AI應用體驗-QiWen-Plus大模型之聊天小助手

AI應用體驗-QiWen-Plus模型之聊天小助手

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主體流程

常規架構參考

模型選擇

模型配置

通義千問-Plus

通義千問超大規模語言模型的增強版，支援中文英文等不同語言輸入。

Model

qwen-plus

計費詳情

模型呼叫-輸入0.004/text_token（千個）

模型呼叫-輸出0.012/text_token（千個）

模型部署-後付費20元/算力單元/小時（8算力單元）

應用配置知識庫

Serverless應用配置

雲IDE

在瀏覽器IDE中，修改程式碼

函式資源情況

雲函式監控

Serverless壓測

知識庫-原理流程圖

構建知識庫

原始文件

https://www.ndrc.gov.cn/hdjl/yjzq/202312/P020231215685140119139.pdf

已經自動切片

基於

基於RAG實現知識庫

在RAG（檢索增強生成）系統中，解析文件PDF後進行切片的原因主要可以歸結為以下幾點：

一、最佳化資訊檢索與處理能力

1. 提高資訊檢索效率：
   • 長篇文件在未經切片處理時，整體作為單個條目儲存在向量資料庫中，可能導致檢索時計算量過大，影響檢索速度。透過切片，將文件分解為多個較小的文字塊，可以顯著減少單次檢索的計算負擔，從而提高檢索效率。
2. 增強資訊檢索的準確性：
   • 切片有助於更精確地匹配使用者查詢。使用者查詢可能只針對文件中的某個特定段落或句子，透過切片處理，可以確保這些具體資訊能夠更容易地被檢索到，從而提高檢索的準確性。

二、減輕模型負擔

• 降低模型處理難度：
  • 大語言模型（LLM）在處理長文字時可能會遇到效能瓶頸或準確性下降的問題。透過將長文件切片為較短的文字塊，可以減輕模型的負擔，使其更容易處理並生成更準確的輸出。

三、提升使用者體驗

• 快速響應：
  • 在實時或互動性要求較高的應用場景中，如聊天機器人或智慧問答系統，切片處理可以顯著縮短響應時間，提升使用者體驗。
• 更精準的答案：
  • 切片處理使得系統能夠更精確地定位到使用者查詢的相關資訊，從而提供更準確、更有針對性的答案。

四、適應不同場景需求

• 適應不同長度的查詢：
  • 使用者查詢的長度可能各不相同，從簡短的關鍵詞到長句或段落。切片處理可以確保系統能夠靈活應對不同長度的查詢，提高系統的適應性和魯棒性。
• 支援多粒度檢索：
  • 透過切片處理，系統可以支援從句子級別到段落級別乃至文件級別的多粒度檢索，滿足不同場景下的需求。

以下是一些常見的切片規則：

一、基於字元或句子的切片

1. 按字元切分：
   • 指定一個字元數作為塊（chunk）的大小，然後按照字元數將文件切分為多個塊。這種方法簡單直接，但可能會破壞句子的完整性，導致語義上的不連貫。
   • 可以設定塊之間的重疊大小，以減少因切分導致的語義損失。
2. 按句子切分：
   • 以句子為單位進行切分，保持每個塊的語義完整性。這種方法需要識別文件中的句子邊界，通常可以透過標點符號（如句號、問號、感嘆號等）來確定。

二、基於標點符號的切片

• 利用文件中的標點符號（如逗號、分號、段落標記等）作為切分點，將文件切分為多個邏輯上相對獨立的塊。這種方法可以較好地保持每個塊的語義連貫性。

三、基於文件結構的切片

• 對於具有特定結構的文件（如Markdown、Python程式碼等），可以根據文件的結構進行切片。例如，Markdown文件可以按照標題、段落、列表等結構進行切分；Python程式碼可以按照函式、類、模組等結構進行切分。

四、遞迴切片

• 遞迴切片是一種更為複雜的切片方法，它會在初次切片的基礎上，對得到的每個塊進行進一步的切分，直到滿足特定的條件（如塊的大小、重疊度等）。這種方法可以更加精細地控制切片的結果，但也會增加計算的複雜度。

