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使用开源工具和pgvector创建AI专家
原文英文，约2800词，阅读约需10分钟。
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内容提要
2023年是AI的一年，许多公司正在思考如何利用AI提高用户体验。本文将解释如何利用公司数据构建自己的AI专家。
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关键要点
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2023年是人工智能（AI）的一年，许多公司正在思考如何利用AI提升用户体验。
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利用公司数据（内部文档、工单系统等）可以更快或自动地回答客户问题。
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本文将解释如何使用公司数据构建自己的AI专家，避免使用非开源工具。
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构建AI专家的步骤包括：提供基础设施、捕获公司数据并存储在PostgreSQL中、提问和生成响应。
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向读者解释了一些术语，如向量嵌入、大型语言模型（LLM）和令牌。
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向量嵌入是数据的数值表示，能够捕捉其含义和关系，通常存储在向量数据库中。
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大型语言模型（LLM）是驱动AI的深度学习算法集合，能够执行多种任务。
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pgvector是PostgreSQL的扩展，允许存储向量嵌入，适合构建AI应用。
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使用GPU可以加速向量嵌入的创建，Python是机器学习任务中广泛使用的语言。
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生成嵌入时，使用Hugging Face的sentence_transformers库。
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在将数据加载到pgvector之前，建议将文本分割成较小的块以提高语义搜索的效果。
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一旦向量嵌入存储在数据库中，可以通过语义搜索找到相关内容。
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使用Hugging Face的pipeline可以将用户问题与上下文结合，生成回答。
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建议在实际应用中对模型进行训练，以提高回答的准确性。
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使用开源工具和公共API可以轻松创建基于公司数据的AI或聊天机器人，提升用户体验。
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