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人工智能：重塑医疗、企业与生活的未来知识管理——以HelpLook为例一、医疗行业：AI引领的医疗革新随着人工智能（AI）技术的持续飞跃，我们正身处一场跨行业的深刻变革之中。在医疗健康的广阔舞台上，人工智能技术正扮演着日益重要的角色。它不仅能够辅助医生进行病例的精准诊断，提高诊断的准确性和效率，还在药物研发领域展现出巨大潜力，通过大数据分析加速新药发现，为患者带来更快、更有效的治疗方案。HelpLook，作为一款采用AI技术的知识库平台，正实际应用于医疗健康行业，正是这一趋势的生动体现。它利用AI技术整理和分析海量医疗信息，为医护人员提供即时、准确的知识支持，进一步提升了医

我自己的资料整理导引（三）：文本格式基础程序之间的数据交互其实是一件非常复杂的事情，因为不同的数据有不同的格式，怎么统一起来是个很大的问题。今天我们只讨论计算机中文本的交互。总体来说，在文本数据交互的时候，要考虑以下几个问题：

健忘的派大星

手把手教你搭建本地知识库问答AI机器人，学不会你来找我！！没有知识库喂养的AI，就像一个刚出大学校门的学生，有潜力但很多实际问题无法回答，而经过本地知识库加持的AI，那才是特定领域的专家，可以成为你的良师益友，协助你更好的解答实际问题。

怎么看AI大模型（LLM）、智能体（Agent）、知识库、向量数据库、知识图谱，RAG，AGI 的不同形态？在 AI 人工智能时代，智能体将会是未来最主流的大模型应用方式？人人都有机会通过智能体，解锁成为【超级个体】。

知识管理新纪元：推荐十款知识中台搭建软件在当今信息爆炸的时代，知识管理已成为企业和个人不可或缺的一部分。一个高效、易用的知识中台，或者说知识库，不仅能提升工作效率，还能促进团队协作和知识共享。本文将为您推荐十款知识中台搭建软件，其中包括HelpLook AI知识库、Confluence、GitBook、Document360、Bloomfire、阿里云知识图谱、Notion、Zendesk Guide、Mem.AI、Logseq。

30个GPT提示词天花板，一小时从大纲到终稿PROMPT 1中文：构建研究背景与意义，阐述研究问题的紧迫性和重要性。English: Establish the research background and significance, elucidating the urgency and importance of the research question.

AI大模型_学习君

基于大模型 + 知识库的 Code Review 实践💡 想法源于在一次 Code Review 时，向 Claude 询问哪种写法代码更优雅得来。当时就想能不能让 AI 帮我们辅助做 Code Review？

大模型系列-fastgpt,ollama搭建本地知识库参考:Ollama 中文文档由于M3E模型不可商用,由可商用模型bge-m3替换,安装

大鹏的NLP博客

本地源码方式部署启动MaxKB知识库问答系统https://github.com/1Panel-dev/MaxKBpython 版本大于3.11conda create -n mymaxkb python=3.12 pip install poetry

如何利用AI优化知识中台的用户体验在数字化时代，知识中台作为企业知识管理与服务的重要载体，其用户体验的优劣直接关乎到信息的有效传递、员工的学习效率及企业的整体创新能力。随着人工智能（AI）技术的飞速发展，将AI融入知识中台的设计与优化中，已成为提升用户体验、增强用户满意度与参与度的重要途径。本文将从用户界面优化、智能交互设计、个性化推荐及持续学习优化四个方面，探讨AI如何助力知识中台的用户体验升级。

AI大模型_学习君

FastGPT：利用大模型重新定义传统知识库传统知识库的痛点传统知识库广泛应用于企业文档管理、客户支持等场景，但随着信息量和复杂度的增加，存在以下显著问题：

息流使用宝典

FlowUs 小程序：开启高效之旅，订阅内容超精彩一、丰富多样的订阅选择FlowUs 小程序提供了极为丰富的订阅内容。无论你是对知识管理、项目管理感兴趣，还是专注于创意写作、时间规划，都能在这里找到适合自己的订阅选项。从专业的行业资讯到实用的技巧指南，从激发灵感的创意案例到深入的学术研究，订阅内容涵盖了各个领域，满足不同用户的多样化需求。

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FlowUs息流通过集成多种第三方应用和服务，极大地提升了用户的工作效率和协同能力FlowUs息流通过集成多种第三方应用和服务，极大地提升了用户的工作效率和协同能力。以下是一些集成功能及其对提高效率的贡献：

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企业知识库用不起来？试一下用HelpLook同步钉钉组织架构提升企业管理和协同效率已成为增强竞争力的关键。企业通过知识管理，搭建内部知识库，将分散的经验和知识转化为系统化流程，减少重复解释，促进业务高效运作。这为企业提供了坚实的基础。

springai+pgvector+ollama实现rag首先在ollama中安装mofanke/dmeta-embedding-zh:latest。执行ollama run mofanke/dmeta-embedding-zh 。实现将文本转化为向量数据

大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓

交互式知识库问答：一种结合大型语言模型的多轮交互方法在当今信息爆炸的时代，人们每天都要处理海量的数据和信息。在这样的背景下，基于知识库的问答系统（KBQA）成为了一个重要的研究领域，它旨在使计算机能够理解自然语言提出的问题，并从结构化的知识库中检索出准确的答案。然而，KBQA面临着一系列挑战，尤其是如何将复杂的自然语言问题转化为可在知识库上执行的查询，以及如何在资源受限的情况下实现高效的问答。

MonkeyKing_sunyuhua

模型微调和使用知识库的区别模型微调和使用知识库在增强人工智能系统性能方面有不同的目标和方法。以下是两者的主要区别：定义：过程：优点：

AI-知识库搭建（一）腾讯云向量数据库使用将已知的问答知识，问题和答案转变成向量存储在向量数据库，在查找答案时，输入问题，将问题向量化，匹配向量库的问题，将向量相似度最高的问题筛选出来，将答案提交。

江小皮不皮

python使用elasticserch进行混合搜索构建知识库待写入数据存储在json文件中，里面是query和answer的对子。IK 分词器可以将中文文本切分成一个个有意义的词语，并计算这些词语的词频（term frequency，TF），用于构建倒排索引。在搜索时，Elasticsearch 会根据查询词的词频和文档中各个词语的词频来计算文档的相关性得分，从而排序返回搜索结果。

Python算法实战

【RAG实践】基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建基于本地知识库的问答机器人LLM 会产生误导性的 “幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。