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xiaokangz
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业务型后端程序员如何入门大语言模型?

  •  
  •   xiaokangz · 110 天前 · 1216 次点击
    这是一个创建于 110 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    我是一名.NET 后端程序员,目前主要从事企业管理系统开发。
    不过最近接到一个需求,要做一个 ChatBot ,主要目的是回答用户针对系统操作方面的问题,答案主要来自于用户手册。

    我就想了解下,作为后端程序员(没有任何 AI 经验)要怎么入门大语言模型?比如搭建一个 ChatBot 大概需要哪些步骤之类的,主要希望对大语言模型有一个整体的理解。

    另外,看到了这篇文章 https://botpress.com/blog/open-source-chatbots ,给我的感觉这些开源项目都只是个前端,需要配合后端的 NLU 和 LLM 使用。不知道这样理解对不对?
    3 条回复
    dododada
        1
    dododada  
       109 天前
    有个基于 streamlit 做的 langchain-chatchat ,搭起来跑一下看看,其实就是调接口,调整 prompt, 现在连调参都不要了,但是本地跑有些吃资源
    xiaokangz
        2
    xiaokangz  
    OP
       109 天前 via iPhone
    @dododada 感谢回复,我先研究研究
    xiaokangz
        3
    xiaokangz  
    OP
       19 天前 via iPhone
    回复下自己的帖子吧,分享下自己做这个项目的经历,说不定对跟我一样懵的小伙伴有点帮助。

    起初,我以为要通过微调来实现,但搞了几天后,发现根本搞不起来,一来没有机器,二来也没有数据。后来有一个同事提到说,可以用 RAG 实现。当时我还没听过这个词,于是换了换思路,发现市面上已经有很多现成的工具,比如 MaxDB 、AnythingLLM 之类的,而且使用下来发现效果还过得去。于是就开始尝试理解 RAG (检索增强生成)的工作原理。就这样,一边学一边做,最后把整个流程跑通了。

    现在看来 RAG 无非就是让大模型做阅读理解,唯一的难点是如何提升检索内容的相关性与准确性,这是提升大模型回答质量的关键。

    在深入研究之后,发现传统的 RAG 更适合回答那些知识库已经有明确答案的问题,比如如何创建一个用户,这类问题通常手册里已经给出了明确答案。但诸如“这本书大致讲了一个什么样的故事?”之类的全局性问题,传统 RAG 无能为力。此时可以考虑使用 LightRAG ,或者 GraphRAG 。
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