大语言模型加持，本地知识库问答离线部署也能玩转

人工智能

2023-05-13 02:34:20

本地知识库问答的变革：大语言模型开辟新时代

在人工智能飞速发展的浪潮中，知识图谱和自然语言处理等技术已趋成熟，知识库问答系统也随之广泛应用。然而，传统问答系统往往受限于固定规则、相似度检索或 seq2seq 模型，面临开发成本高昂、修改不便的瓶颈。

大语言模型：问答领域的革命

大语言模型的出现为知识库问答领域带来了革命性的突破。这种深度学习模型经由海量文本数据的训练，具备强大的自然语言理解和生成能力，为问答系统注入无限潜力。

基于大语言模型的本地知识库问答系统的优势

基于大语言模型构建的本地知识库问答系统展现出以下优势：

开发成本低： 无需复杂模型训练，即可直接使用已训练完成的大语言模型。
修改便捷： 可学习的参数使系统修改变得轻而易举，省时省力。
数据准备简化： 无需耗费精力收集和准备数据，大语言模型已内置海量文本知识。

基于大语言模型的本地知识库问答系统原理

基于大语言模型的本地知识库问答系统遵循以下原理：

将知识库数据预处理为大语言模型可理解的格式。
将预处理后的数据输入大语言模型，提取知识。
当用户提出问题时，系统将问题输入大语言模型，根据提取的知识生成答案。

基于大语言模型的本地知识库问答系统方法

多种方法可用于基于大语言模型构建本地知识库问答系统：

检索方法： 在索引中检索相关知识片段，组合生成答案。
生成方法： 直接生成答案，无需检索。
混合方法： 检索相关知识片段，再利用大语言模型组合生成答案。

基于大语言模型的本地知识库问答系统应用

基于大语言模型的本地知识库问答系统在以下领域展现出广阔的应用前景：

智能客服： 7x24 小时在线解答用户问题。
智能问答： 提供准确、全面的答案。
知识库构建： 将数据组织成易于理解和使用的形式。

基于大语言模型的本地知识库问答系统未来发展方向

基于大语言模型的本地知识库问答系统仍处于发展初期，未来研究热点包括：

提升回答准确性和全面性。
加快回答速度。
拓展应用领域。

代码示例：使用 OpenAI Codex 构建基于大语言模型的本地知识库问答系统

import openai

# 初始化 OpenAI Codex
openai.api_key = "<YOUR_API_KEY>"

# 定义知识库数据
knowledge_data = [
    ["question1", "answer1"],
    ["question2", "answer2"],
    # ...
]

# 将数据预处理为 Codex 可理解的格式
preprocessed_data = []
for question, answer in knowledge_data:
    preprocessed_data.append(f"Q: {question}\nA: {answer}\n\n")

# 训练 Codex 模型
model = openai.Model.create(
    engine="text-bison-001",
    training_data=preprocessed_data,
)

# 获取用户问题并生成答案
while True:
    user_question = input("Enter your question: ")
    prompt = f"Generate an answer to the following question using the knowledge I have learned:\n\nQ: {user_question}"
    response = openai.Completion.create(model=model.id, prompt=prompt)
    print(response.choices[0].text)