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本章介绍了研究所选文献数据的获取来源和途径。通过Python爬取的方式获取大部分文献数
据与元数据,对元数据进行基本处理,为后续分析提供帮助,丰富向量知识库的数据储备。随后为
了最大程度提高向量知识库的可信程度,对文献数据进行筛选,选出带有流程图,数据,输入输出
的英文文献,作为最后使用的数据。精细筛选后,使用Unstructured库进行数据预处理使其转化
为结构化数据。
4.2向量知识库的构建
向量知识库构建是一个将处理过的数据嵌入向量知识库的过程,主要用于将不同类型的数据转
化为向量,并进行存储和检索。其流程如图4.1所示。
图4.1向量知识库构建流程
对收集到的数据进行清洗、去重、分类,提取分割文本,以确保数据的质量和有效性。消除噪
声数据,提高数据的一致性和准确性。将预处理后的数据转化为向量,将向量化后的数据存储到向
量知识库中,并利用向量数据库进行高效的存储和检索。向量数据库是一种专门用于存储和检索向
量数据的数据库系统,可以根据语义或上下文含义查找最相似或相关的数据。
测试流程包括以下几个步骤:
测试设计:根据目标领域定义测试用例,包括典型问题、边缘情况和错误输入。
环境搭建:搭建测试环境,包括聊天界面和后端模型处理系统。
执行测试:记录模型的回应。
评估结果:根据预设的标准(如准确性、响应时间、用户满意度)评估模型表现。
优化模型:根据测试结果对模型进行调整和优化。
5.2智能交互组件Chatbot
Chatbot是一种人工智能程序,它设计用于模拟人类对话,并且能够基于事先编程或机器学习
技术来进行智能对话交流。Chatbot通常被用于客户服务、信息查询、娱乐等各种场景,可以通过
文本或语音与用户进行交互。
Chatbot的一些特点和作用包括:
①自动化交互:Chatbot可以自动回答用户提出的问题,执行指定的任务,无需人工干,减少
人力成本和时间消耗。
②实时响应:Chatbot能够在任何时间、任何地点提供服务,随时响应用户的问题和需求。
③个性化服务:Chatbot可以根据用户的需求和历史数据提供个性化的服务和建议,提高用户
体验。
④多渠道支持:Chatbot可以在多种通信渠道上运行,如网页、应用程序、社交媒体平台等,
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