En la era digital actual, la demanda empresarial de servicios inteligentes crece día a día y los escenarios de aplicación como el servicio al cliente de IA y las preguntas y respuestas sobre conocimiento comercial se están volviendo cada vez más comunes. Muchos amigos me han informado que necesitan crear un sistema similar de preguntas y respuestas dentro de la empresa, con la esperanza de encontrar soluciones de código abierto y comprender cómo integrarlas en el código existente. En este video, lo guiaré a utilizar el marco de código abierto FastGPT para implementar un sistema de preguntas y respuestas de conocimiento interno de la empresa. De hecho, el proceso no es complicado, echemos un vistazo.
FastGPT es un sistema de preguntas y respuestas de base de conocimientos basado en el modelo de lenguaje grande LLM y tiene muchas funciones prácticas. No solo proporciona procesamiento de datos listo para usar y funciones de llamada de modelos, sino que también realiza la orquestación del flujo de trabajo a través de la visualización de procesos para realizar escenarios complejos de preguntas y respuestas. Desde el diagrama de arquitectura, el lado izquierdo es responsable del almacenamiento de datos centrales y datos vectoriales. La puerta de enlace modelo se construye a través de una API en el medio. La parte inferior puede conectar varios modelos grandes, e incluso se pueden utilizar modelos grandes de código abierto implementados localmente. La selección es muy rica.
Debido a la gran demanda de recursos de GPU para operaciones de modelos grandes, si se utiliza una CPU pura, la respuesta a preguntas y respuestas puede tardar más de un minuto. Por lo tanto, esta vez elegí un servidor con GPU primero y utilicé la plataforma de nube de computación inteligente GPUEZ. En esta plataforma alquilamos una instancia con 48G de memoria de video bajo demanda. Como se trata de un proyecto de demostración, elegí pagar sobre la marcha, alquilarlo durante una hora y especificar la imagen base. Para la investigación y exploración científica relacionada con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, la plataforma es muy cómoda de usar. Una vez que se ejecuta la instancia, se admiten tanto la conexión SSH como el modo Jupiter Lab. Después de ingresar, seleccione la terminal, similar a la consola de inicio de sesión SSH. Puede ingresar comandos de LINUX y obtener comentarios.
Para instalar FastGPT, utilizamos el método Docker Compose, que es adecuado para sistemas LINUX, Mac OSX y Windows. La operación es simple y puede denominarse "instalación sin cerebro". La única configuración requerida es el acceso del modelo a una única plataforma API. Tomando como ejemplo el acceso a un gran modelo de bienestar público nacional, no es difícil seguir los documentos proporcionados por FastGPT.
La plataforma de nube de computación inteligente GPUEZ utilizada esta vez tiene una experiencia excelente. Admite pago por uso, es flexible y conveniente; la memoria de video de una sola tarjeta de gran tamaño, como 32G y 48G, es poco común en otras plataformas, proporciona un entorno preinstalado y las imágenes creadas por usted mismo se pueden guardar y reutilizar; Tiene un rico conjunto de datos de aprendizaje automático y entrenamiento de modelos. Es de gran ayuda para la investigación y exploración científica. La plataforma coopera con profesores y estudiantes de muchas universidades de todo el país e investigadores de instituciones de investigación científica, por lo que es segura, estable y garantizada. Regístrese ahora para obtener una recompensa de prueba de 5 yuanes y un descuento en el consumo del 20%. El enlace se ha colocado en la sección de comentarios. Los amigos que necesiten alquilar potencia informática tal vez quieran intentarlo.
A través de los pasos anteriores, aprendimos a utilizar FastGPT para crear un sistema interno de preguntas y respuestas de base de conocimientos para la empresa. Todo el proceso es simple y fácil de entender. Espero que todos puedan intentar crear su propio sistema de preguntas y respuestas de IA a nivel empresarial. Si tiene alguna pregunta o idea, deje un mensaje en el área de comentarios para compartir. ¡Nos vemos en el próximo vídeo!
Compartir en Twitter Compartir en Facebook
Indie123
Comentarios
Actualmente no hay comentarios