bethash DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！
本文目录一览：
如何让ai根据本地的知识库来回答问题?
1、准备本地知识库 收集数据：将所需的知识整理成结构化的文档、数据库或其他格式（如JSON、CSV、SQL等）。数据清洗：确保数据准确、无冗余，并适合AI处理。 选择AI模型 预训练模型：使用如GPT-BERT等模型，它们能理解自然语言并生成
2、知识库构建：将数据存储在结构化数据库、半结构化文档或非结构化文本集合中，可构建知识图谱以提升问答准确性。 选择技术框架与模型 模型选择：根据需求选择合适的预训练模型，如DeepSeek、OpenAI的GPT等。
3、在应用实例中，如LangChain框架结合ChatGLM2-6B，通过本地知识库提升问答质量。它涉及加载和处理本地知识文件，如章节划分和向量化存储，以及用户查询的向量化匹配和LLM的参与。然而，应用中也存在挑战，如回答质量、信息检索准确性和模型生成的合理性。
4、通义千问 （Qwen）：这是阿里云推出的一款大型语言模型，具有很强的自然语言处理能力，可以用于基于知识库的问答场景。通过与特定知识库的结合，通义千问可以提供精确的答案。 百度文心一言 （ERNIE）：百度开发的一个大型语言模型，也被用于多种NLP任务，包括基于知识库的问
5、本文将指导你如何使用智谱·AI开发一个基于特定知识库的问答助手。首先，访问智谱AI开放平台进行注册。注册成功后，前往应用中心，点击右侧的“知识库”上传你的知识库文件，如《生成式人工智能概览》的PDF文档。创建新知识库，上传文档并设置知识类型。
怎么搭建企业基于知识库的ai智能问答?
1、需求分析与规划 明确系统的目标和应用场景，例如客户服务、内部知识管理等。确定系统需要支持的功能，如多语言支持、多渠道接入（如企业微信、钉钉等）。 数据准备与知识库构建 数据收集：从企业内部文档（如FAQ、手册、报告等）、公开问答社区或通过爬虫抓取相关数据。
2、选择AI模型 预训练模型：使用如GPT-BERT等模型，它们能理解自然语言并生成微调模型：如果本地知识库有特殊领域内容，可以对模型进行微调以提升效果。 构建问答系统 检索模块：使用全文搜索引擎（如Elasticsearch）或向量检索工具（如FAISS）从知识库中查找相关信息。
3、首先，了解基本概念是关键。微调是指在预训练模型基础上，针对特定任务调整权重，如ChatGLM2-6B和Baichuan2-13B。Prompt作为输入引导，影响模型生成的输出。Embedding将文本转化为向量表示，便于处理和理解。Tokenization将文本分割成小单位，影响模型处理长度和复杂度。
deepseek和ai哪个好
1、DeepSeek在某些方面展现出了相对于美国AI的优势，但同时也面临一些挑战和局限。DeepSeek在命名能力上受到了广泛赞誉，被认为能够超越美国的同类技术。这得益于其强大的语言处理能力和对中国深厚文化内涵的理解。
2、DeepSeek和纳米AI搜索各有优势，具体哪个好用取决于用户的需求和使用场景。DeepSeek以其强大的数据分析能力和安全性受到用户的青睐。它能够帮助用户深入挖掘和探索海量数据，提供智能搜索、深度分析和可视化展示等功能。此外，DeepSeek还具有较高的安全性，采用多重加密技术保障数据安全。
3、在学习的泛化能力上，DeepSeek经过大规模多样数据训练，对未曾见过的新数据和新任务适应能力较强，能有效迁移知识。纳米AI在泛化能力上可能相对较弱，面对全新领域或任务时，可能需要更多调整和训练才能达到较好效果。
4、综上所述，如果更看重情感交互和创意支持，豆包AI会更合适；而如果需要高效解决技术问题，DeepSeek可能是更好的选择。
阶跃星辰和deepseek哪个厉害
阶跃星辰和DeepSeek各有优势，难以一概而论哪个更厉害。阶跃星辰在AI领域专注于多模态大模型的研发，其技术特点是多模态能力和推理能力的结合。他们发布了多款多模态大模型，并在智能终端上有广泛的应用，如汽车、手机、具身智能等场景。
而DeepSeek则更偏向于通用模型与推理优化的研究，旨在提供高效易用的AI模型训练与推理能力。它包含了预训练大语言模型，并提供配套工具链，以帮助开发者更快地实现AI应用的落地。这表明DeepSeek更注重于提供通用的AI解决方案，并优化模型的推理性能。
微信扫一扫打赏