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
如何从关系型数据库迁移到文档数据库?
从关系数据库迁移到文档数据库涉及多个关键步骤和考虑因素,重点在于调整数据结构、转换查询以及确保数据完整性。第一步是了解现有的关系模式及其中的数据关系。在关系数据库中,数据通常以固定模式存储在表中,这意味着表中的每条记录具有统一的结构。文档数
Read Now
多模态数据集在训练 AI 模型中的重要性是什么?
"多模态数据集对于训练人工智能模型至关重要,因为它们包含多种类型的数据,如文本、图像、音频和视频。这种多样性使模型能够学习更丰富的信息表示,从而提高它们的理解能力和能力。例如,在自然语言处理领域,将文本与图像结合可以使模型生成更好的照片说明
Read Now
在大型语言模型(LLMs)中,什么是分词(tokenization)?
是的,LLMs可用于编码帮助,帮助开发人员编写、调试和优化代码。像OpenAI的Codex这样的模型,为GitHub Copilot提供动力,是专门为编程任务设计的。他们可以生成代码片段,建议函数名称,甚至根据简短描述或部分代码输入完成整个
Read Now