讲解对话助手

人工智能 其他 案例ID：213239
霍华德托尼史塔克小强
4 年经验· 人民网股份有限公司
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案例介绍

多模态对话模型，采用了14B的Qwen-VL作为基础模型，下载预训练的权重参数，对于讲解垂类领域的问答，通过两种方式来增强模型的对话能力，一种是准备微调数据集，人工筛选，经过自动化工具进行数据扩充，进行微调训练；另一种是通过RAG方式，使用垂类的文本数据作为基础数据库，先进行数据筛选，文本分块，使用抽取特征模型对每条文本进行向量化，建立faiss向量数据库。通过检索增强的方式，使得大模型根据提供的context 来回答问题，提升回答准确率。

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人工智能 · 其他 案例ID：213239
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作者： 霍华德托尼史塔克小强 - 4年经验- 人民网股份有限公司

案例介绍

多模态对话模型，采用了14B的Qwen-VL作为基础模型，下载预训练的权重参数，对于讲解垂类领域的问答，通过两种方式来增强模型的对话能力，一种是准备微调数据集，人工筛选，经过自动化工具进行数据扩充，进行微调训练；另一种是通过RAG方式，使用垂类的文本数据作为基础数据库，先进行数据筛选，文本分块，使用抽取特征模型对每条文本进行向量化，建立faiss向量数据库。通过检索增强的方式，使得大模型根据提供的context 来回答问题，提升回答准确率。

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