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
如何使用多样化的数据集训练多模态AI模型?
“训练一个多模态AI模型涉及整合不同类型的数据,如文本、图像和音频,以使模型能够理解和处理各种格式的信息。第一步是收集多样化的数据集,以有效代表每种模态。例如,如果你正在处理图像和文本模型,可以使用像COCO这样的图像数据集及其对应的描述,
Read Now
保护措施是否特定于某些类型的大语言模型(LLMs)?
在为大型语言模型 (llm) 设计护栏时,一个关键的考虑因素是确保系统产生安全、合乎道德和无害的输出。这涉及识别潜在的风险,例如产生有偏见的,令人反感的或误导性的内容,并建立预防机制。重要的是要为可接受的行为建立明确的指导方针,并将其整合到
Read Now
检查点在流处理中的角色是什么?
在流处理中的检查点机制用来在特定时间间隔内保存应用程序的当前状态。这使得系统能够在发生故障时进行恢复,确保处理可以从最后已知的良好状态恢复,而不是从头开始或完全丢失数据。在数据持续流动的流处理环境中,维护分布式系统中的状态一致性至关重要。检
Read Now

AI Assistant