大模型+知识库/数据库问答实践过程的经验汇总
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大模型+知识库/数据库问答实践过程的经验汇总
大模型+知识库/数据库问答实践过程的经验汇总
2024年8月19日修改
作者：悟乙己
本篇是沿着 【 悟乙己：想自己利用OpenAI做一个文档问答的话...... 】 知识库往后，目前很多大模型会用在知识库问答上，同时借助Text-to-SQL 也可以检索数据库进行回复（ 悟乙己：大模型与数据科学：从Text-to-SQL 开始（一） ）。知识库检索与数据库检索，会是之后大模型应用的标配，所以相应的实践过程中会遇到不一样的问题。
笔者随便画一个草图，在这个过程中，有几个环节可以应用到大模型：
•
query意图识别+意图补充+意图修复
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Text-to-SQL
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文本总结
那么这三个环节前面两个应该问题多
最后一个环节通过召回的文本，大模型可以用来做summary以及结果的核验。
1 query 意图识别+意图补充+意图修复 环节
所以，这个环节就需要跟chatbot一样进行意图识别。
1.1 意图识别方式一：多关键词/主题词提取与检索
【关键词/主题词提取 + 基于多个关键词向量搜索】