吴忠躺衫网络科技有限公司

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

直播預告 大模型 + 知識庫(RAG):如何使能行業(yè)數(shù)智化?

jf_81200783 ? 來源:jf_81200783 ? 作者:jf_81200783 ? 2024-11-26 23:49 ? 次閱讀

轉眼,2024年接近尾聲。今年,“華為大咖直播間”已成功舉辦7場直播,分享華為行業(yè)數(shù)字化轉型經(jīng)驗,涵蓋建筑、鋼鐵、有色、冶煉、交通、油氣等行業(yè),不斷塑造時習知“數(shù)字化轉型同路人”的品牌形象。最近,有小伙伴留言稱工作中常遇到知識管理問題:知識管理雜亂無章、查找費時費力,而且信息孤島嚴重、知識難以共享,團隊成員總是重復勞動;希望能安排一場直播介紹如何通過智能化手段解決知識管理的問題。

小時馬上聯(lián)系華為人工智能專家史啟權老師,向他請教。近期,史老師正在深入研究大模型+知識庫(RAG)如何在企業(yè)快速落地,請他來解答知識管理智能化問題再合適不過了。

Q1企業(yè)知識管理雜亂無章的問題該如何解決?

史啟權老師:可以通過構建知識庫來解決。在信息爆炸的時代,各個行業(yè)都面臨海量數(shù)據(jù)帶來的挑戰(zhàn)與機遇,將數(shù)據(jù)有效轉化為知識對企業(yè)發(fā)展至關重要。行業(yè)知識庫作為連接數(shù)據(jù)與智慧的核心平臺,能夠助力企業(yè)提升效率并減少決策失誤。大模型憑借其強大的語義理解與生成能力,可以自動構建行業(yè)知識庫,提升效率、降低成本并實現(xiàn)動態(tài)更新,具體而言就是大模型+知識庫(RAG)的技術組合。

Q2什么是大模型+知識庫(RAG)?

史啟權老師:基于大模型+知識庫結合檢索技術形成的 RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)系統(tǒng)平臺,有效解決了大模型落地的高成本與幻覺問題。RAG 通過行業(yè)知識庫中的精準專業(yè)知識約束大模型生成過程,為企業(yè)提供快速、精準且全面的知識服務,滿足企業(yè)低成本應用大模型的需求,推動企業(yè)數(shù)智化轉型。

Q3 大模型+知識庫(RAG)有什么價值?

史啟權老師:大模型時代,企業(yè)知識庫已不再是簡單的數(shù)據(jù)堆砌,需要智能化、高效率的知識管理和利用。大模型+知識庫(RAG)的應用場景包括智能搜索、智能審核、智能客服、統(tǒng)一知識管理等,可以將海量數(shù)據(jù)高效地轉化為知識,構建全局的智能知識管理系統(tǒng),完成人與知識、業(yè)務與知識間的互動和融合。通過大模型+知識庫(RAG)系統(tǒng)平臺,實現(xiàn)從原來的人找知識、業(yè)務積累知識,變?yōu)橹R更加主動精準地找人,知識內(nèi)容能夠深入影響具體業(yè)務,真正幫助企業(yè)提質增效。

那么,到底該如何基于大模型構建行業(yè)知識庫呢?目前業(yè)界有沒有應用大模型+知識庫(RAG)的成功案例?華為在大模型+知識庫(RAG)方面又有哪些技術探索呢?想要解鎖問題的答案,請關注史老師近期的直播——《大模型+知識庫(RAG):如何使能行業(yè)數(shù)智化?》

wKgZPGdF7diALPA0AAaVrnS5LhU470.png

本次直播將以大模型知識庫為切入點,清晰闡述知識庫的價值,詳細揭示大模型與知識庫結合的過程,并分享利用大模型+知識庫(RAG)使能行業(yè)數(shù)智化轉型的實踐經(jīng)驗。直播將于?11 月 27 日(周三)19:00 開始https://hw.shixizhi.huawei.com/live/viewer.htm?actId=m1l03pjo&liveId=1856237748014366721&tenant_id=1390222376536522753&sxz-lang=zh_CN,預約直播!

wKgZPGdF7eqAJH-oABAOfyftr2g196.png

審核編輯 黃宇

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 華為云
    +關注

    關注

    3

    文章

    2682

    瀏覽量

    17587
  • 大模型
    +關注

    關注

    2

    文章

    2549

    瀏覽量

    3169
收藏 人收藏

    評論

    相關推薦

    【「基于大模型RAG應用開發(fā)與優(yōu)化」閱讀體驗】+Embedding技術解讀

    引入外部知識庫來增強生成模型的能力。而Embedding在 Embedding模型將用戶的問題和文檔中的文本轉換為向量表示,這是RAG系統(tǒng)
    發(fā)表于 01-17 19:53

