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打開(kāi)文本圖片集
摘 要:針對(duì)大語(yǔ)言模型(Large Language Model,LLM,簡(jiǎn)稱(chēng)大模型)在垂直領(lǐng)域精度不高的問(wèn)題,本文以招投標(biāo)文本為例,將大模型和LangChain相結(jié)合,構(gòu)建一個(gè)適用于招投標(biāo)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的問(wèn)答系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)無(wú)需數(shù)據(jù)微調(diào)即能理解用戶(hù)語(yǔ)義并回答問(wèn)題。首先,基于LangChain對(duì)各個(gè)文本進(jìn)行檢索并分塊,對(duì)每個(gè)分塊文本和問(wèn)題示例進(jìn)行向量化,計(jì)算問(wèn)題示例向量與各個(gè)分塊文本向量的相似度;其次,將檢索到相似度高的分塊文本和問(wèn)題示例進(jìn)行拼接,得到最終的問(wèn)題;最后,將問(wèn)題輸入大模型后得到專(zhuān)業(yè)回答。(剩余5943字)
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基于LangChain+LLM的招投標(biāo)領(lǐng)域問(wèn)答系統(tǒng)研究
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