茴香豆：企业级知识问答工具实践闯关任务-进阶

最新推荐文章于 2025-04-25 12:57:38 发布
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版权

1 Web 版茴香豆

Web 版茴香豆部署在浦源平台，可以让大家零编程体验茴香豆的各种功能。

1.1 创建 Web 版茴香豆账户和密码

登录 OpenXLab浦源 - 应用中心，可以看到 Web 版茴香豆的知识库注册页面，在对应处输入想要创建的知识库名称和密码，该名称就是 Web 版茴香豆的账户和密码，请牢记，以后对该知识助手进行维护和修改都要使用这个账户和密码。

1.2 创建 Web 版茴香豆知识库

完成账户创建或者输入已有账户密码后会进入相应知识库的开发页面，当前 Web 版茴香豆功能包括：

  • 添加/删除文档

  • 编辑正反例

  • 打通微信和飞书群

  • 开启网络搜索功能（需要填入自己的 Serper token，token 获取参考 3.1 开启网络搜索）

  • 聊天测试

完成相关文档上传后，可以直接用下面的聊天测试窗口测试知识助手的效果：

​​

1.3 通过配置正反例调优

最低0.47元/天 解锁文章
wtt88
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进阶岛 茴香豆：企业级知识库问答工具
cgq081616的专栏
08-25 739
一、任务介绍二、根据文档内容搭建环境2.1、搭建茴香豆知识库2.2、上传文档到知识库2.3、测试知识助手的效果①中国神话故事②年报数据建议：上传的文档能够查看原文2.4、通过配置正反例调优知识助手效果在真实的使用场景中，调试知识助手回答相关问题和拒答无关问题（如闲聊）是保证回答准确率和效率十分重要的部分。茴香豆的架构中，除了利用 LLM 的功能判断问题相关性，也可以通过手动添加正例（希望模型回答的问题）和反例（希望模型拒答的问题）来调优知识助手的应答效果。
茴香豆：企业级知识问答工具实践闯关任务
rrrrroseyy的博客
08-25 719
茴香豆是由书生·浦语团队开发的一款开源、专门针对国内企业级使用场景设计并优化的知识问答工具。在基础 RAG 课程中我们了解到，RAG 可以有效的帮助提高 LLM 知识检索的相关性、实时性，同时避免 LLM 训练带来的巨大成本。在实际的生产和生活环境需求，对 RAG 系统的开发、部署和调优的挑战更大，如需要解决群应答、能够无关问题拒答、多渠道应答、更高的安全性挑战。因此，根据大量国内用户的实际需求，总结出了三阶段Pipeline的茴香豆知识问答助手架构，帮助企业级用户可以快速上手安装部署。茴香豆特点。
部署InternLM Studio“茴香豆”知识助手（lesson 3）作业
weixin_39291058的博客
05-15 589
3.从网络上搜关于汤晓鸥老师的生平和各种相关信息，整理出一篇《汤晓鸥文集》，pdf格式。完成不少于 400 字的笔记 + 线上茴香豆助手对话截图(不少于5轮)在 InternLM Studio 上部署茴香豆技术助手，已完成。在茴香豆 Web 版中创建自己领域的知识问答助手，已完成。4.将《汤晓鸥文集》文件，通过茴香豆web页面上传。1.创建知识库bbj_doudou;6.跟茴香豆助手进行了对话。5.简单设置了一下正反例；2.进入新创建的知识库;
在[茴香豆 Web 版](https://openxlab.org.cn/apps/detail/tpoisonooo/huixiangdou-web)中创建自己领域的知识问答助手
taotao_zhang1的博客
04-07 568
", "茴香豆怎么部署到微信群", "今天天气怎么样？检索过程中，茴香豆会将输入问题与两个列表中的问题在向量空间进行相似性比较，判断该问题是否应该回答，避免群聊过程中的问答泛滥。确定的回答的问题会利用基础模型提取关键词，在知识库中检索。特点： 应对群聊这类复杂场景，解答用户问题的同时，不会消息泛滥 提出一套解答技术问题的算法 pipeline。","你好，介绍下自己"]'>./test_queries.json。RAG 技术的优势就是非参数化的模型调优，这里使用的仍然是基础模型。
[书生·浦语大模型实战营]——在茴香豆 Web 版中创建自己领域的知识问答助手
qq_41776136的博客
05-29 454
这里类似于注册账号，你输入知识库的名称以及密码，然后它就会创建一个知识库，之后你就可以用名称和密码来管理你的知识库了。安装后可以看到如下界面，按照指示来，将自己的知识库的地址粘贴到框中，然后开启茴香豆，并保持其后台运行就可以。当然你也可以通过开启网络搜索，通过添加Seroer APIkey来使用网络搜索，丰富模型的回答。由于我是两个微信来回切着问的，可能回答有点混乱，但是效果还是不错的，反应速度也还可以。进入之后你可以看到如下界面，点击查看或上传就可以上传自己的文件。下载安装包，安装到手机。
进阶岛 - 茴香豆：企业级知识问答工具实践闯关任务
纸上得来终觉浅 绝知此事要躬行
08-26 992
茴香豆是由书生·浦语团队开发的一款开源、专门针对国内企业级使用场景设计并优化的知识问答工具。在基础 RAG 课程中我们了解到，RAG 可以有效的帮助提高 LLM 知识检索的相关性、实时性，同时避免 LLM 训练带来的巨大成本。在实际的生产和生活环境需求，对 RAG 系统的开发、部署和调优的挑战更大，如需要解决群应答、能够无关问题拒答、多渠道应答、更高的安全性挑战。因此，根据大量国内用户的实际需求，总结出了三阶段Pipeline的茴香豆知识问答助手架构，帮助企业级用户可以快速上手安装部署。茴香豆特点。