五、Agent輔助的切片

• 使用Agent（如自然語言處理模型）來判斷兩個塊是否需要進行合併。這種方法可以基於語義相似度、上下文關係等因素來做出決策，從而得到更加合理的切片結果。

六、其他注意事項

• 塊的大小：塊的大小應根據實際需求進行設定。較大的塊可以包含更多的資訊，但可能會增加檢索和處理的難度；較小的塊則可以提高檢索的精度，但可能會增加切片的數量。
• 重疊度：設定適當的重疊度可以減少因切分導致的語義損失。但過高的重疊度也會增加切片的冗餘度。
• 語義連貫性：在切片過程中應儘量保持每個塊的語義連貫性，以便在後續的檢索和生成過程中能夠更好地利用這些資訊

知識庫配置

效果圖

我是產品經理，資料要素在醫院IT運維平臺如何實踐？

在醫院IT運維平臺中實踐資料要素的理念和技術，可以圍繞以下幾個方面進行：

1. 資料標準化與整合

• 統一資料標準：確保不同來源的資料能夠被統一處理和理解，例如電子病歷、檢查報告等。
• 資料整合平臺：構建一個能夠整合醫院內部各個系統（如HIS、PACS、LIS等）以及外部資料來源（如公共衛生資料）的平臺。

2. 資料安全與隱私保護

• 落實資料安全法規：根據《“資料要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》中的要求，加強資料安全治理體系，完善資料分類分級保護制度。
• 個人資訊保護：確保患者資料的收集、儲存、使用均符合相關法律法規的要求。

3. 資料質量控制

• 資料清洗與驗證：定期進行資料的質量檢查，包括去除重複資料、修正錯誤資料等。
• 持續監控：建立一套機制來持續監控資料質量，並及時發現並解決問題。

4. 資料分析與應用

• 智慧運維：運用AI技術自動檢測系統異常，預測故障，實現智慧運維。
• 效能最佳化：透過對歷史資料的分析，最佳化IT系統的資源配置和使用效率。
• 決策支援：為管理層提供資料驅動的決策支援，比如透過資料分析改進醫療服務流程、提升患者滿意度等。

5. 資料驅動的服務創新

• 電子病歷共享：推進電子病歷資料的標準化和共享，支援醫療機構間的檢查檢驗結果互認。
• 一站式理賠結算：支援醫保、商保機構間的資料協同，實現醫療費用的快速結算。

6. 技術支援與培訓

• 技術支援：為IT運維團隊提供必要的技術支援，確保他們能夠有效地管理和使用資料。
• 人員培訓：定期組織培訓，提升員工對於資料要素重要性的認識及資料處理能力。

7. 法規遵循與合規性

• 遵守相關法律法規：確保所有的資料採集、處理和使用都符合國家及地區的法律法規要求。

透過這些措施，醫院不僅可以提升IT運維效率，還能更好地利用資料資源改善醫療服務質量和管理水平。同時要注意，在實踐過程中要密切關注資料安全和個人隱私保護，確保符合相關法規要求。

以下是通義2.5版模型回答，有知識庫相關比較貼近

在醫院IT運維平臺中實踐資料要素主要涉及以下幾個方面：

1. 資料收集：

   • 收集系統日誌、效能指標、使用者行為等多維度資料。
   • 確保資料的質量和完整性。

2. 資料治理：

   • 建立資料標準和規範。
   • 實施資料清洗、整合和驗證流程。
   • 確保資料安全性和隱私保護。

3. 資料分析：

   • 利用大資料技術和分析工具進行實時監控和預測性分析。
   • 識別運維中的瓶頸和潛在故障點。

4. 資料驅動決策：

   • 基於資料分析結果最佳化IT資源分配。
   • 提升服務可用性和使用者體驗。

5. 自動化與智慧化：

   • 開發智慧演算法來自動檢測異常並觸發預警。
   • 透過機器學習模型預測系統負載和故障趨勢。

6. 持續改進：

   • 定期評估資料要素的應用效果。
   • 根據反饋迴圈迭代最佳化策略。

作為產品經理，你需要關注如何將這些技術應用到實際場景中，同時確保解決方案符合醫療行業的法規要求。

通義2-72B版的回覆是:

