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第298章 黄瓜(第2页)

5.2.1Chatbot后端

基于先前构建的针对电力LCA领域的向量知识库构建Chatbot测试模型性能,主要设计思路是

为了实现检索功能,大致可分为知识库检索功能和在线搜索。

Chatbot功能流程图如图5.1所示。

用户通过Chatbot界面输入他们的问题或请求。对用户输入文本进行清洗,包括去除标点符

号,进行分词等。转化为结构化数据后将预处理后的文本转换为向量形式,以便于机器理解。将向

量化处理后的用户问题构建成搜索向量。使用搜索向量与知识库中已向量化的内容进行匹配,找出

相关的信息。对匹配到的知识库内容进行排序,选择最相关的几个回答候选。为保证性能设置最相

关的问答数量。基于排序和选择的结果,生成回答,将最终确定的回答返回给用户。

对于用户输入的问题语句进行文本预处理,随后将其变成机构化数据后向量化,与先前处理文

献数据类似,因此这里不再赘述。

知识库搜索:

以下是通过Weaviate在名为“Water”的集合中搜索与特定查询文本相近的文档,并返回相

关文档的内容和来源,设置top_k=3,考虑计算机性能与运行速度,只寻找三个匹配项。

这段代码最终返回一个包含匹配文档内容和来源的列表。

在线搜索:

以下是通过在线搜索引擎在互联网上搜索相关内容,并返回格式化的文档列表,其中包含每个

搜索结果的摘要内容和来源链接的代码,同样设置top_k=3,返回三个匹配项。

通过DuckDuckGo搜索引擎在互联网上搜索相关内容,并返回格式化的文档列表,其中包含每

个搜索结果的摘要内容和来源链接。代码利用正则表达式提取搜索结果中的摘要、标题和链接信

息,并对结果进行整理和格式化,以便展示给用户。通过这个函数,用户可以通过输入查询来搜索

互联网上的相关信息,并查看摘要和链接。

Streamlit是一个强大的Python库,主要用于机器学习、数据可视化和Web应用程序的快速

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开发。用户在编写代码时可以实时看到应用界面的变化,快速调试和验证结果。内置多种交互式组

件(如滑块、复选框等)方便用户与应用进行互动。支持快速创建数据可视化图表,如折线图、散

点图、地图等,展现数据分析结果。

5.3测试模型与优化

终于联系上地球,你说不要回答?  苟在修仙世界当反派  回到霍格沃茨的古代巫师  红楼之剑天外来  不当舔狗后,校花哭问为什么!  综漫:从杀手皇后开始  四合院之罪恶克星  我有个死要钱的系统  重回八零,俏媳妇改造废物老公  斗罗:封号琴魔,这个杀手有点冷  带着原神祈愿系统穿越到诡异世界  归零:云海梦境,山海有灵  让你当好圣孙,你养一群女妖?  刚成仙神,子孙求我登基  我这样进球,会伤害到你吗?  末世:战姬指挥官  仙子不想理你  快穿:病美人仙君又拿白月光剧本  推理虽然有用但真的很令人讨厌  除了我,全家都穿越了  

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