💗💗💗欢迎来到我的博客，你将找到有关如何使用技术解决问题的文章，也会找到某个技术的学习路线。无论你是何种职业，我都希望我的博客对你有所帮助。最后不要忘记订阅我的博客以获取最新文章，也欢迎在文章下方留下你的评论和反馈。我期待着与你分享知识、互相学习和建立一个积极的社区。谢谢你的光临，让我们一起踏上这个知识之旅！文章目录🍋知识问答系统概述🍋知识问答系统定义🍋知识问答问题分类🍋知识问答评测技术方案🍋自然语言知识问答评测🍋任务背景🍋数据分析🍋技术方案问题解析实体分析查询构造答案验证🍋实验结果作者参考了百分点认知实验室在CCKS2020评测任务“知识图谱的自然语言问答”中的技术方案。🍋知识问答系统概述在
历时一个月的构想+代码实现+调式和修改，DNA终于完工了。项目名称：DNA-AI辅助问答笔记检索系统随着人工智能技术的不断发展，我们的日常生活也逐渐与AI技术融合。DNA项目旨在结合人工智能和日常笔记，打造一款便捷的问答式检索系统，让用户能够通过简单的提问，快速准确地找到所需笔记信息。项目作用：用于AI式的管理自己的笔记内容，你的所有笔记汇集在一起就是你自己的AI数据模型。而你向AI问的问题优先向量内容来源于你自己的模型数据。类使用你拥有一个数据管家，你只需要安心记录自己的笔记文档，当你遇到问题的时候可用直接向这个管家提问。项目背景：最早想法来源于去年chatGPT刚刚爆火的那段时间，当时实习
调研阶段，有什么不好的地方欢迎大家帮我指认，谢谢！一、项目结构总览（AiDemo，先上代码，后续再解释）只需要看config目录下的config.py，data目录下的txt知识库文件，db向量数据库文件在持久化部署后会自动生成，route下的app.py，scripts目录下的Chroma向量库持久化部署.py这几个就可以，scripts目录下的考勤问答.py和test目录下都是单独的自己测试的小代码，可以不用关注二、安装C++编译环境因为运行需要本地有C++的环境，所以需要安装C++生成工具，勾选这一个就可以地址：MicrosoftC++生成工具-VisualStudio三、代码confi
许继违约【面试攻略】吐血整理㊙️AI面试问题，带答案！直接抄✅【校招方向】C++输麻了，C++后端开发还能学吗？华为or比亚迪求大家帮忙选offer~菜鸡选offer求指教京磁vs一汽红旗研发总院求求大佬们帮选下offer！！车企选择offer选择机械，航天7103与航空631所怎么选？offer(比亚迪/季华实验室/省电信)商汤研究院急招大模型实习生比亚迪卡本科吗商汤IAG年底急缺各种算法研究员传出去！📢网易游戏雷火秋招又放大量名额突然被捞了题解|#多样的选择#a=input()print("vscode")ifa==1elseprint("pycharm") 题解|#网页的生成#a,b=m
最近开始体验FastGPT知识库问答系统，参考官方文档，在自己的阿里云服务器使用DockerCompose快速完成了部署。环境说明：阿里云ECS，2核8G，X86架构，CentOS7.9操作系统。Docker与Docker-Compose安装1.登录服务器，执行相关命令完成安装。#安装Dockercurl-fsSLhttps://get.docker.com|bash-sdocker--mirrorAliyun#启动docker，并设置开机自启动systemctlenable--nowdocker#安装成功后，可以查看已安装Docker版本docker-v#安装Docker-Compose(版
大数据知识图谱项目——基于知识图谱+flask的大数据医疗知识问答系统（全网最详细讲解及源码）一、项目概述知识图谱是将知识连接起来形成的一个网络。由节点和边组成，节点是实体，边是两个实体的关系，节点和边都可以有属性。知识图谱除了可以查询实体的属性外，还可以很方便的从一个实体通过遍历关系的方式找到相关的实体及属性信息。本项目基于医疗方面知识的问答，通过搭建一个医疗领域知识图谱，并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。本项目以neo4j作为存储，基于传统规则的方式完成了知识问答，并最终以关键词执行cypher查询，并返回相应结果查询语句作为问答。后面我又设计了一个简单的基于Flask的聊天机器人应用
RocketMQ是Java兄弟们常用的消息中间件，虽说常用，但对于RocketMQ架构经常忘记。究其原因就l两点：忙于业务开发然后长时间不看则忘了、不理解架构设计的根本原因记不牢。本文用大白话描述架构设计过程，牢记RocketMQ架构。一、架构的思考过程首先，在记框架的原理和架构时，要先把握全局的脉络，在思考为什么这么设计，最后才是思考细节，这样才能记得牢。本文通过层层追问的方式，一步步解说RocketMQ架构设计的原因。1、基本形态(1)如果你是RocketMQ的开发者，让你来设计一个消息中间件，你会设计哪些角色？答：起码要设计3个角色：消息中转站：Broker，Broker是核心，负责：接
ChatGPT聊天机器人问答实录前言问：百度和谷歌相比，谁更有优势？问：请举例说明中国人难以理解的日本人的家居行为？问：（小学六年级作文）材料：李芳也来参加毕业考试了，同学们都感到意外，她能这样做真不容易啊！要求：根据提供的材料自拟文题，抓住“感到意外”“这样做真不容易”展开合理想象，写一篇400字左右的记叙文，要把事情的起因、经过写具体。问：材料：李芳也来参加毕业考试了，同学们都感到意外，她能这样做真不容易啊！要求：根据提供的材料自拟文题，抓住“感到意外”“这样做真不容易”展开合理想象，写一篇400字左右的记叙文，要把事情的起因、经过写具体。假设李芳是小学六年级的学生，家里很穷，经济困难，家
目录1、绪论2、线性表3、栈、队列和数组4、串 5、树与二叉树6、图7、查找8、排序1、绪论什么是数据结构？数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。数据结构包括三个方面：逻辑结构、存储结构、数据的运算。逻辑结构有：集合（数据元素除属于“同一个集合”外，别无其他关系）； 线性结构（数据元素之间只存在一对一的关系）； 树形结构（数据元素之间存在一对多的关系）； 图状结构或网状结构（数据元素之间存在多对多的关系）。存储结构有：顺序存储、链式存储、索引存储、散列存储。四种存储结构的优缺点是什么?顺序存储：
文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP测试效果：4.6梯度截断，防止梯度爆炸4.7模型保存5重点和难点5.1函数5.2变量6相关参数7桶机制7.1处理数据集7.2词向量处理seq2seq7.3处理问答及答案权重7.4训练&保存模型7.5载入模型&测试8最后0简介🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的中文对话问答机器人该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🧿更多资料,项目分享：https://
