Die Kerntechnologie von WeKnora istRetrieval Augmentation Generation (RAG). Diese Technologie verbessert die Genauigkeit von Fragen und Antworten in zwei wichtigen Schritten: Zunächst werden kontextbezogene Ausschnitte aus dem hochgeladenen Dokument abgerufen, die für die Frage relevant sind (mit Unterstützung für eine Mischung aus Schlüsselwörtern, Vektoren und Wissensgraphen), und dann werden diese Ausschnitte in ein großes Sprachmodell eingespeist, um die Antwort zu generieren. Die Antworten sind eng an die Fakten des Dokuments angelehnt. Der modulare Aufbau ermöglicht es den Nutzern, Suchstrategien (z.B. Elasticsearch+Knowledge Graph), Einbettungsmodelle (z.B. BGE) und generative Modelle (z.B. Qwen) flexibel zu kombinieren, um sich an unterschiedliche Szenarien anzupassen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelWeKnora: Tencents sofort einsatzbereite Q&A-Wissensdatenbank auf UnternehmensebeneDie
