無可否認，大模型是最近一段時間最熱的話題之一，在市場上正經歷著快速發(fā)展和廣泛應用的階段。各個云計算廠商和科技公司紛紛推出自己的大模型產品和解決方案。

近日，UCloud優(yōu)刻得基于企業(yè)內部的產品知識文庫、技術支持文檔，借助大語言模型的強大邏輯推理能力，構建了企業(yè)內部知識問答平臺“識問”。

產品介紹

UCloud優(yōu)刻得內部問答平臺“識問”，是公司AIGC項目團隊基于大語言模型的一次落地實踐。目前“識問”平臺已經集成了UHost、URTC、備案、常用技術支持和安全等知識文檔，能滿足技術支持團隊日常提問檢索的需求。用戶僅需要輸入問題，識問平臺即可在幾秒內輸出完整的問答話術。

實現方式

識問平臺目前是通過大語言模型連接本地知識庫的方式來實現專業(yè)知識問答的。在業(yè)務側上傳UHost、URTC、備案和安全相關的文檔，文檔數據經過非結構化存儲，文檔切分，生成文本塊之后再進行向量化處理，通過LangChain框架，實現本地文本知識庫的構建。

客戶通過Web端或者其他AI應用提交問題，提交的問題經過向量化處理后，在文本向量化中匹配出與問句向量最相似的top k個，匹配出的文本作為上下文和問題一起，添加到prompt中，提交給大語言模型，利用大模型的推理和信息整合能力，生成最終的回答。如果檢索發(fā)現客戶的提問可以與知識庫的相關文本比較準確匹配，識問平臺就會直接通過搜索拋出回答，無需經過大語言模型的推理。

大語言模型結合本地知識庫的推理工作流如下：

LLM+本地知識庫

據悉，未來UCloud優(yōu)刻得還支持外部企業(yè)級客戶還通過“模型微調”的方式來實現專業(yè)領域的知識問答。UCloud可以基于客戶的業(yè)務文檔生成高質量的問答對，喂給開源的大語言模型做訓練，重新生成一個精通客戶業(yè)務的私有語言模型。客戶側通過web或者AI應用提交的問題話術經過一些標準化處理后，生成prompt，提交給客戶的私有大模型，經過私有大模型的推理并生成最終回答。微調大語言模型的工作流如下：

模型微調

在這個工作流中，開源大語言模型可以是目前開源的任意一款模型，包括但不限于ChatGLM、T5、LLaMA 、MiniGPT- 4 等。

目前UCloud優(yōu)刻得已經支持的文檔格式有問答對、Html、MarkDown，未來預期還會支持PDF、Word、URL等格式，進一步擴大可支持的知識庫的范疇，同時在平臺側也會通過對使用問答的打分情況，篩選優(yōu)質問答對，持續(xù)更新文本知識庫。專業(yè)垂直領域的提問，大語言模型的回復準確率會隨著資料庫的豐富而持續(xù)提高。

寫在最后

本次識問平臺的落地，是UCloud優(yōu)刻得一次AI大模型業(yè)務場景的探索。從企業(yè)內部治理需求出發(fā)，優(yōu)化內部信息查詢機制，初步解決售前、售后的相關的技術支持問答，幫助提升技術支持的工作效率。作為云計算廠商，UCloud優(yōu)刻得將全面投入大模型時代，繼續(xù)保持敏銳的市場洞察力和快速的響應能力，持續(xù)關注大模型市場的比較新趨勢和客戶需求，不斷優(yōu)化和拓展我們的產品和服務。

（推廣）