开始实践人工智能相关软件的开发,希望能够搭建一套实用的AI系统,提升工作效率。
目前采用的技术栈是 ollama + qwen2:7b + fastgpt框架,感觉看着文档很容易就能搭起来一套能运行的聊天机器人。
但如何让大模型能学习到本地数据库里的知识呢?fastgpt 提供了本地知识库功能,利用RAG技术,用户只要上传一个csv,把本地信息分词问答两列,上传即可。看着挺简单,但尚不知道如何设计这个csv能够让检索更加有效率。
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本文标题:新领域学习
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