直播预告丨大模型+知识库(RAG):如何使能行业数智化?

转眼,2024 年接近尾声。今年,“华为大咖直播间”已成功举办 7 场直播,分享华为行业数字化转型经验,涵盖建筑、钢铁、有色、冶炼、交通、油气等行业,不断塑造时习知“数字化转型同路人”的品牌形象。最近,有小伙伴留言称工作中常遇到知识管理问题:知识管理杂乱无章、查找费时费力,而且信息孤岛严重、知识难以共享,团队成员总是重复劳动;希望能安排一场直播介绍如何通过智能化手段解决知识管理的问题。

小时马上联系华为人工智能专家史启权老师,向他请教。近期,史老师正在深入研究大模型+知识库(RAG)如何在企业快速落地,请他来解答知识管理智能化问题再合适不过了。

Q1

知识管理杂乱无章的问题该如何解决?

🎓史启权老师:可以通过构建知识库来解决。在信息爆炸的时代,各个行业都面临海量数据带来的挑战与机遇,将数据有效转化为知识对企业发展至关重要。行业知识库作为连接数据与智慧的核心平台,能够助力企业提升效率并减少决策失误。大模型凭借其强大的语义理解与生成能力,可以自动构建行业知识库,提升效率、降低成本并实现动态更新,具体而言就是大模型+知识库(RAG)的技术组合。

Q2

什么是大模型+知识库(RAG)?

🎓史启权老师:基于大模型+知识库结合检索技术形成的RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统平台,有效解决了大模型落地的高成本与幻觉问题。RAG通过行业知识库中的精准专业知识约束大模型生成过程,为企业提供快速、精准且全面的知识服务,满足企业低成本应用大模型的需求,推动企业数智化转型。

Q3

大模型+知识库(RAG)有什么价值?

🎓史启权老师:大模型时代,企业知识库已不再是简单的数据堆砌,需要智能化、高效率的知识管理和利用。大模型+知识库(RAG)的应用场景包括智能搜索、智能审核、智能客服、统一知识管理等,可以将海量数据高效地转化为知识,构建全局的智能知识管理系统,完成人与知识、业务与知识间的互动和融合。通过大模型+知识库(RAG)系统平台,实现从原来的人找知识、业务积累知识,变为知识更加主动精准地找人,知识内容能够深入影响具体业务,真正帮助企业提质增效。

那么,到底该如何基于大模型构建行业知识库呢?目前业界有没有应用大模型+知识库(RAG)的成功案例?华为在大模型+知识库(RAG)方面又有哪些技术探索呢?想要解锁问题的答案,请关注史老师近期的直播——《大模型+知识库(RAG):如何使能行业数智化?》

本次直播将以大模型知识库为切入点,清晰阐述知识库的价值,详细揭示大模型与知识库结合的过程,并分享利用大模型+知识库(RAG)使能行业数智化转型的实践经验。直播将于⏰11月27日(周三)19:00开始,感兴趣的小伙伴可以扫描下方👇二维码或戳文末“阅读原文”,预约直播!

### 本地部署大模型并实现知识库检索增强生成 (RAG) #### 准备工作 为了成功地在本地环境中部署大型语言模型,并利用检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG),前期准备工作至关重要。这涉及到硬件资源评估、软件环境配置以及目标应用场景的选择。 - **硬件准备**:考虑到训练和推理过程中可能消耗大量计算资源,建议配备高性能GPU或多核CPU服务器作为运行平台。 - **软件安装**:确保操作系统支持最新的Python版本;安装必要的机器学习框架如PyTorch或TensorFlow及其扩展包transformers等[^2]。 #### 据集与模型选择 针对具体业务需求挑选合适的预训练模型及配套的据源是至关重要的一步。对于希望集成外部信息到回复中的场景来说,采用已经过大规模文本训练的大规模语言模型(Large Language Model)会是一个不错的选择。与此同时,还需收集整理好内部专业知识资料库用于后续的检索环节[^1]。 #### 搭建私有化知识库 建立一个高效的私有化知识管理系统可以极大提高查询效率和服务质量: - 对原始文档进行结构化处理,比如章节划分、关键词标注; - 使用自然语言处理工具完成语义分析,抽取核心概念形成特征向量表示; - 将上述得到的结果存储至专门设计的支持快速查找操作的关系型/非关系型据库内[^4]。 #### 整合RAG机制 当完成了前面几步之后就可以着手实施真正的RAG逻辑了——即每当接收到一个新的询问请求时,先调用搜索引擎接口定位最有可能包含答案的相关条目,再把这些片段传递给LLM促使其产出更贴切实际的回答内容。 ```python from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained('facebook/rag-token-nq') retriever = RagRetriever.from_pretrained('facebook/rag-token-nq', index_name="exact", use_dummy_dataset=True) model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained('facebook/rag-token-nq') def generate_answer(question): input_ids = tokenizer.question_encoder(question, return_tensors="pt")["input_ids"] with retriever.as_retriever(): docs_dict = retriever(input_ids) generated = model.generate(context_input_ids=docs_dict["context_input_ids"], context_attention_mask=docs_dict["context_attention_mask"]) answer = tokenizer.batch_decode(generated, skip_special_tokens=True)[0] return answer ```
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