本文介绍了企业智能知识问答助手的开发案例,通过关键词匹配、语义匹配和大语言模型的应用,问答准确率从不到30%提升到了80%以上。优化过程中采用了多种手段,如选择更佳的Embedding模型、合理拆分数据、多路召回扩大范围、微调Embedding模型等。同时,通过混合搜索和重排序提升搜索性能。优化数据质量的经验包括避免无内容页面、保持标题风格一致、使用markdown格式等。企业内部的智能知识问答系统提供了更智能、人性化的服务。
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