    基于華為云 Flexus 云服務器 X 搭建部署——AI 知識庫問答系統(tǒng)(使用 1panel 面板安裝)

    Flexus 云服務器 X 攜手開源力量,為您打造全方位、高性能的知識庫問答系統(tǒng)!無論您是構建企業(yè)內(nèi)部的知識寶庫,還是優(yōu)化客戶服務體驗,亦或深耕學術研究與教育領域,這一創(chuàng)新解決方案都是您不可多得的智慧伙伴! ???基于大語言模型
    的頭像 發(fā)表于 01-17 09:45 ?269次閱讀
    基于華為云 Flexus 云服務器 X 搭建部署——AI <b class='flag-5'>知識庫</b>問答系統(tǒng)(使用 1panel 面板安裝)

    【「基于大模型RAG應用開發(fā)與優(yōu)化」閱讀體驗】+大模型微調(diào)技術解讀

    。通過微調(diào),模型可以學習特定領域的專業(yè)知識和語言特征,從而在高度專業(yè)的領域中展現(xiàn)出卓越的表現(xiàn)。微調(diào)過程主要有這幾項內(nèi)容:數(shù)據(jù)清洗:消除噪聲、提高數(shù)據(jù)質量。包括處理缺失值(如用特殊符號代替缺失的單詞或
    發(fā)表于 01-14 16:51

    騰訊ima升級知識庫功能,上線小程序實現(xiàn)共享與便捷問答

    近日,騰訊旗下的AI智能工作臺ima.copilot(簡稱ima)迎來了知識庫功能的重大升級。此次升級不僅增加了“共享知識庫”的新能力,還正式上線了“ima知識庫”小程序,為用戶帶來了更加便捷和高效
    的頭像 發(fā)表于 12-31 15:32 ?447次閱讀

    借助浪潮信息元腦企智EPAI高效創(chuàng)建大模型RAG

    面對大量不斷迭代的新知識,大模型必須“終身學習”才能滿足實際應用的需求。RAG(Retrieval-augmented Generation,檢索增強生成)讓生成式大模型能夠利用外部的
    的頭像 發(fā)表于 12-19 14:32 ?279次閱讀
    借助浪潮信息元腦企智EPAI高效創(chuàng)建大<b class='flag-5'>模型</b><b class='flag-5'>RAG</b>

    RAG的概念及工作原理

    )與外部知識源集成,增強了其能力。這種集成允許模型動態(tài)地引入相關信息,使其能夠生成不僅連貫而且事實準確、上下文相關的回應。RAG系統(tǒng)的主要組成部分包括: ·檢索器(Retriever): 該組件從外部
    的頭像 發(fā)表于 12-17 13:41 ?461次閱讀
    <b class='flag-5'>RAG</b>的概念及工作原理

    名單公布!【書籍評測活動NO.52】基于大模型RAG應用開發(fā)與優(yōu)化

    使用RAG的思想,那么可以先從企業(yè)私有的知識庫中檢索出下面一段相關的補充知識。 你把檢索出的補充知識組裝到提示詞中,將其輸入大模型,并要求
    發(fā)表于 12-04 10:50

    浪潮信息發(fā)布“源”Yuan-EB助力RAG檢索精度新高

    智EPAI為構建企業(yè)知識庫提供更高效、精準的知識向量化能力支撐,助力用戶使用領先的RAG技術加速企業(yè)知識資產(chǎn)的價值釋放。
    的頭像 發(fā)表于 11-26 13:54 ?256次閱讀
    浪潮信息發(fā)布“源”Yuan-EB助力<b class='flag-5'>RAG</b>檢索精度新高

    使用OpenVINO和LlamaIndex構建Agentic-RAG系統(tǒng)

    解決大語言模型知識時效性和專業(yè)性上的不足。但同時傳統(tǒng)的 RAG 系統(tǒng)也有它的缺陷,例如靈活性較差,由于 RAG 會過分依賴于向量數(shù)據(jù)的檢
    的頭像 發(fā)表于 10-12 09:59 ?340次閱讀
    使用OpenVINO和LlamaIndex構建Agentic-<b class='flag-5'>RAG</b>系統(tǒng)