进阶岛 renwu5: 茴香豆：企业级知识问答工具实践闯关任务
晓飞趋势
09-15 1029
renwu:在 InternStudio 中利用 Internlm2-7b 搭建标准版茴香豆知识助手，并使用 Gradio 界面完成 2 轮问答（问题不可与教程重复，作业截图需包括 gradio 界面问题和茴香豆回答）。知识库可根据根据自己工作、学习或感兴趣的内容调整，如金融、医疗、法律、音乐、动漫等（优秀学员必做）。如果问答效果不理想，尝试调整正反例。
【书生大模型实战营第三期 | 进阶岛第5关-茴香豆：企业级知识库问答工具】
imath60的博客
08-26 350
通过学习《茴香豆：企业级知识库问答工具》课程，我深刻体会到了一款优秀的企业级知识问答工具所具备的关键特性。茴香豆不仅在技术上实现了高效的知识检索和应答，而且在用户体验上也做到了极致的简化和便捷。无论是通过Web版还是本地版的部署，用户都能快速上手并根据自身需求进行定制。此外，茴香豆的高阶功能，如网络搜索和远程模型调用，进一步扩展了其应用范围，使其能够适应更多复杂场景。总而言之，茴香豆是一款极具潜力的知识问答工具，值得在企业中推广使用。
书生大模型第四期笔记:Prompt/RAG/XTuner微调/Agent/LMDeploy量化部署...
m0_53632564的博客
11-07 1132
远程连接的好处就是，如果你使用的是远程办公，你可以通过SSH远程连接开发机，这样就可以在本地进行开发。是一种网络技术，它可以将外网中的任意端口映射到内网中的相应端口，实现内网与外网之间的通信。这条命令会通过开发机 SSH 通道将开发机内的 {开发机_PORT} 转发到您本地机器的 (本地机器_PORT}，这个过程可能会要求你输入 SSH 链接的密码。组成，为建立安全的 SSH 通道，双方需要先建立 TCP 连接，然后协商使用的版本号和各类算法，并生成相同的。，我们使用本地连接访问，解决这个代理问题。
InternLM 茴香豆部署实践
weixin_47551406的博客
08-29 1051
如果问答效果不理想，尝试调整正反例。
【茴香豆：搭建你的 RAG 智能助理】2
2301_80703617的博客
04-12 689
进入开发机后，从官方环境复制运行 InternLM 的基础环境，命名为。命令行输入下面的命令，修改用于向量数据库和词嵌入的模型。这样就完成了针对“茴香豆怎么部署到微信群”的提问。然后修改配置文件，用已下载模型的路径替换。然后创建知识库，下载需要的语料，复制完成后，在本地查看环境，从茴香豆官方仓库下载茴香豆。首先创建开发机，配置环境，复制茴香豆所需模型文件，安装茴香豆运行所需依赖。用于检索的重排序模型。
【AI大模型开发者指南】书生·浦语“茴香豆”RAG助手部署
m0_48862433的博客
04-24 440
输入 → 输出输入 → 检索知识库 → 选取topK个知识点 → 合成新prompt/instruction → 输出就目前而言，RAG是大模型应用中比较火的一个领域。
《书生大模型实战营第3期》进阶岛 第5关： 茴香豆：企业级知识库问答工具
shiter编写程序的艺术
08-25 1018
茴香豆是由书生·浦语团队开发的一款开源、专门针对国内企业级使用场景设计并优化的知识问答工具。在基础 RAG 课程中我们了解到，RAG 可以有效的帮助提高 LLM 知识检索的相关性、实时性，同时避免 LLM 训练带来的巨大成本。在实际的生产和生活环境需求，对 RAG 系统的开发、部署和调优的挑战更大，如需要解决群应答、能够无关问题拒答、多渠道应答、更高的安全性挑战。因此，根据大量国内用户的实际需求，总结出了三阶段Pipeline的茴香豆知识问答助手架构，帮助企业级用户可以快速上手安装部署。茴香豆特点。
茴香豆：搭建你的 RAG 智能助理
m0_73410512的博客
04-25 1529
命名为完成后，在本地查看环境。运行conda命令，激活python虚拟环境:环境激活后，命令行左边会显示当前（也就是）的环境名称，如下图所示:后续教程所有操作都需要在该环境下进行，重启开发机或打开新命令行后要重新激活环境。
“茴香豆“：搭建你的 RAG 智能助理
weixin_73902638的博客
05-01 1221
RAG（Retrieval Augmented Generation）技术，通过检索与用户输入相关的信息片段，并结合外部知识库来生成更准确、更丰富的回答。解决 LLMs 在处理知识密集型任务时可能遇到的挑战, 如幻觉、知识过时和缺乏透明、可追溯的推理过程等。提供更准确的回答、降低推理成本、实现外部记忆。RAG 能够让基础模型实现非参数知识更新，无需训练就可以掌握新领域的知识。本次课程选用的茴香豆应用，就应用了 RAG 技术，可以快速、高效的搭建自己的知识领域助手。
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大家好，我是jstart千语。最近在将项目推送到github的时候，突然github就拒绝访问了，即使挂了VPN，网页也进不去，通过git也不能把代码推送上去。即使后面看别人的一些解决方案，比如取消代理啊、更换ssh的方式、该22端口号为443等等，通通都解决不了。
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