資料要素在醫院IT運維平臺的實踐中，主要圍繞以下幾個方面進行：

1. 資料收集與整合：首先，需要建立一個全面的資料收集系統，這包括但不限於系統日誌、效能指標、故障記錄、使用者行為資料等。這些資料需要從醫院的各種IT系統（如HIS、PACS、LIS等）中收集，並整合到一個統一的資料倉儲或資料湖中。

2. 資料分析與洞察：利用大資料分析和AI技術，對收集到的資料進行深度分析，識別出系統的執行模式、潛在問題和最佳化機會。例如，可以使用機器學習模型預測系統故障，提前進行維護；或者透過分析使用者行為資料，最佳化系統介面和流程，提升使用者體驗。

3. 實時監控與預警：建立實時監控系統，對關鍵效能指標進行持續跟蹤，一旦發現異常，立即發出預警，以便運維人員及時響應。同時，也可以設定自動化的故障處理流程，減少人工干預。

4. 資料驅動決策：將資料分析的結果用於指導運維決策，比如根據歷史資料預測未來資源需求，合理規劃IT投資；或者基於使用者反饋和行為資料，不斷最佳化和升級系統功能。

5. 資料安全與隱私保護：在處理患者相關資料時，必須嚴格遵守資料安全和隱私保護法規，確保資料在收集、儲存、處理和傳輸過程中的安全性和合規性。

6. 資料視覺化：透過資料視覺化工具，將複雜的資料以圖表、儀表盤等形式展示出來，幫助運維人員快速理解系統狀態，提高決策效率。

7. 持續最佳化與迭代：根據資料分析結果和實際運維效果，持續最佳化資料收集、分析和應用策略，形成閉環的迭代最佳化機制。

透過上述實踐，資料要素可以有效地提升醫院IT運維平臺的效率、穩定性和安全性，為醫院提供更好的技術支援和服務。

相關前端技術棧

NLUX概述

NLUX（Natural Language User Experience）是一個專為JavaScript和React社群打造的開源庫，旨在簡化將大型語言模型（如ChatGPT、Hugging Face等）整合到網頁應用中的過程。NLUX讓開發者能夠輕鬆構建自己的聊天機器人使用者介面，並透過自然語言提示自定義機器人的個性，從而為使用者提供更加智慧和個性化的互動體驗。

NLUX的主要特點

1. 高度整合的React元件：
   • NLUX提供了React元件（如<AiChat />）和鉤子（如useChatAdapter），使得開發者可以輕鬆地將對話介面整合到他們的React應用中。
2. 多語言模型介面卡：
   • NLUX支援多種流行的LLM（大型語言模型）框架，包括ChatGPT、Hugging Face和LangChain等。這意味著開發者可以根據自己的需求選擇合適的模型，並透過NLUX快速整合。
3. 流式響應處理：
   • NLUX實現了聊天響應的即時流式顯示，這有助於提升使用者體驗，使得對話過程更加流暢和自然。
4. 自定義渲染與主題：
   • NLUX允許開發者完全定製UI，包括透過主題和自定義元件來調整外觀和感覺。這使得聊天機器人能夠與應用的整體風格保持一致。
5. 輕量化無依賴：
   • NLUX的核心庫零外部依賴，保持了高效能的同時降低了入門門檻。這使得開發者可以更容易地將NLUX整合到他們的專案中。
6. 個性化定製：
   • 開發者可以透過自然語言提示和幾行程式碼來個性化他們的聊天機器人，以給對話增添一點個性。他們還可以指示機器人要嚴肅、幽默、謙虛或自信等不同的對話風格。

NLUX的應用前景

NLUX的應用前景非常廣闊，可以應用於多個領域，如客服自動化、教育輔助、健康諮詢、智慧家居控制等。在電商網站中，NLUX可以提供個性化的購物助手；在線上教育平臺中，NLUX可以構建互動教學環境，增強使用者體驗並提升業務效率。

nlux.js（NLUX）是一個功能強大的開源庫，它讓前端工程師能夠輕鬆地將大型語言模型整合到網頁應用中，構建智慧、個性化的聊天機器人和對話系統。透過NLUX，開發者可以為使用者提供更加流暢、自然的互動體驗，並在多個領域實現創新應用。

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作者：Petter Liu
出處：http://www.cnblogs.com/wintersun/
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