教育/培训行业智能体应用及分类
1、教培智能体应用及分类
2、 知识库检索模型逻辑
拍照检索知识点视频的本质是文字检索文字，即事先将知识点视频处理好，每个都加上文本描述。然后拍照图片后转为关键文字去知识库搜索视频描述，并返回匹配度最高的文字对应的视频
知识库切片后会存储为向量的形式，检索一般是通过Embedding模型+Reranker模型的方法去实现，前者负责快速检索出前n个关联向量，后者负责对这些关联向量再次进行相似度排序。
Embedding模型是问题集一个向量库，答案一个向量库。用户提问后先通过问题集转换为向量再去答案中匹配。
Reranker是问题+答案共同构成一个向量。用户提问后和给出相似答案后，将提问和答案共同组成为向量去计算相似度。
① 好用的知识库检索模型
最新更新可看huggingface排行榜
② 微调Embedding模型策略
利用难负例进行微调，不断引入和正例相反但相似度极高的例子去调低之间的相似度。
