基于llm的智能问答系统

星环大模型运营平台
并优化了语料接入和开发、提示工程、大模型训练、知识抽取和融合、模型管理、应用和智能体构建、应用部署、运维和监控,以及业务效果对齐提升全链路流程。星环大模型运营平台(Sophon LLMOps)是星环科技推出企业级大模型全生命周期运营管理平台,旨在赋能企业用户能敏捷、高效、有闭环地将大模型落地到生产和业务中去。Sophon LLMOps打通

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人工智能LLM
人工智能LLM(LargeLanguageModel)是一种基于深度学习大型语言模型,有强大自然语言处理能力。通过学习海量文本数据,LLM能够理解和生成自然语言文本,实自然语言智能处理功能和应用不仅限于理解和生成自然语言文本,它还能够帮助进行智能问答、信息提取、摘要生成等任务。深度学习算法,LLM能够模拟人类语言处理能,从而对复杂语义和上下文进行理解和推理。人工智能LLM发展。它可以应用于自动回复、文本分类、情感分析、机器翻译等领域,为人们提供更好语言交互和理解服务。由于大型语言模型出现,LLM在自然语言处理领域备受关注,并且不断推动着人工智能技术进步。人工智能LLM支持,使其能够在相对较短时间内处理和分析大规模文本数据。人工智能LLM作为一项重要的人工智能技术,正在不断引领自然语言处理进步。随着研究不断深入和技术不发展,LLM有望进一步提升自然语言处理大模型基础设施,形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用,星环科技推出了SophonLLMOps,帮助企业构建自己行业大模型。具体来看,它解决
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大模型LLM
文本,包括摘要、翻译、创作等。同时,LLM还可以根据用户输入上下文信息,进行智能问答、情感分析等任务。LLM应用非常广泛,包括:自然语言处理:LLM被广泛应用于自然语言处理任务,如文本分类、实体识别、关系抽取等。机器翻译:LLM可以高效地进行多语言翻译,为跨语言沟通提供便利。智能助手:LLM可以作为智能助手底层模型,实现智能问答智能推荐等功能。创作生成:LLM可以生成高质量文本,包括大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel)是一种基于深度学习技术语言处理模型,其核心是通过对大量语料库学习,来理解和生成自然语言文本。LLM被广泛应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域,是当前人工智能领域重要研究方向之一。LLM主要特点包括:大规模数据:LLM训练数据通常来自于互联网、文献、书籍、新闻等多种渠道,数据量达到数十亿甚至更多。通过对这些数据训练人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用,星环科技推出了SophonLLMOps,帮助企业构建自己行业大模型。具体来看,它解决了客户三个核心痛点:第一,提供
大模型问答系统基于大规模预训练语言模型构建,能够理解用户问题,并生成准确、有用回答智能系统。它融合了自然语言处理领域多种先进技术,为用户提供便捷高效知识获取途径。关键技术大规模预训练模型进行进一步训练,使其更好地适应特定问答场景。比如针对医疗领域问答,使用医学文献和病例数据对模型进行微调,可显著提升其在该领域回答准确性。系统架构问题理解模块:对用户输入问题进行解析,包括分词关键信息,忽略无关内容,从而更准确地理解问题和生成回答。例如,在分析一个包含大量背景信息问题时,注意力机制能帮助模型快速定位到核心疑问点。微调技术:基于预训练模型,使用特定领域或任务相关数据对模型评估模块:对生成回答进行质量评估,检查回答是否准确、完整、合理,是否符合用户需求。若回答质量不高,可能会触发重新生成或优化过程。应用场景智能客服:广泛应用于电商、金融、电信等行业,快速解答客户:为患者提供初步医疗建议和健康知识,如症状解释、疾病预防措施等,但不能替代专业医生诊断。智能写作助手:协助创作者进行内容创作,如提供写作思路、补充细节、润色文案等,提高写作效率和质量。
提升翻译准确性和畅度。此外,LLM大模型还可以应用于问答系统构建。通过将问题和上下文输入到LLM大模型中,可以有效地提取上下文中答案,并生成有逻辑结构和连贯性回答。这种基于LLM大模型问答系统大型语言模型(LargeLanguageModel,简称LLM)是一种基于深度学习自然语言处理(NLP)技术,LLM大模型通常基于神经网络模型,特别适合处理大规模文本数据,可以发现语言文字中进行预训练,LLM大模型可以在源语言和目标语言之间建立起一个中间表示空间,从而实现高质量翻译。相比传统基于统计机器翻译模型,LLM大模型能够更好地处理长句子、复杂语法结构和上下文信息,从而规律,并根据提示自动生成符合这些规律内容。LLM模型通常拥有数十亿到数万亿个参数,能够处理各种自然语言处理任务,如自然语言生成、文本分类、文本摘要、机器翻译、语音识别等。LLM大模型应用非常泛,通过预训练和微调方式,可以用于生成文本,有很强语言表达能力,能够生成流畅、连贯句子,并且在许多自然语言处理任务中取得了很好效果。LLM大模型还被广泛应用于机器翻译任务。通过使用大规模双语对齐数据
