怎么部署ai回答机器人怎么用
部署 AI 回答机器人通常需要以下步骤：
选择合适的 AI 平台或框架：根据你的需求和技术能力选择合适的 AI 平台或框架，比如 TensorFlow、PyTorch、DialoGPT 等。
数据准备：准备训练 AI 回答机器人所需的数据集，包括问题与答案的配对数据。
模型训练：使用选定的平台或框架，训练 AI 模型，使其能够根据输入的问题生成合适的回答。
部署模型：将训练好的 AI 模型部署到所选的部署平台上，可以是云端服务器或本地服务器。
测试和优化：测试部署的 AI 回答机器人，不断优化模型以提高回答的准确性和效率。
希望以上步骤对你有所帮助，如果有任何问题，欢迎继续咨询。
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检索增强生成（RAG）是生成式 AI （GenAI）中的一类应用，支持使用自己的数据来增强 LLM 模型（如 ChatGPT）的知识。 RAG 通常会用到三种不同的AI模型，即 Embedding 模型、Rerankear模型以及大语言模型。本文将介绍如何根据您的数据类型以及语言或特定领域（如法律）选择合适的 Embedding 模型。
2024-08-26
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高级检索增强生成（RAG）应用与LlamaIndex
在最近由Zilliz（旧金山）主办的非结构化数据聚会上，LlamaIndex的开发者关系副总裁Laurie Voss发表了一场关于“使用LlamaIndex构建高级RAG应用”的演讲。他分享了如何使检索增强生成（RAG）框架更简单、更易于生产准备的知识，并通过LlamaIndex实现。
2024-07-26
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提升基于图像的时尚推荐用户体验
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2024-07-26