📌 大模型应用选择对比：1、知识库对比：dify、fastgpt、langchatchat；2、agent构建器选择：flowise、langflow、bisheng；3、召回率提升方案 - YouTube
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1. 總結 (Overall Summary)
此次討論圍繞大型模型應用的選擇和比較，主要關注知識庫和 Agent 构建。發現知識庫存在召回率和命中率問題，特別是多輪對話後可能會出現不準確的回答。兩位嘉賓FastGPT的余總和必勝的秦總分享了他們各自產品在知識庫和 Agent 應用中的一些局限性與優勢。他們探討了如何通過數據預處理，使用多策略召回策略來提高召回的精准度。此外，他們還討論了不同大型模型在應對知識庫和 Agent 构建中的表現，也提及了如何利用模型來解決實際場景中的問題。未來的發展趨勢可能集中在知識庫和 Agent 的更精確、高效的應用中。
2.
✔︎ 觀點 (Viewpoints) 討論中的看法：
- 大型模型的局限性：在多輪對話後容易產生不準確回答。
- 知識庫召回率問題：多策略召回可以改善這一問題。
- Agent 应用：該技術需要靈活處理，不同場景下表現不一。
我的看法： 整個討論對於理解知識庫和 Agent 的現狀和挑戰非常有幫助，對技術上存在的局限性做出了深刻的剖析。我認為未來在數據預處理和多策略召回策略上有很大的潛力，可以顯著提升應用的精准度和有效性。此外，多模型對抗和多步驗證策略也是值得進一步探討的方向。
3.
✔︎ 摘要 (Abstract)
- 🌐 大型模型局限性：多輪對話後容易出現不準確回答。
- 📚 知識庫挑戰：召回率和命中率是主要問題。
- 🔄 多策略召回：包括數據預處理和知識圖譜結合來改善召回精准度。
- 🧩 Agent应用：靈活性和準確性依賴於場景索引和工具選擇。
- 🗂 數據預處理重要性：提高召回內容品質的關鍵。
- 💡 國內外模型選擇：建議選擇能有效應對實際場景的模型，如OpenAI, Minimax等。
- 🛠 工具整合：多agent協作和糾錯機制需要進一步研究。
- 🤝 市場趨勢：未來重心將在實際場景中提升知識庫和 Agent 的應用。
4.
✔︎ 關鍵字 (Key Words) 和 其他
- 大型模型 (Large Models)
- 知識庫 (Knowledge bases)
- Agent
- 多輪對話 (Multi-turn Dialogues)
- 召回率 (Recall Rate)
- 命中率 (Hit Rate)
- 數據預處理 (Data Preprocessing)
- 多策略召回 (Multi-strategy Retrieval)
- 國內外模型 (Domestic and International Models)
- 多Agent協作 (Multi-agent Collaborations)
5. 容易懂(Easy Know)
今天討論了運用大的電腦模型時候會遇到的問題，尤其是在使用像知識庫和代理機器人這些工具時。這些工具在處理很多問題時會出現一些錯誤，所以我們需要更好的策略來提高他們的準確度。通過改進數據的處理方式和使用多種搜索方法，可以有效地提高結果的準確度。此外，我們還可以用不同的模型來幫助這些工具更好地工作，比如把兩個不同的模型放在一起進行比對，從而找到更好的結果。這對我們學習和使用人工智慧來解決真實問題非常重要。
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✡ 謝謝使用 Oli 小濃縮 (Summary) ✡