自动生成QA数据集有哪些挑战？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/J8fMwYwTFiVr0Dk2rs2cFKfLnth/ai本文探讨了预训练大型语言模型（LLMs）在开放领域问答（QA）任务中的挑战，尤其是在处理长尾知识（tail entities）方面的困难。作者提出了一种自动化方法来生成针对尾部实体的专业 ...
飞搜侠
热门搜索
文档转LLM微调数据集/ QA问答对生成、Kimi 128KAPI免费接入！
https://agijuejin.feishu.cn/wiki/E4plwzra9itRBJksuQ6cUQpenie作者：Aitrainee | AI进修生原文： https://mp.weixin.qq.com/s/A4Dxx3uT... Hi，这里是Aitrainee，欢迎阅读本期新文章。 651e021dd4c1d207d39a9dc56b67b8f3.png 今天我将 ...
Dify数据集的QA问答环节解读 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/IJbLwCRKWigLo1kFpLOcZ7ylneD/a82023年8月1日 ... 在企业落地和深度应用这块，我们可以帮您做审计、策略和添加用户权限或角色等，这些都属于解决问题的方案。在目前的解决方式中，最快的方法是在上传数据集或 ...
提升问答效果的技巧：写一篇更容易被AI 阅读的文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Sq5JwnPxpiyBvKk9XmlckUyMnVh除以上通用原则外，基于智能问答的实现原理和一些能力限制，还有一些额外的注意事项需要关注，可以在一定程度上提升问答准确率。 智能问答的实现原理. 来自：问答数据集匹配 ...
基于Langchain 和Langchain-serve 的智能文档问答系统 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/UDyUwm5w3iWieFkWLhDcUd2gnhb比如把一个文档网站给爬下来，切完块，也就几千条几万条数据，基本用不上特别大的特别复杂的向量数据库。 然后对于 DocArray 来说，它是针对多模态数据的工具集合，然后呢，我们 ...
CSpider数据集：中文跨域语义解析 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/RXWdwxOJbiVRCjkPZJNcXUhbn3b/a5作者：王大锤原文： https://zhuanlan.zhihu.com/p/683535... 一. 业界榜单41ff349b0b42cc31c4003550b97dbbda.jpeg 二. 数据集2.1 WikiSQL 2017年开源的一个大型文本 ...
LLM开源中文大语言模型及数据集集合 - 飞书云文档
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QkcFwXOnBie9fykb8zIcZO0snPe... 问答和对话进行了优化。经过约1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持VisualGLM-6B 地址：https://github.com/THUDM ...
ChemData数据集：涵盖广泛化学知识 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Qrdfw5YM4izbWMkaC1XcfzyJnXg/a4覆盖7 百万问答数据，上海AI Lab 发布ChemLLM，专业能力比肩GPT-4 ... 随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型(LLMs) 凭借其强大的自然语言处理能力，在生命科学、海洋学、材料 ...
RAG如何进行结构化数据问答 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WfCiwpzIticjiLkuX25cA9oSn5b/a9检索增强式生成（RAG）是一种使用检索提升语言模型的技术。具体来说，就是在语言模型生成答案之前，先从广泛的文档数据库中检索相关信息，然后利用这些信息来引导生成过程。
LLM生成答案- LangChain调优 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/WiAwwqSfYiT8sKkYU33c7FMpnvh/ag这对于需要准确信息的应用（如问答系统、知识库、教育工具）尤其重要。 处理大量和多样化的数据：RAG可以处理和理解庞大的数据集，如维基百科或其他专业数据库。这使得它 ...