对我们很有用的片断收集

 

富爸爸总是说:“商业技术技能很简单……困难的是与人们在一起工作。” 

福特有一句话:“思考是世界上最艰苦的工作,这就是为什么很少人从事这项工作的原因。”

语言是强有力的工具。

 

真正的Business Owner可以里看他们的企业一年多,当他们回来时,发现他们的企业比离开时更有赢利,运营得也更好。在真正的Self-Employee型企业中,如果离开他们的企业一年多,等他回来时,就会发现他们的企业已没有什么生意可以做了。

 

我自己的名言:“我们能够做到一个麦当劳的汉堡,但是几乎不能做到麦当劳的商运。”

财富的定义:“不进行体力劳动(或者你的家里的所有人不进行体力劳动),你所能生存并仍然维持你的生活标准的天数。”

无论他们赚到多少钱,都总是以挣的速度花掉钱。

很多人都说现在已经从工业时代转型到信息时代了。但是就工作在信息时代第一线的战士们有多少真正理解信息时代的新规则?!

### 构建基于大型语言模型和检索增强生成(RAG)的智能问答系统 #### 设计架构 构建基于RAG的智能问答系统的首要任务是设计合理的架构。该架构通常由两大部分组成:信息检索模块和生成模块。信息检索部分负责从大量文档中提取最相关的片段;而生成模块则利用这些片段作为上下文,结合预训练的语言模型来生成最终的回答[^1]。 #### 数据准备 为了使RAG模型能够有效地工作,在数据方面需做充分准备工作。这不仅涉及收集高质量的知识源数据库供检索使用,还包括标注好的问答对用于微调生成组件。此外,还需要创建索引来加速查询效率并提高召回率[^2]。 #### 实现流程 以下是具体实现过程中的一些关键技术要点: - **选择合适的LLM** 根据应用场景挑选适合的大规模预训练语言模型作为核心引擎。当前主流的选择有BART、T5等序列到序列转换器结构的变体版本[^3]。 - **集成搜索引擎** 利用Elasticsearch或其他高效全文搜索引擎建立定制化的索引机制,以便快速定位潜在有用的背景资料给定输入问题之后。 - **编码表示学习** 对于每一个候选文档片断及其对应的提问,采用双向编码方式将其映射成低维向量空间内的点位表达形式,从而便于后续计算相似度得分来进行排序筛选操作。 - **融合策略制定** 明确规定如何将检索所得的事实依据融入至最后一步自动生成环节之中。一种常见做法是在解码阶段引入额外注意力权重偏向那些高匹配程度的内容项上。 ```python from langchain import RAG, ElasticsearchStore store = ElasticsearchStore(index_name="qa_dataset") # 初始化存储实例 rag_model = RAG(store=store) def get_answer(question): retrieved_docs = rag_model.retrieve_documents(question) answer = rag_model.generate_response(retrieved_docs=retrieved_docs, question=question) return answer ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值