    【實操文檔】在智能硬件的大模型語音交互流程中接入RAG知識庫

    非常明顯的短板。盡管這些模型在理解和生成自然語言方面有極高的性能,但它們在處理專業(yè)領域的問答時,卻往往不能給出明確或者準確的回答。 這時就需要接一個專有知識庫來滿足產(chǎn)品專有和專業(yè)知識的回復需求,理論
    發(fā)表于 09-29 17:12

    如何手擼一個自有知識庫RAG系統(tǒng)

    用于自然語言處理任務,如文本生成、問答系統(tǒng)等。 我們通過一下幾個步驟來完成一個基于京東云官網(wǎng)文檔的RAG系統(tǒng) 數(shù)據(jù)收集 建立知識庫 向量檢索 提示詞與模型 數(shù)據(jù)收集 數(shù)據(jù)的收集再整個RAG
    的頭像 發(fā)表于 06-17 14:59 ?659次閱讀

    模型應用之路:從提示詞到通用人工智能(AGI)

    鋪平道路。 基于AI大模型的推理功能,結合了RAG(檢索增強生成)、智能體(Agent)、知識庫、向量數(shù)據(jù)知識圖譜等先進技術,我們向實現(xiàn)
    的頭像 發(fā)表于 06-14 10:20 ?2377次閱讀
    大<b class='flag-5'>模型</b>應用之路:從提示詞到通用人工智能(AGI)

    什么是RAGRAG學習和實踐經(jīng)驗

    高級的RAG能很大程度優(yōu)化原始RAG的問題,在索引、檢索和生成上都有更多精細的優(yōu)化,主要的優(yōu)化點會集中在索引、向量模型優(yōu)化、檢索后處理等模塊進行優(yōu)化
    的頭像 發(fā)表于 04-24 09:17 ?1103次閱讀
    什么是<b class='flag-5'>RAG</b>,<b class='flag-5'>RAG</b>學習和實踐經(jīng)驗

    英特爾集成顯卡+ChatGLM3大語言模型的企業(yè)本地AI知識庫部署

    在當今的企業(yè)環(huán)境中,信息的快速獲取和處理對于企業(yè)的成功至關重要。為了滿足這一需求,我們可以將RAG技術與企業(yè)本地知識庫相結合,以提供實時的、自動生成的信息處理和決策支持。
    的頭像 發(fā)表于 03-29 11:07 ?880次閱讀
    英特爾集成顯卡+ChatGLM3大語言<b class='flag-5'>模型</b>的企業(yè)本地AI<b class='flag-5'>知識庫</b>部署

    利用知識圖譜與Llama-Index技術構建大模型驅動的RAG系統(tǒng)(下)

    對于語言模型(LLM)幻覺,知識圖譜被證明優(yōu)于向量數(shù)據(jù)知識圖譜提供更準確、多樣、有趣、邏輯和一致的信息,減少了LLM中出現(xiàn)幻覺的可能性
    的頭像 發(fā)表于 02-22 14:13 ?1314次閱讀
    利用<b class='flag-5'>知識</b>圖譜與Llama-Index技術構建大<b class='flag-5'>模型</b>驅動的<b class='flag-5'>RAG</b>系統(tǒng)(下)
    百家乐官网2号技术| 百家乐稳赢赌法| 金世豪百家乐的玩法技巧和规则| 娱乐城开户送彩金| 百家乐官网制胜软件| 百家乐网络真人斗地主| 稷山县| 百家乐百家乐游戏| 天将娱乐城开户| 缅甸百家乐官网娱乐场开户注册| 皇家百家乐的玩法技巧和规则 | 百家乐官网智能投注系统| 百家乐玩法规| 广东省| 百家乐分析仪博彩正网| 必博娱乐| 百家乐投注办法| 网络百家乐游戏| 百家乐官网扑克牌手机壳| 大发888大发体育| 百家乐官网分路单| 威尼斯人娱乐城安全吗| 澳门百家乐官网棋牌游戏| 新锦江百家乐赌场娱乐网规则| 易胜博百家乐官网输| 澳门百家乐规例| 澳门百家乐官网自杀| 百家乐出千工具价格| 赌博百家乐官网作弊法| 百家乐官网翻天超清| 黄金城| 百家乐怎样发牌| 当雄县| 百家乐庄多还是闲多| 百家乐官网台布21点| 金世豪百家乐的玩法技巧和规则 | 南丰县| 百家乐赌场技巧网| 百家乐官网扑克牌耙| 龙博百家乐的玩法技巧和规则 | 百家乐怎么玩最保险|