大模型智能问答工具:开启智能交互新时代大模型智能问答工具崛起在科技飞速发展今天,基于大模型智能问答工具如雨后春笋般涌现,迅速在各个领域崭露头角。这类工具依托于先进的人工智能技术,特别是深度学习和自然语言处理技术,通过对海量文本数据学习和分析,能够理解人类语言复杂语义和语境,从而实现与用户自然流畅对话交互,并准确回答各种问题。大模型智能问答工具应用领域极为广泛,涵盖了医疗、教育、金融,可用于风险评估、投资建议和客户咨询等服务,提高金融机构效率和服务质量;在客服领域,智能问答工具能够快速响应客户问题,解决常见咨询和投诉,大大提升了客户体验。工作原理大揭秘(一)大模型基石作用大模型作为智能问答工具核心,其能力强大源于对海量数据深度学习。它在训练过程中使用了包含互联网网页、书籍、论文等多种来源海量文本数据,这些数据包含了丰富语言表达和知识信息。例如,在对大量新闻报道学习中,模型能够理解不同事件描述方式、常用词汇和表达方式,当用户提出相关问题时,模型可以根据已学习到知识进行回答。(二)自然语言处理魔法自然语言处理技术是大模型智能问答工具理解用户问题关键
知识库智能问答及数据分析:开启智能时代知识之门在人工智能技术快速发展今天,知识库智能问答系统正悄然改变着人们获取信息方式。这种基于海量数据和先进算法智能系统,能够准确理解用户问题,并从庞大特定主题时,系统可以提前准备相关答案,提高响应速度。在金融领域,智能问答系统通过分析市场数据和用户查询模式,能够为投资者提供实时市场分析和投资建议。这种基于数据分析智能服务,不仅提高了信息获取效率知识库中快速检索出精准答案,为人类开启了一扇通往知识新大门。一、知识库智能问答系统核心技术知识库智能问答系统核心技术主要包括自然语言处理、知识图谱和机器学习。自然语言处理技术使系统能够理解持续提高准确率。在医疗领域,智能问答系统已经能够准确回答患者常见问题。例如,当用户询问"感冒症状有哪些"时,系统不仅能够列出典型症状,还能根据患者具体情况提供个性化建议。这种精准问答能力得益于系统对海量医学文献和病例数据学习与分析。二、数据分析在智能问答应用数据分析是智能问答系统核心支撑。通过对用户行为数据分析,系统能够了解用户真实需求,优化问答策略。例如,当大量用户搜索某个
,提高工作效率,促进知识共享和传承。教育领域:学校或培训机构可以构建基于本地教学资源知识问答系统,辅助学生进行学习和答疑,为学生提供个性化学习支持。医疗行业:医院可以将医学知识、病例数据等整合到私有化知识基于大模型私有化本地知识问答是一种利用大型语言模型技术,在本地部署并针对特定组织或个人私有知识进行问答应用模式。原理数据收集与整理:首先需要收集组织或个人本地各种知识数据,如企业内部产品手册、技术文档、操作流程、客户案例,或者个人学习资料、研究笔记等。这些数据是构建私有化知识问答系统基础。模型训练与微调:利用收集到本地数据,对预训练大模型进行微调。通过将本地知识与大模型通用用户输入问题,并基于其学习到本地知识和语言理解能力,生成准确、相关回答。用户可以通过各种终端设备,如电脑、手机等,与系统进行交互,获取所需知识信息。特点数据隐私与安全:数据存储和处理都在本地升级,添加新知识数据,进一步提升系统性能和覆盖范围。应用场景企业内部知识管理:企业可以利用私有化本地知识问答系统,为员工提供快速获取内部知识渠道,帮助新员工快速熟悉业务流程、产品信息等
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LLM 大语言模型
大语言模型(LLM)是指使用大量文本数据训练深度学习模型,可以生成自然语言文本或理解语言文本含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务,如文本分类、问答、对话等。大语言模型通常使用大规模语料库自然语言任务,并且生成文本质量较高。此外,由于大语言模型经过了大量文本数据训练,因此其具有很好泛化性能,可以适应多种场景和应用。LLM大语言模型应用场景主要集中在自然语言处理、机器翻译、智能写作、智能客服、智能语音助手、自然语言推理等领域。自然语言处理:LLM可以用于文本生成、情感分析、语言翻译等领域,帮助人们快速生成高质量文章、简历、报告等。机器翻译:特别是在处理长文本和专业术语时效果更为显著。智能写作助手:可以利用LLM文本生成能力,帮助人们快速生成高质量文章、简历、报告等。智能客服机器人:能够帮助用户解决问题和提供相关服务。这类应用可以在电子商务、在线教育、医疗健康等领域得到广泛应用。智能语音助手:帮助人们处理语音输入和输出。这类应用可以在智能家居、智能手机、智能汽车等领域得到广泛应用。自然语言推理系统:帮助人们进行逻辑推理和分析。这类应用可以在法律、金融、医疗等领域得到广泛应用。
银行智能业务问答产品是利用人工智能技术,特别是自然语言处理(NLP)和机器学习技术,为银行客户提供高效、准确业务咨询和问题解答服务系统。以下是关于银行智能业务问答产品详细介绍:一、银行智能业务分析,提供趋势分析、比率分析等,帮助客户更好地理解银行财务状况。风险评估:基于财务数据,系统可以进行风险评估,为客户提供投资建议。3.智能客服自动应答:系统能够自动识别客户问题,并提供准确答复,打破数据孤岛。数据分析:通过数据分析,系统能够为银行管理层提供决策支持。三、银行智能业务问答产品未来发展趋势1.智能化与自动化自然语言理解:进一步提升自然语言理解准确性和深度,使系统能够更好地理问答产品功能1.金融知识问答业务咨询:客户可以通过自然语言提问,如“如何申请信用卡?”“贷款利率是多少?”等,系统能够快速给出准确答案。产品介绍:提供银行各类金融产品详细介绍,包括储蓄、贷款、信用卡、理财产品等。政策解读:解释银行相关政策和法规,帮助客户更好地理解银行服务。2.智能财报分析财务数据查询:客户可以查询银行财务报表数据,如资产负债表、利润表等。数据分析:系统能够对财务数据进行
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据...
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...
星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...