知识挖掘与OpenAI：项目的核心功能/场景

知识挖掘与OpenAI：项目的核心功能/场景

Knowledge-Mining-with-OpenAI accelerate the deployment of a Python-based Knowledge Mining solution with OpenAI and use that engine to answer queries / questions specific to that Knowledge Base. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/Knowledge-Mining-with-OpenAI

知识挖掘与OpenAI项目是一个基于Python的开源解决方案，利用OpenAI的强大能力来加速知识库的部署、处理和查询。

项目介绍

在当今信息爆炸的时代，如何高效地管理和利用知识库成为企业面临的重要挑战。知识挖掘与OpenAI项目旨在通过结合OpenAI的先进技术和Azure的认知搜索服务，实现一个高效的知识挖掘解决方案。该方案能够快速摄入知识库，利用内容生成嵌入向量，并存储在向量搜索引擎中，从而能够针对知识库中的特定问题提供准确回答。

项目技术分析

项目采用了多种先进的技术和框架，包括：

• OpenAI GPT-4/ChatGPT：用于生成嵌入向量并进行对话管理。
• Cognitive Search：作为搜索引擎，支持语义搜索和向量搜索。
• LangChain：改进提示和流程处理，提高搜索结果的准确性。
• Redis：用于缓存中间结果和用户对话历史。
• Cosmos DB：存储摄入文件的内容和生成的嵌入向量。
• Form Recognizer：用于补充认知搜索在摄入表单方面的能力。

项目的架构设计充分考虑了灵活性和可扩展性，允许用户通过更改函数应用程序参数来配置多种参数，包括使用的模型、块大小等。

项目技术应用场景

知识挖掘与OpenAI项目的应用场景非常广泛，包括但不限于：

• 企业知识库管理：帮助企业高效地管理和查询内部知识库。
• 在线问答系统：为网站或应用程序提供智能问答功能。
• 聊天机器人：构建端到端的知识库聊天机器人，提供实时的问题解答。
• 教育辅助：在在线教育平台中辅助学生和教师进行知识查询和学习。

项目特点

知识挖掘与OpenAI项目具有以下显著特点：

1. 支持多模型：支持使用GPT-4和ChatGPT进行对话管理和向量生成。
2. 对话管理：能够通过“session_id”保持对话上下文，提供连贯的对话体验。
3. 灵活的搜索工具：除了Cognitive Search，还可以启用Bing搜索，以提供更丰富的搜索结果。
4. 自动文档分割：根据指定数量的标记自动分割文档，以优化向量匹配准确性。
5. 无文档大小限制：除了Cognitive Search的标准层限制外，没有文档大小限制。
6. 参数化配置：允许通过函数应用程序参数进行广泛的配置，包括模型选择、块大小等。
7. 自动翻译：使用Cognitive Services自动翻译非英语内容，以适应OpenAI的英语优先特性。
8. 自动部署：支持将Azure函数从代码库自动部署到函数应用程序。

总结

知识挖掘与OpenAI项目是一个功能强大的知识库管理解决方案，它结合了OpenAI的最新技术和Azure认知搜索的强大能力，为企业提供了高效的知识管理和查询工具。无论是企业内部知识库管理，还是在线问答系统和聊天机器人，该项目都能够提供出色的支持。通过灵活的配置和多种先进的技术，该项目无疑是一个值得关注的开源项目。

Knowledge-Mining-with-OpenAI accelerate the deployment of a Python-based Knowledge Mining solution with OpenAI and use that engine to answer queries / questions specific to that Knowledge Base. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/Knowledge-Mining-with-OpenAI