【开源】一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。

主要观点总结

文章介绍了基于LLM大语言模型的知识库问答系统，包括关键组成部分和特点，以及FastGPT的能力和特点。该系统利用自然语言处理技术理解用户查询并从知识库中检索出答案。FastGPT作为该系统的具体实现，提供了数据处理、模型调用、可视化界面、工作流编排、API集成等能力。

关键观点总结

关键观点1: 基于LLM的知识库问答系统

系统利用LLM理解自然语言查询并从知识库中检索答案。

关键观点2: FastGPT的能力

FastGPT实现了数据处理、模型调用、可视化界面、工作流编排、API集成等功能。

关键观点3: FastGPT的特点

包括专属AI客服、可视化界面、自动数据预处理、工作流编排、API集成、开源性、独特的QA结构、可视化工作流、无限扩展性、便于调试等。

文章预览

基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统 基于大语言模型（Large Language Model，LLM）的知识库问答系统是一种利用先进的自然语言处理技术来理解用户查询并从知识库中检索出准确答案的系统。这里的LLM指的是能够处理和理解大量文本数据的人工智能模型，例如GPT-3、BERT、XLNet等。以下是该系统的几个关键组成部分和特点： 关键组成部分： 1. 大语言模型（LLM）：    - LLM是系统的核心，它通过预训练在大量文本数据上学习语言模式和知识，能够理解和生成自然语言。 2. 知识库：    - 知识库是问答系统的基础，它包含了结构化的数据和信息，这些数据通常是关于特定领域或主题的。 3. 查询理解模块：    - 这个模块负责解析用户的自然语言查询，提取关键信息，并将其转化为可以由系统处理的形式。 4. 检索与匹配引擎：    - 引擎根据查询理解模块的 ………………………………