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【AI+知识库】商业化问答场景,让AI回复更准确,一篇专为所有“小白”讲透RAG的实例教程(上篇)

⏰ 剪存时间:2024-04
作者:张梦飞
前言
在把AI大模型能力接入微信后,发现很多朋友想要落地在类似客服的应用场景。 但目前大模型存在幻觉,一不留神就胡乱回答,这在严肃的商用场景下是不可接受的。
当我想要解决此问题时,发现虽然资料很多,但是多数太偏“技术向”,对于很多和我一样的非技术从业者来说,犹如天书一般。有落地需求的朋友们,即使完成了通路搭建,也无法真正的应用。
落地场景,幻觉是不得不直面的问题。而非技术从业者的小白们,很难找到一个“说人话”的文章,让他们完全了解并应用。
而我对此比较感兴趣,同时作为产品经理,有一些用户思维和技术基础。因此我斗胆在整理、学习了多位前辈的成果后,写一篇讲给“小白”们的教程。
⚡ 以下内容,如有错漏,欢迎留言补充、批评、指正。
一、对话示例
如果我直接讲理论部分,我相信小白强迫自己看了前200字就会关掉窗口。因此,我们先将这个过程具象化。
以下是一个问答机器人的界面。这是一个示例,你可以把右侧的对话当做是微信的对话框,这些对话交互是可以在任何一个受支持的窗口下实现的。
上方页面左侧画红框的地方,是这个“问答机器人”的配置,右侧是与“机器人”的一轮对话。
左侧有三处配置:
AI模型
提示词
知识库。
模型、提示词、知识库 三者可以想象成:
大语言模型: 是一个学习过无数本书、拥有无穷智慧的人。他读过无数的书、看过无数的段子,因此对公共知识、学识技能、日常聊天十分擅长。然而,在工作场景下,只会聊天侃大山可不行,你想让他帮你干活。这个时候,就需要“提示词”出场了,
提示词: 是你告诉这个全知全能的人,他是一个什么样的角色、他要专注于哪些技能,让他能够按照你的想法,变成一个你需要的“员工”。
知识库: 相当于你给这个“聪明”员工的发放了一本工作手册。即使是看过再多的书、浏览过再多的文字,也不会准确的知道见到老板娘过来吃饭要打三折,张梦飞过去吃饭要打骨折。而知识库,就是把这些内容写在了工作手册上。让这个聪明的员工,见到有人来的时候,就翻一翻手册,然后再做出反应。