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- 简介而在前面介绍React 推理提示的时候讲到了，目前的大语言模型本身不具备任何的执行能力，只具备理解自然语言的能力。而如果要打造企业专属的人工智能助理，这个助理除了要具备“听懂人话的能力”，还需要具备执行动作的能力。要不然和问答机器人就没有任何区别了。所以本章节要完成的一个实践示例，就是让大模型具备“听懂人话”+“执行动作”的能力。 应用场景智能助理由于具备“听懂人话”+“执行动作”的能... 简介而在前面介绍React 推理提示的时候讲到了，目前的大语言模型本身不具备任何的执行能力，只具备理解自然语言的能力。而如果要打造企业专属的人工智能助理，这个助理除了要具备“听懂人话的能力”，还需要具备执行动作的能力。要不然和问答机器人就没有任何区别了。所以本章节要完成的一个实践示例，就是让大模型具备“听懂人话”+“执行动作”的能力。 应用场景智能助理由于具备“听懂人话”+“执行动作”的能...
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- 构建智能问答系统：深入解析与实战 RAG（检索增强生成）技术在大型语言模型（LLM）迅猛发展的今天，企业和个人用户对于智能问答系统的需求日益增长。然而，传统的基于纯 LLM 的问答系统面临着两个核心痛点：知识滞后性和幻觉问题。LLM 的训练数据存在截止时间，无法实时获取最新信息；同时，它们在缺乏具体事实依据时，往往会“自信地编造”答案。为了解决这些问题，检索增强生成（Retrieval-A... 构建智能问答系统：深入解析与实战 RAG（检索增强生成）技术在大型语言模型（LLM）迅猛发展的今天，企业和个人用户对于智能问答系统的需求日益增长。然而，传统的基于纯 LLM 的问答系统面临着两个核心痛点：知识滞后性和幻觉问题。LLM 的训练数据存在截止时间，无法实时获取最新信息；同时，它们在缺乏具体事实依据时，往往会“自信地编造”答案。为了解决这些问题，检索增强生成（Retrieval-A...
- 您是否遇到过新项目看不懂、入手困难的场景，又或者遇到感兴趣的开源项目想要快速了解并复现的时候，交给AI进行解读，却又因项目文件数量多、结构复杂，导致上下文内容越积越多，模型返回的结果从最开始的精准到后来的不尽如人意，于是只能一个任务一个任务的引导AI，从而达到想要的结果。现在，华为云码道内置了AgentTeam智能体，可以轻松解决上述问题。 您是否遇到过新项目看不懂、入手困难的场景，又或者遇到感兴趣的开源项目想要快速了解并复现的时候，交给AI进行解读，却又因项目文件数量多、结构复杂，导致上下文内容越积越多，模型返回的结果从最开始的精准到后来的不尽如人意，于是只能一个任务一个任务的引导AI，从而达到想要的结果。现在，华为云码道内置了AgentTeam智能体，可以轻松解决上述问题。
- RAG 技术深度解析：构建企业级智能问答系统的核心架构与实战 引言在生成式人工智能（Generative AI）爆发的浪潮中，大型语言模型（LLM）如 ChatGPT、Llama 3 等展现了惊人的文本生成和逻辑推理能力。然而，这些通用模型往往面临两个核心痛点：知识滞后性和幻觉问题。通用模型的知识截止于训练数据，无法实时获取最新资讯；同时，它们可能会“一本正经地胡说八道”，编造事实。检索增... RAG 技术深度解析：构建企业级智能问答系统的核心架构与实战 引言在生成式人工智能（Generative AI）爆发的浪潮中，大型语言模型（LLM）如 ChatGPT、Llama 3 等展现了惊人的文本生成和逻辑推理能力。然而，这些通用模型往往面临两个核心痛点：知识滞后性和幻觉问题。通用模型的知识截止于训练数据，无法实时获取最新资讯；同时，它们可能会“一本正经地胡说八道”，编造事实。检索增...
- HarmonyOS APP开发：智能问答系统构建核心要点：本文系统讲解HarmonyOS平台上的智能问答系统构建技术，涵盖知识库构建与检索、基于语义匹配的问答对齐、多轮对话状态管理、答案生成与排序，以及在ArkTS中的完整工程实践。 一、背景与动机你有没有这样的体验——打开一个APP的帮助中心，搜索"怎么修改密码"，结果出来一堆无关的文章，翻了三页也没找到答案。最后不得不去找在线客服，等了... HarmonyOS APP开发：智能问答系统构建核心要点：本文系统讲解HarmonyOS平台上的智能问答系统构建技术，涵盖知识库构建与检索、基于语义匹配的问答对齐、多轮对话状态管理、答案生成与排序，以及在ArkTS中的完整工程实践。 一、背景与动机你有没有这样的体验——打开一个APP的帮助中心，搜索"怎么修改密码"，结果出来一堆无关的文章，翻了三页也没找到答案。最后不得不去找在线客服，等了...
- 摘要：本文提出结合大模型与贝叶斯推理解决AI幻觉问题的方法。大模型负责自然语言处理，贝叶斯推理则计算输出的可信度。该方法通过五个步骤实现：1）大模型提取用户特征；2）生成候选结论；3）贝叶斯计算置信概率；4）筛选高置信度结果；5）优化输出格式。以医疗问诊为例，系统能输出"结论+置信概率+依据"的可信回答，如支气管炎诊断（97.7%置信度）。实验表明，该方法有效抑制幻觉，使AI输出更具可信度，为专业 摘要：本文提出结合大模型与贝叶斯推理解决AI幻觉问题的方法。大模型负责自然语言处理，贝叶斯推理则计算输出的可信度。该方法通过五个步骤实现：1）大模型提取用户特征；2）生成候选结论；3）贝叶斯计算置信概率；4）筛选高置信度结果；5）优化输出格式。以医疗问诊为例，系统能输出"结论+置信概率+依据"的可信回答，如支气管炎诊断（97.7%置信度）。实验表明，该方法有效抑制幻觉，使AI输出更具可信度，为专业
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