1.如何建立一个问答平台
2.一文带你了解RAG(检索增强生成) | 概念理论介绍+ 代码实操（含源码）
3.基于中文金融知识的问答 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学
4.问答系统OASK问答系统
5.利用阿里通义千问和Semantic Kernel，10分钟搭建大模型知识助手！测试

如何建立一个问答平台

       建立一个问答平台，系统首先需要购买或下载源码。源码用测这个步骤决定了平台的试问基础架构，选择时要考虑其稳定性和功能的答题bpr指标源码丰富性，以满足未来增长的问答需求。

       接着，测试购买一个域名和空间。系统域名是源码用测平台的网上地址，便于用户记忆和访问。试问如果是答题国内用户，记得要进行备案，问答这是测试法律法规的要求。

       上传源码至空间后，系统需要进行调试以确保一切运行顺畅。这包括前端的美观性和用户体验，后端的功能实现和稳定性。在这个过程中，可能会遇到各种预料之外的问题，需要耐心和细心地排查。

       完成上述步骤后，平台进入运营阶段。运营的关键在于内容和社区氛围的建立。持续吸引高质量的问题和答案，鼓励用户参与互动，形成良性循环。同时，downie 源码也需要关注用户体验，不断优化平台功能，提升用户满意度。

       随着平台的成熟，可能会面临更多的运营挑战，如内容审核、版权问题、用户管理等。持续学习最新的行业知识，灵活调整策略，是应对这些问题的关键。

       建立问答平台是一个系统工程，从技术搭建到运营维护，都需要投入时间和精力。但当平台逐渐壮大，能够为用户提供有价值的信息交流时，所有的努力都将得到回报。

一文带你了解RAG(检索增强生成) | 概念理论介绍+ 代码实操（含源码）

       检索增强生成（RAG）的概念理论与实践，旨在通过将大模型与外部知识源结合，弥补常识与专有数据之间的差距，提升模型生成的准确性和上下文相关性，同时减少模型的幻觉倾向。RAG的引入，为应对大规模语言模型在处理特定领域或最新知识时的局限性提供了有效解决方案。通过集成检索模块与生成模型，RAG允许大模型在外部知识库的支持下，生成更准确、永辉源码符合上下文的答案。本文将从概念理论出发，深入解析RAG的工作原理，并通过实例演示如何利用LangChain、OpenAI语言模型与Weaviate矢量数据库实现一个简单的RAG管道。

       RAG的实现主要基于三个关键步骤：检索、增强和生成。首先，系统根据用户请求从外部知识库中检索相关上下文，通过嵌入模型将查询和检索结果嵌入到同一向量空间，利用相似性搜索返回最匹配的上下文。接着，这些上下文与用户查询结合，填充到提示模板中，以增强模型的输入。最后，更新后的提示被馈送到大模型，生成最终答案。

       为了实践RAG，本文提供了具体的实现步骤，包括环境准备、数据处理（如加载、分块和向量数据库填充），以及使用LangChain、OpenAI和Weaviate构建RAG管道。通过这些步骤，读者可以了解如何在Python中集成这些工具，郑州源码实现一个功能完善的RAG系统。此外，本文还推荐了一些相关研究文献，为读者提供进一步的探索方向，涵盖大模型的性能优化、新技术在问答系统中的应用以及跨文档语言建模等方面。

       总的来说，RAG通过整合外部知识源与大模型，不仅增强了模型在特定领域或新知识情境下的表现，还简化了知识更新与维护的过程，为自然语言处理领域的研究与应用带来了新的可能性。随着技术的不断演进，RAG的应用场景将更加广泛，对提升语言模型的实用性和可靠性具有重要意义。

基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

       基于 LLaMA 系基模型经过中文金融知识指令精调的微调模型，旨在提升金融领域问答效果。通过整合中文金融公开问答数据与爬取的金融问答数据，构建指令数据集，并在此基础上对 LLaMA 系模型进行指令微调。使用 GPT3.5/4.0 API 和中文金融知识图谱、CFLEB 金融数据集等扩充数据集，确保高质量训练。

       安装环境时，建议使用 Python 3.9 以上版本，同时通过 lfs 方便本地下载 LLaMa 大模型。下载 LLaMA 模型时，注意选择分类为“中文金融问答微调模型”，新品源码并根据模型的不同版本和参数调整训练数据、训练序列长度等参数。

       进行单模型推理和多模型对比，通过运行 infer 脚本，使用 ./instruction_data/infer.json 提供的测试用例或自定义数据集进行验证。构建数据集时，集成公开和爬取的中文金融领域问答数据，覆盖保险、理财、股票、基金、贷款、信用卡、社保等业务场景，优化数据质量和丰富性。

       在微调 Finetune 阶段，按照 ./instruction_data/fin_data.json 的格式构建自定义数据集，运行 finetune 脚本进行微调。训练细节包括计算资源需求，推荐使用 A-SXM-GB 显卡，训练总轮次为 轮。根据显存大小调整 batch_size，预计 / 显卡（GB 显存）以上显卡可以较好支持。

       在提示词模板构建模块中，包含用于 LoRA 微调 LLaMa 模型的提示模板样式，通过 JSON 文件描述模板，确保模板灵活适用于不同任务需求。现有模板包括 alpaca.json、alpaca_legacy 和 alpaca_short 等，提供通用和特定任务的提示词选择。

