基于检索的模型：实现大规模生成式人工智能应用程序的最佳解决方案（Python）

ByteBuster

于 2023-09-09 05:07:25 发布

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文章标签：人工智能 python 开发语言 Python

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本文介绍了如何使用Python实现基于检索的模型，该模型利用预先生成的响应集合，通过计算输入与响应的相似度来快速生成回答。这种方法在大规模生成式AI应用程序中表现出高效性和实用性，但对未知问题的处理能力有限。

基于检索的模型：实现大规模生成式人工智能应用程序的最佳解决方案（Python）

随着人工智能的快速发展，大规模部署生成式人工智能应用程序已成为一项重要任务。在这方面，基于检索的模型被认为是一种高效且可行的解决方案。本文将介绍如何使用Python构建基于检索的模型，并提供相应的源代码。

基于检索的模型是一种利用预先生成的响应集合来生成回答的方法。它的基本原理是通过计算输入与响应集合中的每个样本之间的相似度，然后选择最相似的响应作为输出。这种方法的优点是速度快、实现简单，并且不需要在训练阶段进行大规模的模型训练。

首先，我们需要构建一个响应集合。这个集合可以包含多个问题及其对应的答案。在本例中，我们将使用一个简单的问答对集合来演示。

responses = {
   
   
    "你好": "你好！请问有什么我可以帮助你的吗？",
    "天气怎么样？": "今天的天气晴朗，温度适宜。"<

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