智能问答与深度学习 - 第1页

本书包含 7 章，从智能问答的意义和现状过度到自然语言处理与深度学习技术。第二章是机器学习基础，包括线性代数、概率论、信息论、统计学习、隐马尔可夫模型和条件随机场模型。第三章介绍自然语言...

...内容包括大模型时代的开端、PyTorch 2.0深度学习环境搭建、基于gradio的云上自托管ChatGLM3部署实战、使用ChatGLM3与LangChain实现知识图谱抽取和智能问答、适配ChatGLM3终端的Template与Chain详解、ChatGLM3多文本检索的增强生成...

...引导读者掌握模型优化、并发处理和多级任务链设计等高级技术，最后，从需求分析、架构设计到代码实现，详细展示了如何运用 LangChain 技术开发一个企业级智能问答系统，帮助开发者打造高效、可靠的企业级解决方案。

...大模型评估、大模型部署等拓展技术。应用开发实践（第4～10章）详细讲解大模型插件应用开发、RAG实践，以及智能客服问答、学科知识问答、法律领域应用、医疗领域应用、智能助写平台等多领域的实践。

...流程和实际应用。《大模型 RAG 应用开发：构建智能生成系统》共分为 11 章，第 1～3 章详细介绍 RAG 开发的基础，包括环境搭建、常用工具和模块，帮助读者从零开始理解 RAG 系统的工作原理与开发技巧；第...

...智能应⽤迅速向各⾏业领域渗透普及；⼤模型应⽤形态从机器问答向嵌⼊业务流程的智能体演进，加速与业务系统融合；具⾝智能、脑机接⼝技术⽇新⽉异，正在打通连接数字智能...

...10 余个案例详细介绍了 Dify 的 18 个工作流节点的具体使用方法。 最后，本书选取了发票识别与处理、长文档处理、本地知识问答、人才招聘这 4 个典型的业务场景，用 6 个典型的项目案例...