怎么做ai回答机器人怎么用
制作 AI 回答机器人一般需要以下步骤:
- 收集数据:收集各种问题和对应的答案作为训练数据。
- 数据预处理:清洗和标记数据,将其转换成模型可以接受的格式。
- 选择模型:选择合适的 AI 模型进行训练,比如基于规则的模型、机器学习模型或者深度学习模型。
- 训练模型:使用收集的数据对选择的模型进行训练,以便让它能够理解问题并生成答案。
- 调试和优化:测试模型的性能,反复调整和优化模型以提高准确性和响应速度。
- 部署上线:将训练好的模型部署到服务器或者在线服务中,让用户可以与 AI 回答机器人进行交互。
以上是制作 AI 回答机器人的一般步骤,不同的情况可能需要进行适当的调整和改进。
技术干货
使用Gemini 1.5、BGE-M3、Milvus Lite 和 LangChain 搭建多模态 RAG 应用
本文将介绍一种减轻 LLM 幻觉的解决方案——检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)。我们将搭建一个结合了不同模态数据(文本和图像)的多模态 RAG 应用,以减轻 LLM 幻觉。
2024-11-15技术干货
SentenceTransformers×Milvus:如何进行向量相似性搜索
文本将使用 SentenceTransformers 将非结构化数据转换为 Embedding 向量。SentenceTransformers 是一个能够将句子、文本和图像转换为 Embedding 向量的 Python 框架。您可以用它来编码超过100种语言的句子或文本。然后,我们就可以通过相似度类型(例如:余弦距离)来比较这些 Embedding 向量,从而找到相似含义的句子。
2024-11-19技术干货
手把手教程:如何在 Kubernetes 上部署 Milvus
本教程将为您提供清晰的分步骤讲解,介绍如何使用 Milvus Operator 在 Kubernetes 上部署 Milvus。
2024-11-15