点击空白处退出提示
作品详情
参与开发信人AI客服项目,一个集成了AI大模型和知识库的智能对话系统,旨在通过先进的技术提升AI员工的对话效果和客户互动效率。
技术演进:项目经历了从AIAGENT和RPA技术结合的初步方案,到利用rerank技术和FAQ集成的进阶版本,实现了更精准的意图识别和客户服务。
工作内容:
1. 数据库开发:
利用Milvus和Pinecone进行向量数据库的开发,优化大规模向量检索性能。 - 使用PostgreSQL和MongoDB进行关系型和文档型数据库的开发,确保数据的高效存储和查询。
2. 对话系统框架搭建:
采用LangChain和Flask框架,构建了对话系统的整体架构,支持灵活的插件式服务和API集成。
3. Embedding模型选型与应用:
负责Embedding模型的选型,为RAG系统中的文档检索和重排提供高效的文本向量化表示。
4. LLM集合应用开发:
结合百川、ChatGPT、ChatGLM等多种大型语言模型(LLM),开发了集合应用,增强了对话系统的理解和生成能力。
5. 自动化测试与质量保证:
使用Python编写自动化测试脚本,确保代码质量和系统稳定性。
6. 文档处理与算法开发:
开发了PDF读取和文档分块算法,提高了非结构化数据的处理效率。
7. 日志监控与系统维护:
利用LangSmith进行日志监控,及时发现并解决系统运行中的问题。
8. 应用部署与容器化:
采用FastAPI、LangServer以及Docker技术进行应用的部署和容器化,简化了环境配置和持续集成流程。
9. 行业知识分享与科普:
定期进行AI行业现状的科普,分享最新的技术进展和市场趋势,提升团队的知识水平和行业敏感度。
RAG技术相关经验:
在信人AI客服项目中,深入应用了Retrieval-Augmented Generation(RAG)技术,通过构建和优化资源池、实现文档检索与重排算法,显著提升了对话系统的准确性和效率。
参与设计并实现了RAG系统中的关键组件,包括资源池管理、文档检索、文档重排等,特别是在`combined_rag_chain.py`中实现了创新的文档处理链。
利用`MongoDBRetriever`高效地从MongoDB中检索文档,并在`id_rating_parser.py`中解析和处理评分数据,为RAG系统提供了准确的输入。
通过VSCode进行代码调试,并使用LangServe Playground和LangSmith进行功能测试和日志监控,确保了系统的稳定性和可靠性。
在生产和测试环境中部署应用,使用Portainer和ngrok进行远程访问和管理,优化了部署流程和维护效率
![](https://filescdn.proginn.com/works/2534a140f403e39c0224f305e011f66170a66d95.jpg?x-oss-process=image/resize,w_800)
![](https://filescdn.proginn.com/works/1a03b3b4e35495fe84717f8f1b844eceb264ef0c.jpg?x-oss-process=image/resize,w_800)
![](https://filescdn.proginn.com/works/a63c47bf1d2b52c45c3644d0b59d5c95fb5e0e4e.jpg?x-oss-process=image/resize,w_800)
![](https://filescdn.proginn.com/works/8322c395687d3a22cc751cf84aebab628fac4a64.jpg?x-oss-process=image/resize,w_800)
![](https://filescdn.proginn.com/works/d90a3d13bb49ef3671a3da480213da283a980ffb.jpg?x-oss-process=image/resize,w_800)
![](https://filescdn.proginn.com/works/1371873094a187801caaecae2b98af5f759a5a1f.jpg?x-oss-process=image/resize,w_800)
![](https://filescdn.proginn.com/works/ab10e43032182aa9ebfda1a9fcda8bc616c59b6c.jpg?x-oss-process=image/resize,w_800)
![](https://filescdn.proginn.com/works/d363c069e9bc653023bbcdbdd843a9489c29629a.jpg?x-oss-process=image/resize,w_800)
![](https://filescdn.proginn.com/works/c149e44ff3051c742983b8a0d9a03a18eebf691d.jpg?x-oss-process=image/resize,w_800)
声明:本文仅代表作者观点,不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益,请联系我们删除侵权资源!如果遇到资源链接失效,请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许,不得转载,本站所有资源文章禁止商业使用运营!
评论