多模态信息如何被使用?

多模态信息如何被使用?

问答系统是一个人工智能驱动的应用程序,旨在通过从数据集或知识库中提取相关信息来回答用户查询。这些系统可以是开放域的,能够回答一般问题,也可以是封闭域的,专注于特定主题。

该系统通常分三个阶段工作: 问题分析、信息检索和答案生成。首先,它分析问题以了解其意图和关键实体。例如,在 “法国的首都是什么?” 中,系统将 “首都” 和 “法国” 标识为关键组成部分。

接下来,系统从数据库或文本语料库检索相关信息。检索增强系统,例如将大型语言模型 (llm) 与矢量数据库相结合的系统,通过查找语义相似的段落,在这一步中表现出色。

最后,系统生成或提取简明答案。高级Q & A系统使用GPT或BERT之类的转换器,根据检索到的上下文合成类似人类的响应。

问答系统用于客户支持,虚拟助手和教育工具。它们通过提供快速,准确的答案,同时减少手动操作来增强用户体验。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
ETL在大数据处理中的作用是什么?
ETL,即提取、转换、加载,在大数据处理过程中发挥着关键作用,帮助组织高效管理和利用大量数据。简单来说,ETL 是一个过程,它从各种来源提取数据,将其转换为适合的格式或结构,然后加载到数据仓库或数据库中,以便进行分析。这个过程对于确保数据清
Read Now
边缘计算对灾难恢复的影响是什么?
边缘计算通过提高数据处理速度、减少延迟和增加冗余,显著增强了灾后恢复。在传统的云架构中,数据通常被发送到集中式服务器进行处理。这在发生灾难时会导致延迟,而快速恢复至关重要。通过边缘计算,数据在更靠近源头的地方进行处理,这意味着即使中央数据中
Read Now
什么是Faiss?
Faiss (Facebook AI相似性搜索) 是由Meta (以前称为Facebook) 开发的开源库,用于高效的相似性搜索和密集向量聚类。它广泛用于人工智能应用程序,其中快速最近邻搜索是必不可少的,如推荐系统,图像检索和自然语言处理。
Read Now

AI Assistant