新建、更新及使用知识库索引
在进行RAG应用流开发时，您需要为相关节点配置知识库索引。因此，在此之前，您需要创建知识库索引。知识库索引用于高效地组织和检索大量知识库中的相关信息，以辅助生成更准确和相关的回答。知识库索引创建完成后，您可以在不同的应用流中重复使用，从而简化集成流程，提高开发效率。
基于LangChain和PAI-EAS搭建RAG知识库安全系统
RAG（Retrieval-Augmented Generation）知识库包含企业重要的私域或专有数据，这些数据以明文形式存储在向量数据库中，并在网络传输过程中以明文形式存在于提示词中，存在数据泄露的隐患。因此，为确保数据安全，需要采用加密等技术，对存储在向量数据库中的文本块（chunk）和嵌入向量进行加密。当需要执行推理操作时，您可以在PAI-EAS提供的安全环境中解密数据，系统会将解密后的数...
人工智能与模型知识库在移动医疗产品中的落地应用
在现代医疗体系中，人工智能（AI）技术的发展为医生和患者提供了前所未有的支持与便利。尤其是结合了大型语言模型与医学知识库的综合平台，正在改变在线医疗的服务质量与效率。本文将探讨通义千问大模型与MaxKB知识库结合，为在线医疗提供支撑，并赋能医生提高诊疗能力。 通义千问大模型概述 通义千问是近年来迅速发展的中文大语...
对于难点积累专家经验知识，形成专家系统知识库，为构建知识型人工智能 运维系统提供基础支撑，如何解决？
对于难点积累专家经验知识，形成专家系统知识库，为构建知识型人工智能 运维系统提供基础支撑，如何解决？
《中国人工智能学会通讯》——12.40 知识库补全
12.40 知识库补全 现有的知识库补全研究可以分为两类，第一类是基于知识融合，提出从万维网多个数据源（如网页、结构化数据、用户日志等）抽取知识元组（主语 - 谓词 - 宾语），并将抽取的知识元组进行集成[4,11-15] 。然而，这类方法面临万维网数据源纷乱复杂、异质性强的核心挑战。第二类是基于知识推理，利用现有的模式与知识推理未知的知识，如已知姚明的出生地是上海并曾代表中国参加奥运会比赛，判....
《中国人工智能学会通讯》——12.38 知识库与 HTML 表格的融合
12.38 知识库与 HTML 表格的融合 近年来，HMTL 表格（Web Table）作为万维网上重要的结构化数据，受到了广泛关注。HTML 表格有两个优点，其一是数量巨大，根据微软在 2012年的统计，万维网上存在着近6亿的HTML表格[33] ；其二结构良好，如图 4 所示，左侧和右下的 HTML表格以良好的结构提供了公司的信息。因此，本文提出将HTML表格的数据抽取出来，链接到知识库中，....
《中国人工智能学会通讯》——12.37 众包机器协同的知识库补全技术
12.37 众包机器协同的知识库补全技术 本章介绍众包机器协同的知识库补全技术，用来进行有效的成本控制，基本思想包含两方面。第一，众包任务选择，即在一定预算约束下，选择最有“收益”的任务进行众包；第二，众包任务推理，即给定众包反馈的答案，利用机器算法推理未被众包解答的答案。首先会在 4.1 节介绍知识库补全的重要途径，知识库与 HTML 表格融合；进而在 4.2节给出基于众包机器协同进行融合的方....
《中国人工智能学会通讯》——12.33 众包知识库补全方法概览
12.33 众包知识库补全方法概览 本章介绍众包知识库补全的方法概览，如图 1所示。其基本思想包含两个部分，其一，利用多种数据源，如现有的多个知识库、Web 结构化数据等，提取知识数据，并将不同数据源的知识数据融合起来，以此补全知识库；其二，在融合的过程中有效地利用众包，通过众包模型细化出具体可供众包完成的任务，利用众包优化算法进行质量和成本的控制，以选择出最优的任务发布到众包平台，如美国亚马逊....
中国人工智能学会通讯——面向知识图谱的自然语言问答系统 2 语义解析式的知识库问答
2 语义解析式的知识库问答 基于语义解析(semantic parsing)的方法是指先利用语义解析理解自然语言问题的语义，将问题转化为具备相同语义的逻辑形式，再通过查询引擎对生成的逻辑形式进行查询处理，得到最终结果。上述过程分别对应语义解析和查询执行两个主要阶段。这类方法的优点在于如果解析成功，则能完整获得提问者的意图，从而精确地返回查询结果。与此同时，将生成的逻辑形式展示给用户可以让用户检验....
中国人工智能学会通讯——面向知识图谱的自然语言问答系统 1 信息检索式的知识库问答
1 信息检索式的知识库问答 信息检索式的方法通常先确定问题的中心实体，继而生成问题的若干候选答案，再使用打分、排序等方式找出最适合原问题的答案。这类方法的整体框架比较简洁，对于简单问题有较好的效果。 1.1 确定中心实体 信息检索式的方法通常假设问题足够简单，大多数系统认为问题中有且仅有一个实体，这个实体被称作中心实体(Topic Entity)，这是用户输入自然语言问题的核心，同时假设问题答案....
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