Der Aufbau eines intelligenten Q&A-Systems für Unternehmen ist ein wichtiges Anwendungsszenario für Deep Searcher, und die einzelnen Schritte sind wie folgt:
- Aufbereitung der Daten:Zunächst müssen Sie die Dokumente der Wissensdatenbank des Unternehmens, FAQs und andere relevante Daten in eine von Deep Searcher unterstützte Vektordatenbank (z. B. Milvus) importieren.
- Modellauswahl:Wählen Sie das geeignete große Sprachmodell (z. B. DeepSeek oder OpenAI) und das Einbettungsmodell entsprechend den Anforderungen.
- Systemintegration:Indem Sie die Python-Schnittstelle von Deep Searcher in Ihre Anwendung integrieren, können Sie grundlegende Suchfunktionen mit dem folgenden Code implementieren:
from deepsearcher import DeepSearcher
searcher = DeepSearcher(config)
results = searcher.search(query) - Integration von Online-Inhalten:Bei Bedarf können Online-Inhaltsquellen konfiguriert und mit lokalen Daten kombiniert werden, indem die
integrate_online_content()Methode, um eine umfassendere Antwort zu erhalten. - Optimierung und Schulung:Kontinuierliche Optimierung der Wissensdatenbank, der Suchparameter usw. auf der Grundlage der tatsächlichen Q&A-Ergebnisse.
Mit Hilfe eines solchen Prozesses können Unternehmen schnell ein intelligentes Q&A-System aufbauen, das die Terminologie versteht und präzise Antworten liefert. Ein solches System kann in einem Intranet eingesetzt werden und den Mitarbeitern rund um die Uhr als Wissensassistent zur Verfügung stehen, was die Produktivität erheblich verbessert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeep Finder: quelloffenes Projekt für die tiefgehende Inferenzsuche mit lokalem WissenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie baut man ein intelligentes Q&A-System für Unternehmen mit Deep Searcher auf?
