首先，主要目标是利用公司现有的知识，这些知识通常以数字文档的形式存在。这些文档通过预处理被分解为各个部分 - 根据复杂程度，这可以手动或自动完成。然后从这些文本片段生成所谓的嵌入，并将其存储在矢量数据库中。为此目的合适的嵌入模型是 Luminous Explore，它在 Aleph Alpha 的一篇优秀博客文章中介绍：Luminous Explore: A Model for World-Class Semantic Representation
当用户提出问题时，首先会为此问题创建嵌入。然后将此嵌入与向量数据库中现有的文档嵌入进行比较，并返回最佳匹配结果。然后，问题和结果被传递到 Luminous Complete 模型，该模型会生成适当的答案。最后，LuminousExplain可以用来澄清答案是基于文档的哪一部分。
集成选项
该解决方案的集成选项极其多样且灵活。后端架构可以轻松集 医疗保险线索电子邮件列表 成到各种平台中，包括传统网站、Microsoft Teams 中的聊天机器人，甚至语音控制系统。该架构的模块化和可扩展设计确保了在几乎所有系统上的快速实施。通过提供通用接口，该解决方案可以无缝集成到各种应用程序、程序或网站中。这种方法使您能够在各种场景和上下文中利用强大的语义搜索和分析来优化用户体验并更轻松地访问有价值的信息。
在此展示中，我向您展示一个应用程序来说明上述过程。首先，一本关于合成材料的书被转换为嵌入并相应地建立了索引。在下一步中，用户可以输入搜索词。您输入的搜索词用于识别出现在文档窗格中的最佳匹配文档。然后，Luminous Complete 使用 Luminous Complete 生成对原始查询的精确且相关的响应。这些技术的结合使得高效、直观地访问信息成为可能，从而使用户能够节省宝贵的时间并专注于他们的核心任务。
可能的用途
会话代理有许多可能的用途，但我想在这里举几个例子：
客户支持：公司中可以使用对话代理，通过从知识数据库中提取语义上适当的问题答案来帮助客户解决问题。
电子商务：这样的代理可以通过分析客户的查询并根据他们的需求和偏好提供相关的产品建议来帮助客户找到合适的产品。
个人助理：会话代理可以充当数字助理，帮助用户组织任务、设置提醒、在网络上查找信息，甚至撰写电子邮件和消息。
电子学习：具有语义搜索功能的对话代理可用于学习环境，帮助学生找到适合其特定问题和需求的相关信息和学习材料。
医疗保健：此类代理可以通过提供有关疾病、药物和治疗的信息来帮助患者和医务人员，甚至可以依靠医学文献来帮助诊断疾病。
旅行计划：对话代理可以根据旅客的喜好和要求帮助他们找到目的地、航班、酒店和活动。
新闻和内容发现：这样的代理可以帮助用户根据他们的兴趣和偏好发现个性化的新闻和内容。
人力资源管理：对话代理可以通过协助回答员工询问、进行员工调查或管理申请人数据来帮助提高人力资源部门的效率。