以下是改写后的内容: 在数字化转型的这种背景状况之下, 企业对于知识管理以及利用所产生的需要是一天比一天更加地提升了。这篇文章是会一步步教你怎样去运用以及AI技术来搭建出一个专门属于你的知识库系统, 从而使得大模型能够对属于你的私有数据做到“记住”这种情况的文章。文章是以通义千问Qwen作为例子的, 从环境准备这个方面, 再到API调用, 一直到向量数据库的运用, 会一步步去讲解怎样把本地的文档像是PDF、Word这样的转化为向量然后进行存储,最终达成高效语义检索这样的结果。本文会把Flask框架当作基础, 将其与在本地部署的通义千问Qwen大模型相结合, 详细讲述介绍系统知识检索, 还会叙述AI推理问答, 并且集成了多级会签、数据看板以及预测等企业级功能。详细内容请查阅下文。一、启动系统执行指令# app.py启动系统二、使用系统说明客户端通过服务器IP地址端口访问系统。详情如下1.客户端访问系统2.输入“用户名”和“密码”登录系统3.点击【知识检索】对知识库进行检索。如下图检索结果如下4.点击【AI智能问答】进行知识推理问答。如下图AI推理问答的结果如下5.点击【数据报表】查看报表页面。如下图6.点击【数据看板】查看看板页面。如下图7.点击【我的工作台】查看工作台页面。如下图8.点击【帮助中心】查看帮助页面。如下图
以下是改写后的内容: 在数字化转型的这种背景状况之下, 企业对于知识管理以及利用所产生的需要是一天比一天更加地提升了。这篇文章是会一步步教你怎样去运用以及AI技术来搭建出一个专门属于你的知识库系统, 从而使得大模型能够对属于你的私有数据做到“记住”这种情况的文章。文章是以通义千问Qwen作为例子的, 从环境准备这个方面, 再到API调用, 一直到向量数据库的运用, 会一步步去讲解怎样把本地的文档像是PDF、Word这样的转化为向量然后进行存储,最终达成高效语义检索这样的结果。本文会把Flask框架当作基础, 将其与在本地部署的通义千问Qwen大模型相结合, 详细讲述介绍系统知识检索, 还会叙述AI推理问答, 并且集成了多级会签、数据看板以及预测等企业级功能。详细内容请查阅下文。一、启动系统执行指令# app.py启动系统二、使用系统说明客户端通过服务器IP地址端口访问系统。详情如下1.客户端访问系统2.输入“用户名”和“密码”登录系统3.点击【知识检索】对知识库进行检索。如下图检索结果如下4.点击【AI智能问答】进行知识推理问答。如下图AI推理问答的结果如下5.点击【数据报表】查看报表页面。如下图6.点击【数据看板】查看看板页面。如下图7.点击【我的工作台】查看工作台页面。如下图8.点击【帮助中心】查看帮助页面。如下图
