Im heutigen digitalen Zeitalter wächst die Nachfrage von Unternehmen nach intelligenten Diensten von Tag zu Tag und Anwendungsszenarien wie KI-Kundenservice und Händlerwissen-Fragen und -Antworten werden immer häufiger. Viele Freunde haben mir berichtet, dass sie ein ähnliches Frage- und Antwortsystem innerhalb des Unternehmens aufbauen müssen, in der Hoffnung, Open-Source-Lösungen zu finden und zu verstehen, wie man diese in vorhandenen Code integriert. In diesem Video zeige ich Ihnen, wie Sie mit dem Open-Source-Framework FastGPT ein unternehmensinternes Frage- und Antwortsystem für Wissen implementieren. Tatsächlich ist der Prozess nicht kompliziert, werfen wir einen Blick darauf.
FastGPT ist ein Wissensdatenbank-Frage- und Antwortsystem, das auf dem großen LLM-Sprachmodell basiert und über viele praktische Funktionen verfügt. Es bietet nicht nur sofort einsatzbereite Datenverarbeitungs- und Modellaufruffunktionen, sondern führt auch eine Workflow-Orchestrierung durch Prozessvisualisierung durch, um komplexe Frage- und Antwortszenarien zu realisieren. Aus dem Architekturdiagramm geht hervor, dass die linke Seite für die Kerndaten- und Vektordatenspeicherung verantwortlich ist. Das Modell-Gateway wird über eine API in der Mitte erstellt. Der untere Teil kann verschiedene große Modelle verbinden, und sogar lokal bereitgestellte Open-Source-Großmodelle können verwendet werden. Die Auswahl ist sehr reichhaltig.
Aufgrund des hohen Bedarfs an GPU-Ressourcen für große Modelloperationen kann die Frage- und Antwortantwort bei Verwendung einer reinen CPU mehr als eine Minute dauern. Daher habe ich mich dieses Mal für einen GPU-First-Server entschieden und die GPUEZ-Intelligent-Computing-Cloud-Plattform verwendet. Auf dieser Plattform mieten wir bei Bedarf eine Instanz mit 48G Videospeicher. Da es sich um ein Demoprojekt handelt, habe ich mich für die Bezahlung nach Bedarf entschieden, es für eine Stunde gemietet und das Basisbild angegeben. Für wissenschaftliche Forschung und Erkundung im Zusammenhang mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz ist die Plattform sehr benutzerfreundlich. Nachdem die Instanz ausgeführt wurde, werden sowohl die SSH-Verbindung als auch der Jupiter Lab-Modus unterstützt. Wählen Sie nach der Eingabe das Terminal aus, ähnlich wie bei der SSH-Anmeldekonsole. Sie können LINUX-Befehle eingeben und Feedback erhalten.
Um FastGPT zu installieren, verwenden wir die Docker-Compose-Methode, die für LINUX-, Mac OSX- und Windows-Systeme geeignet ist. Der Vorgang ist einfach und kann als „hirnlose Installation“ bezeichnet werden. Die einzige erforderliche Konfiguration ist der Modellzugriff auf eine einzelne API-Plattform. Am Beispiel des Zugangs zu einem großen inländischen Gemeinwohlmodell ist es nicht schwierig, den von FastGPT bereitgestellten Dokumenten zu folgen.
Die diesmal verwendete GPUEZ-Intelligent-Computing-Cloud-Plattform bietet eine hervorragende Erfahrung. Es unterstützt Pay-as-you-go, flexibel und praktisch; große Einzelkarten-Videospeicher wie 32G und 48G sind auf anderen Plattformen selten, es bietet eine vorinstallierte Umgebung und selbst erstellte Bilder können gespeichert und wiederverwendet werden; Es verfügt über einen umfangreichen Satz an maschinellen Lern- und Modelltrainingsdaten. Es ist eine große Hilfe für die wissenschaftliche Forschung und Erforschung. Die Plattform arbeitet mit Lehrkräften und Studierenden vieler Universitäten im ganzen Land sowie Forschern wissenschaftlicher Forschungseinrichtungen zusammen und ist daher sicher, stabil und garantiert. Registrieren Sie sich jetzt, um eine Testprämie von 5 Yuan und einen Verbrauchsrabatt von 20 % zu erhalten. Der Link wurde im Kommentarbereich platziert. Freunde, die Rechenleistung mieten möchten, möchten es vielleicht einmal ausprobieren.
Durch die oben genannten Schritte haben wir gelernt, mit FastGPT ein internes Wissensdatenbank-Frage- und Antwortsystem für das Unternehmen aufzubauen. Der gesamte Prozess ist einfach und leicht zu verstehen. Ich hoffe, dass jeder versuchen kann, sein eigenes KI-Frage- und Antwortsystem auf Unternehmensebene aufzubauen. Wenn Sie Fragen oder Ideen haben, hinterlassen Sie bitte eine Nachricht im Kommentarbereich zum Teilen. Wir sehen uns im nächsten Video!
Auf Twitter teilen Auf Facebook teilen
Kommentare
Derzeit liegen keine Kommentare vor