使用RAG和文本转语音功能，构建一个 QA 问答机器人

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欢迎关注 @机器学习社区 ，专注学术论文、大模型、人工智能、机器学习 我们已经进入了一个大规模使用大型语言模型（LLM）的年代。无论是简单的搜索引擎还是功能广泛的聊天机器人，LLM都在满足各类业务需求方面发挥了重要作用。 企业经常需要的一种工具是问答（QA）机器人。这是一种由AI驱动的工具，能够快速回答用户输入的问题。 在本文中，我们将开发一种结合RAG和文本转语音（TTS）功能的QA-LLM机器人。 我们该如何实现呢？让我们一探究竟。 喜欢本文记得收藏、点赞、关注，技术交流文末 项目结构 在这个项目中，我们将遵循以下结构。 项目将遵循以下步骤： 使用 Docker 部署开源的 Weaviate 向量数据库。 阅读《保险手册》PDF 文件，并使用 HuggingFace 公共托管的嵌入模型对数据进行嵌入。 将嵌入存储到 Weaviate 向量存储（知识库）中。 使 ………………………………