So erstellen Sie einen leistungsstarken Knowledge Base-Chatbot mit unstrukturierten Daten
Einführung
Chatbots sind nicht neu, aber dank KI-Diensten sind jetzt bessere Chatbots verfügbar. Die Suche nach Dokumenten mit diesen besseren Chatbots wird durch die Vektorsuche anstatt durch herkömmliche Stichwortsuchen erheblich verbessert. Und während das Training von Modellen auf unstrukturierten Daten entmutigend erscheinen mag, kann die Verwendung von Retrieval-Augmented Generation dazu beitragen, einen cleveren Chatbot zu erstellen, der mit neuen Informationen trainiert wird.
In diesem Tutorial wird gezeigt, wie Sie einen Chatbot auf einer umfangreichen Wissensbasis aus verschiedenen Arten von Dokumenten, PDF-Dateien und Daten trainieren, die in Datenbanktabellen gespeichert sind. Das Tutorial zeigt Ihnen, wie Sie Rohdokumente mit unstrukturierten Daten in strukturierte Daten transformieren, in einem Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Object Storage-Bucket speichern und erweiterte KI-Modelle verwenden, um kontextbezogene Antworten aus Abfragen in natürlicher Sprache zu generieren. Das Beste ist, dass es sehr modular ist, so dass Sie eine Vielzahl von Modellen verwenden können.
Demo
Voraussetzungen und Setup
- Oracle Cloud-Account – Anmeldeseite
- Oracle Cloud Infrastructure – Dokumentation
- Oracle Database 23ai – Dokumentation
- OCI Generative AI – Dokumentation