embedding 如何给猫娘完整的一生?

2023-06-01 22:01:37 +08:00
 zhaohua

受到这个主题 https://v2ex.com/t/922110 的启发,借助 langchain,我最近试着给站点的几个角色添加了向量上下文,结果不是很满意。

我尝试了几种思路: 首先根据用户最新的提问和从向量数据库找到匹配的小说原文,然后把查询到的内容作为上下文插入到对话中。

测试发现:如果我把匹配的数据插入到当前回合作为用户回话的一部分,openai3.5 回答就和上下文强相关了,但是和历史会话的关系不大(测试角色:卡莉斯塔)。但如果我把向量数据插入作为 assistant 回复插入到回话顶部,3.5 的回答和上下文的关联性又太弱(测试角色:绯与魔物娘) 似乎向量只能用在文档问答场景。

现在没了思路, 希望各位给点建议。 测试站点 https://chatcat.zhaoyoung.me 站点密码:chatcat

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2 条回复
hyperzlib
2023-06-02 14:41:39 +08:00
我发现最好是通过另一个低阶语言模型抽取提问中需要查询的部分,排除一些命令部分,这样向量的搜索会更精确。但是目前还没有用 ChatGPT 以外的排除指令部分的方法。正在看能不能通过 BERT 来实现。
hyperzlib
2023-06-02 14:43:57 +08:00
而且直接抽取小说文本获取的文本的信息密度太低了,ChatGPT 也无法总结出多少有效信息。

这是一个专为移动设备优化的页面(即为了让你能够在 Google 搜索结果里秒开这个页面),如果你希望参与 V2EX 社区的讨论,你可以继续到 V2EX 上打开本讨论主题的完整版本。

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