       提示构建模块是 Prompter 类，作为模板管理器，用于构建和调整提示词以适应不同模型微调需求。项目源代码和更多优质内容可访问指定链接或关注公号“汀丶人工智能”获取资源和文章。

问答系统OASK问答系统

       问答系统OASK问答系统是功能最为强大且深受用户喜爱的问答系统。自推出以来，就受到了广泛欢迎，历经三年的用户实践，其在功能、性能、安全性以及灵活性方面都处于领先地位，已经成为各类网站建立在线问答系统的首选软件。

       其强大之处在于，除了基本的问答功能外，还提供了广告管理、用户整合、问答采集、JS调用、RSS订阅、积分兑换与在线支付、共享资料、手机WAP访问、视频音频问答等丰富功能，大大简化了网站建设流程。同时，它提供了多样化的应用逻辑，能够满足各种需求，极大地提高了用户满意度。

       在易用性方面，OASK问答系统提供了未加密的ASP源代码，无需安装任何组件，就能实现强大的管理后台，使安装、管理、使用和修改变得更加容易。此外，系统对安全进行了全面严格检查，确保了无安全漏洞和垃圾群发，使用更加可靠。

       在效率方面，从数据库设计到代码编写，OASK问答系统都力求效率最大化，确保程序访问快速。售后服务方面，提供持续的升级和优质的售后服务，让用户在后续使用过程中更加放心。同时，程序还提供了网页关键词和描述的智能设置、内链、网站地图生成、静态、伪静态等功能，能更快更全面地被搜索引擎收录。

       在美观性方面，OASK问答系统采用了模板与程序分离的设计，提供了一种可在Dreamwearver等软件中进行可视化编辑的纯网页模板，用户可以轻松修改网站样式，并提供了多套模板供用户选择。

扩展资料

       问答系统(Question Answering System, QA)是信息检索系统的一种高级形式。它能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。其研究兴起的主要原因是人们对快速、准确地获取信息的需求。问答系统是目前人工智能和自然语言处理领域中一个倍受关注并具有广泛发展前景的研究方向。

利用阿里通义千问和Semantic Kernel，分钟搭建大模型知识助手！

       在当今信息化社会中，构建智能知识助手以提升工作效率与用户体验成为众多企业和开发者的重要目标。本文将带领您利用阿里通义千问与Semantic Kernel技术，仅用分钟快速搭建一款大模型知识助手，实现知识文档的高效问答与智能化分析。

       首先，让我们了解一下通义千问。作为阿里自主研发的超大规模语言模型，通义千问已开源多款大语言模型，包括Qwen-B、Qwen-1.8B与Qwen-Audio，涵盖参数量从亿至亿不等的模型，以及视觉理解与音频理解的多模态模型，为开发者提供强大的语言处理能力。

       而Semantic Kernel是由微软推出的开源项目，旨在简化大型语言模型与应用程序的集成，提升开发者构建智能应用的效率。通过集成Semantic Kernel，我们可以将通义千问的能力融入到各类应用中，打造具有深度学习与智能决策能力的助手。

       接下来，我们将分步骤介绍如何搭建通义千问知识助手。

       ### 1. 部署环境与准备

       为了顺利运行通义千问，您需要准备以下环境与资源：

       - Python 3.8或更高版本

       - Pytorch 1.或更高版本，推荐使用2.0及以上版本

       - 对于GPU用户，建议使用CUDA .4或更高版本

       - 服务器推荐使用Linux系统，内存至少GB，GPU用户则建议至少GB显存

       确保安装了满足以上条件的开发环境，将有助于后续步骤的顺利进行。

       ### 2. 下载与安装通义千问源码

       下载通义千问源码后，您将发现其中包含基于FastAPI模仿OpenAI接口的源码文件，如openai_api.py。在下载的目录中执行安装命令，以确保所有依赖库得到正确安装。

       ### 3. 安装FastAPI依赖

       进入源码目录后，执行相应命令，安装FastAPI相关依赖，为通义千问提供运行所需的软件环境。

       ### 4. 启动FastAPI

       通过执行启动命令，FastAPI服务将被激活，您可以访问.0.0.1:查看API文档，完成通义千问的基础部署。

       ### 5. 集成Semantic Kernel

       在集成Semantic Kernel的过程中，首先创建一个控制台项目并安装必要的依赖库。接着，通过添加通义千问扩展，将通义千问的能力无缝融入Semantic Kernel中，实现知识助手的初步构建。

       ### 6. 测试与优化

       完成集成后，进行功能测试，确保知识助手能正确响应用户提问并提供准确答案。根据测试结果进行必要的调整与优化，以提升问答系统的准确性和用户体验。

       ### 7. 项目与贡献

       本文所介绍的项目已经开源，您可以访问GitHub地址：github.com/bianchengleq...，探索更多细节与代码实现。欢迎各位开发者加入，共同优化与拓展知识助手的功能与应用场景。

       通过本文的介绍与实践，您已学会如何利用阿里通义千问与Semantic Kernel在短时间内构建一款功能强大的大模型知识助手。在日后的应用中，不断优化与创新，将为用户提供更智能、更高效的知识获取与利用体验。