最近发现一个可以自己搭建AI知识库的工具的平台
FastGPT 的能力与优势
FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！
Github地址：https://github.com/labring/FastGPT
FastGPT is a knowledge-based platform built on the LLMs, offers a comprehensive suite of out-of-the-box capabilities such as data processing, RAG retrieval, and visual AI workflow orchestration, letting you easily develop and deploy complex question-answering systems without the need for extensive setup or configuration.
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搭建自己的知识库
总共三种数据方式：一种是通用数据集、网站、外部文件库
可以 选择不同的模型：
知识库搜索的配置
上传自己专业的知识库
当然还有更多的功能需要探索~
原理简单入门学习
- 信息提取：首先，需要从文件中提取出有用的信息。这通常涉及文本解析，将非结构化或半结构化的文件内容转换为机器可处理的形式。
- 知识表示：提取出的信息需要被转换成一种结构化的形式，以便于存储和查询。这可能包括实体识别、关系抽取等，将信息编码为实体、属性、关系三元组或其他结构化数据格式。
- 向量化：为了使AI模型能够理解和处理这些结构化知识，经常采用向量化技术（如Word2Vec、BERT嵌入等）将文本转换为高维向量，这些向量能够在数学空间中表达词汇的语义相似度。
- 知识存储：将处理过的知识存储在知识库中，如关系数据库、图数据库或知识图谱中，便于后续查询和推理。
- 模型训练：如果要让AI模型（如ChatGPT或其他语言模型）能够直接利用这个知识库，可以通过以下方式训练：
- 数据准备：将知识库中的数据转换成模型可接受的输入输出格式，如问题-答案对。
- 微调：在现有的大型语言模型基础上，使用这些数据对模型进行微调，让模型学习如何根据上下文从知识库中检索信息。
- 融合策略：设计模型架构或融合策略，使得模型能在生成回答时结合外部知识库的信息和自身的语言生成能力。
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Don’t reinvent the wheel, library code is there to help.
文章来源：刘俊涛的博客
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