A criação de um sistema empresarial inteligente de perguntas e respostas é um cenário de aplicação importante para o Deep Searcher, e as etapas específicas são as seguintes:
- Preparação de dados:Em primeiro lugar, você precisa importar os documentos da base de conhecimento da empresa, as perguntas frequentes e outros dados relevantes para um banco de dados vetorial compatível com o Deep Searcher (por exemplo, Milvus).
- Seleção de modelos:Escolha o modelo de linguagem grande apropriado (por exemplo, DeepSeek ou OpenAI) e o modelo de incorporação de acordo com os requisitos.
- Integração de sistemas:Ao integrar a interface Python do Deep Searcher em seu aplicativo, a funcionalidade básica de pesquisa pode ser implementada com o seguinte código:
from deepsearcher import DeepSearcher
searcher = DeepSearcher(config)
results = searcher.search(query) - Integração de conteúdo on-line:Se necessário, as fontes de conteúdo on-line podem ser configuradas e combinadas com dados locais usando o
integrate_online_content()para obter uma resposta mais abrangente. - Otimização e treinamento:Otimização contínua da base de conhecimento, dos parâmetros de pesquisa, etc., com base nos resultados reais de Q&A.
Por meio desse processo, as organizações podem criar rapidamente um sistema inteligente de perguntas e respostas que entenda a terminologia e forneça respostas precisas. Esse sistema pode ser implantado em uma intranet e atuar como um assistente de conhecimento 24 horas por dia, 7 dias por semana para os funcionários, aumentando significativamente a produtividade.
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Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como criar um sistema empresarial inteligente de perguntas e respostas com o Deep Searcher?
