自然语言交互的技术实现与应用场景
MIRIX的问答引擎采用双层解析架构:首先通过意图识别模块判断用户查询类型(如文件查找、内容检索或流程咨询),然后在记忆库中执行混合检索。例如当用户询问”昨天的机器学习论文”时,系统会先在情景记忆中定位时间范围,再在语义记忆中匹配关键词,最终返回包含文档标题、浏览时长和存储路径的结构化结果。
技术指标显示,系统对常见办公场景的查询准确率达到92%,其中时间相关查询(如”上周的会议纪要”)准确率最高(96%),而跨文档概念关联查询(如”区块链与金融的结合点”)则需要结合知识库进行扩展推理。针对结果不满意的情况,系统提供检索优化工具,支持添加排除词、调整时间权重等高级操作。
典型应用案例包括:法律从业者快速查找特定判例的参考文件,程序员回溯某个Bug的解决过程,学术研究者构建文献引用网络等。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMIRIX: Ein multiintelligenter persönlicher Assistent für die intelligente Verfolgung von BildschirmaktivitätenDie