使用亚马逊云构建企业智能知识问答助手第一篇 之 架构演进
原文中文,约9500字,阅读约需23分钟。发表于: 。本文将通过一个在亚马逊云上构建企业智能知识问答助手的真实客户案例,来介绍它的技术架构是如何随着需求的变化和自然语言处理技术的进步而逐步演进的。本篇也是一个系列博客的开始,后续还将继续为您介绍诸如如何针对Knowledge Base类型文章提高问答准确率,如何针对长文档问答的需求提高准确率,以及源数据的权限管理和数据同步等内容。
企业智能知识问答助手(Chatbot)在亚马逊云上构建的案例介绍了技术架构和需求演化。通过集成大语言模型(LLM),Chatbot能够进行更好的语义解析和上下文推理,提供更人类化的回复。基于LLM的企业知识大脑系统结合了传统NLP模型和LLM的优势,提供一站式的智能知识服务。该系统还包括Confluence数据搜索接入、多路召回和重排、多语言集成等功能。Chatbot通过持续优化和迭代,能够高效提供客户服务和支持,提升企业效率和价值。