星火文档问答上线!定制你的专属知识库

全球范围内,大模型正走向应用,麦肯锡报告显示其潜力巨大。然而,企业知识库管理面临挑战,如大模型在垂直领域知识、更新速度和文本处理方面的局限。讯飞星火推出文档问答解决方案,通过知识库链接和增强大模型能力,实现企业知识大脑,提升效率并保证知识可信可控。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

放眼全球,大模型正从热烈讨论走向应用落地。麦肯锡最新研究报告,生成式AI有望为全球经济贡献约7万亿美元的价值,并将AI的总体经济效益提高50%左右。


一方面,越来越多工作实现自动化与智能化。另一方面,企业与个人依旧要每天处理海量数据,从技术文档、市场分析、产品介绍到公司规章制度。


如何利用大模型强大自然语言处理能力,盘活企业知识库资产,配备一个24小时在线的“企业大脑”呢?



成为企业大脑  大模型依旧存在挑战


数字化浪潮下,企业对信息和知识的挖掘、处理愈发重视,越来越多的企业开始构建知识库,以进一步提升企业运行效率、赋能业务。

虽然大模型有了写文案、以文生图、生成视频等惊人的能力,但想要直接把大模型作为企业知识大脑,受制于大模型自身的问题,仍存在不少挑战。

  • 私域知识:大模型是由训练语料决定,通用大模型对于通识问题可生成可靠答案。但垂直领域或者企业内部知识,通用大模型就难以回答。同时受模型幻觉影响,在输出过程中可能胡编乱造,生成虚假的内容。
  • 知识更新:大模型训练完成后,内部参数被固化。无法实时获取最新知识数据,难以满足用户问答最新知识诉求。通过再训练补充新知识,成本高,时效性差。
  • 文本受限:目前不同大模型能支持输入的token数少则2000,多则几万,对于动辄数十万字的知识文档,大模型无法完全理解,更别提在实际业务场景中,很多时候需要结合多篇文档内容综合回答用户问题。
  • 可控性差:大模型的输出依赖于深度学习神经网络内部的参数,无法对输出内容进行溯源和校验。无法保障输入知识的真实来源和精准性,如果无对应匹配知识,会导致大模型生成创造知识,可控性差。

那么如何进一步增强大模型的能力,让大模型真正实现对企业业务赋能?


讯飞星火+知识库   构建企业知识大脑


围绕企业知识库管理的难题,讯飞星火文档问答正式上线啦!

基于讯飞星火知识库方案,通过大模型与知识库相链接进行知识增强,使大模型具备更强的专业知识和推理能力,从而提高大模型在细分领域的表现和适应性,赋能客服、营销、培训等多业务场景。

在新华社研究院中国企业发展研究中心、《麻省理工科技评论》中国等权威平台发布的大模型评测报告中,讯飞星火均为第一。依托星火认知大模型为核心引擎,“文档问答”轻松实现原文定位、文档知识化、知识库检索、多模式问答、文档总结等功能。


• 原文定位:知识可溯源,来源有考证
• 文档知识化:盘活积累文档,高效补充知识
• 知识库检索:内容关联检索,突破长度限制
• 多模式问答:多种倾向满足不同场景需求
• 文档总结:提供全文总结,快速了解文档内容

以业务培训示例,员工为深入了解产品,需反复查看大量文档资料,提取重点。

基于讯飞星火文档问答,员工只需提出问题,大模型将搜索知识库所有文档,给出对应答案和信息来源,兼顾高效率和准确度。因此,售后员工可根据客户提问,准确及时回复客户。新入职员工,也可快速掌握产品特性。

与市场上的其他产品相比,此方案具有以下优势:

自然对话,全场景覆盖:支持自由问答,多轮交互,能力无领域壁垒,方案可覆盖金融、汽车、工业、教育、医疗等多领域场景。

盘活企业知识库:支持通用文档,文档问答能力可轻松盘活企业知识库,一键同步,即可畅享体验文档问答能力,低门槛,零投入成本。
知识可控可信:返回知识内容可配置热度值,根据场景灵活调配,保障垂直领域返回知识内容的可信及可控度。
低成本高效迭代:返回答案支持用户反馈,可基于反馈数据,丰富文档知识库,实现问答数据的快速优化及闭环。

