Een krachtige chatbot voor kennisbanken maken met ongestructureerde data
Inleiding
Chatbots zijn niet nieuw, maar dankzij AI-services zijn er nu betere chatbots beschikbaar. Het doorzoeken van documenten met deze betere chatbots wordt sterk verbeterd met vectorzoekopdrachten in plaats van met traditionele zoekwoorden. En hoewel het trainen van modellen op ongestructureerde gegevens ontmoedigend kan lijken, kan het gebruik van retrieval-augmented generation helpen om een slimmere chatbot te maken die is getraind met nieuwe informatie.
In deze zelfstudie wordt gedemonstreerd hoe u een chatbot traint op basis van een uitgebreide kennisbank van verschillende soorten documenten, PDF-bestanden en gegevens die zijn opgeslagen in databasetabellen. In de zelfstudie ziet u hoe u onbewerkte documenten met ongestructureerde gegevens kunt omzetten in gestructureerde gegevens, deze kunt opslaan in een Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Object Storage bucket en geavanceerde AI-modellen kunt gebruiken om contextuele reacties te genereren op zoekopdrachten in natuurlijke taal. Het beste van alles is dat het zeer modulair is, zodat u verschillende modellen kunt gebruiken.
-demonstratie
Vereisten en instellingen
- Oracle Cloud account: aanmeldingspagina
- Documentatie over Oracle Cloud Infrastructure
- Oracle Database 23ai: documentatie
- OCI Generative AI: documentatie