
使用场景
在问答系统中,使用GoMate快速准确地回答用户问题。
在内容推荐系统中,利用GoMate分析用户兴趣,推荐相关文档。
在企业知识管理中,通过GoMate检索和生成技术,快速找到所需信息。
产品特色
文档解析:使用TextParser模块对文档进行解析,提取关键内容。
向量存储:通过VectorStore模块,将文档内容转化为向量形式存储。
嵌入模型:使用BgeEmbedding等嵌入模型,将文本转换为向量表示。
问题查询:根据用户问题,使用嵌入模型进行向量查询,找到最相关的文档。
文本生成:结合检索到的文档内容,使用GLMChat等生成模型生成回答。
文档更新:支持动态添加文档,更新模型的检索和生成能力。
使用教程
1. 安装GoMate所需的Python环境和依赖库。
2. 准备文本数据,使用TextParser模块进行文档解析。
3. 利用VectorStore模块将解析后的文档存储为向量形式。
4. 选择或训练合适的嵌入模型,如BgeEmbedding。
5. 根据用户输入的问题,使用嵌入模型进行向量查询。
6. 结合检索到的文档内容,使用生成模型生成回答或输出。
7. 根据反馈调整模型参数,优化输出结果。
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