贴近刚需场景  激发数字生产力


释放刚需场景的业务价值,推送大模型切实优化企业生产力,讯飞星火文档问答还提供多级优化方案组合,满足不同资源与场景的优化需求。

用户侧方面,通过文档切分,提高大模型对文档的理解程度;问答对补充,覆盖高频场景,提高回答精度;问答模式调试,针对业务场景优化提问prompt,满足场景需求。

模型侧层面,可进行向量化模型定制,提高问题与文段匹配精确度;大模型微调,提供参考问答,规范输出格式;行业模型定制,结合行业现状,深入理解业务。

目前,文档问答插件也上线讯飞星火认知大模型。用户上传文档,大模型将对文档进行解析处理,智能提炼核心内容,解答文档任何问题并即时回答。

当然,对于有协同及保密需要的B端用户,可以私有化形式进行交付;开发者也可以通过API形式进行调用。

<think>好的,用户想知道如何通过Java调用星火文档问答的API,并需要示例和文档集成方法。首先,我需要回顾一下之前提供的引用内容,看看有没有相关的信息。引用[1]提到了星火知识库API的文档上传接口,里面提到了appId、secret、timestamp和signature的生成方法。引用[2]和[3]讨论了使用Java连接星火大模型的具体步骤,包括API的申请和调用流程。引用[4]虽然讲的是语音合成,但里面提到了如何分割文本和循环请求API,这可能对处理文档问答的分块上传有帮助。 接下来,我需要把这些信息整合起来。用户需要的是文档问答功能,这可能涉及到上传文档知识库,然后通过API进行问答查询。根据引用[1],文档上传需要生成签名,这可能和认证有关。引用[3]提到讯飞星火的API需要创建应用并获取凭证,这可能适用于文档问答的情况。引用[2]中的Java示例可以作为一个基础,展示如何发送请求和处理响应。 需要注意的是,用户可能没有现成的示例代码,所以需要提供一个基本的框架,包括认证、请求发送和响应处理。同时,要确保代码符合Java的最佳实践,比如使用HttpClient、处理异常等。另外,文档上传可能需要分块处理,类似引用[4]中的做法,将大文档分割成多个部分上传。 可能还需要提醒用户关于参数配置、错误处理以及参考官方文档的重要性。此外,生成的相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如性能优化、错误排查和集成方式等。</think>### 通过Java调用星火文档问答API的步骤 #### 1. **环境准备** - 注册讯飞开放平台账户并创建应用,获取`APPID`、`API_KEY`和`API_SECRET`[^3]。 - 在Java项目中引入HTTP客户端依赖(如Apache HttpClient或OkHttp)和JSON解析库(如Jackson)。 #### 2. **认证签名生成** 讯飞API调用需通过签名验证,签名生成规则如下: ```java // 示例代码:生成签名 import javax.crypto.Mac; import javax.crypto.spec.SecretKeySpec; import java.util.Base64; public class AuthUtil { public static String getSignature(String apiSecret, String timestamp) throws Exception { Mac mac = Mac.getInstance("HmacSHA256"); SecretKeySpec keySpec = new SecretKeySpec(apiSecret.getBytes(), "HmacSHA256"); mac.init(keySpec); byte[] signatureBytes = mac.doFinal(timestamp.getBytes()); return Base64.getEncoder().encodeToString(signatureBytes); } } ``` #### 3. **文档上传接口调用** 根据星火知识库API文档[^1],文档上传需通过HTTP接口实现: ```java // 示例代码:文档上传请求 import org.apache.http.client.methods.HttpPost; import org.apache.http.entity.StringEntity; import org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClient; import org.apache.http.impl.client.HttpClients; public class DocumentUploader { public static void uploadDocument(String fileContent) throws Exception { String appId = "your_app_id"; String apiSecret = "your_api_secret"; long timestamp = System.currentTimeMillis() / 1000; String signature = AuthUtil.getSignature(apiSecret, String.valueOf(timestamp)); HttpPost httpPost = new HttpPost("https://api.xfyun.cn/v1/document/upload"); httpPost.setHeader("appId", appId); httpPost.setHeader("timestamp", String.valueOf(timestamp)); httpPost.setHeader("signature", signature); // 构建请求体(JSON格式) String jsonBody = "{\"content\":\"" + fileContent + "\"}"; httpPost.setEntity(new StringEntity(jsonBody, "UTF-8")); try (CloseableHttpClient client = HttpClients.createDefault()) { client.execute(httpPost); // 实际需处理响应 } } } ``` #### 4. **文档问答请求** 上传文档后,通过问答接口查询: ```java // 示例代码:问答请求 public class DocumentQA { public static String askQuestion(String question) throws Exception { // 认证信息同上 HttpPost httpPost = new HttpPost("https://api.xfyun.cn/v1/document/qa"); // 设置Header(同上传接口) // 构建请求体 String jsonBody = "{\"question\":\"" + question + "\"}"; httpPost.setEntity(new StringEntity(jsonBody, "UTF-8")); // 执行请求并解析响应 // 响应示例:{"code":0, "data":{"answer":"..."}} return "解析后的答案"; } } ``` #### 5. **集成注意事项** - **分块上传**:若文档较大,需按500字符分割后循环上传(类似语音合成逻辑[^4])。 - **错误处理**:检查HTTP状态码和响应体中的`code`字段,处理超时、鉴权失败等异常。 - **性能优化**:使用连接池、异步请求或缓存机制提升效率。 #### 官方文档参考 - 星火知识库API文档[^1] - 讯飞开放平台接入指南 ---
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