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在本项目中模拟健康档案私有知识库构建和检索全流程,通过一份代码实现了同时支持多种大模型(如OpenAI、阿里通义千问等)的RAG(检索增强生成)功能:(1)离线步骤:文档加载->文档切分->向量化->灌入向量数据库;在线步骤:获取用户问题->用户问题向量化->检索向量数据库->将检索结果和用户问题填入prompt模版->用最终的prompt调用LLM->由LLM生成回复
最近更新: 1年多前九天-139MoE-Chat是中国移动自主研发的语言大模型,实现数据构建、预训练、微调、部署全链路核心技术自主创新;行业定向增强,数据上融合通信、能源等8大行业专业知识,提供定制化行业大模型;安全可靠,建立数据质量评估体系,加强数据处理和清洗,优化DPO算法,加强人类价值观对齐,实现指令安全响应。该模型在主流公开测试集测评结果上,已达GPT-4的90%水平,适配国产算力生态,助力企业实现智能化产业
最近更新: 3个月前
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