11-20
技术干货
套娃嵌入:如何优化向量搜索成本，并兼顾延迟与召回
允许开发人员在不牺牲语义完整性的情况下创建更精巧的嵌入。
2024-12-04