um fator (que leva a um efeito)
O Círculo Principal de Compartilhamento de IA compilou um grande número de "comandos práticos" e várias "ferramentas de IA", que podem ser encontrados no site digitandopalavra-chaveA correspondência para pesquisa não conseguiu encontrar o recurso exato necessário. O site está repleto de excelentesGerar ferramentas de vídeoA incapacidade de ser encontrado é intolerável.
Sem a capacidade de desenvolver um site, podemos confiar em funções externas para fazer buscas:
Confiar no mecanismo de pesquisa para usar o método de "pesquisa no site" para resolver o problema parece ser um pouco complicado, e o conteúdo não está incluído no todo:
Ou simplesmente digite: site:www.aisharenet.com SEO
É claro que não tenho a capacidade de converter diretamente o conteúdo do site em pesquisa semântica e fornecer uma boa interface para usá-lo, portanto, o problema está centrado nisso:
Como converter o conteúdo do site em uma base de conhecimento facilmente recuperável.
análise de conteúdo
As ferramentas de IA e as instruções para seu uso, na área do cabeçalho, descrevem claramente seus recursos de conteúdo, enquanto a área de conteúdo, embora apresentada em mais detalhes, pode parecerinterrupçõestexto, o que afeta a qualidade da recuperação. Além disso, há imagens no conteúdo que eu gostaria de tentar fornecer aos leitores com uma prévia.
Exemplos de conteúdo de ferramentas de IA
Exemplo de uso do conteúdo de um comando
Pensando em estratégias de pesquisa
1. o título e o conteúdo são misturados como um parágrafo inteiro para participar da recuperação semântica
Prós: Conteúdo completo
Contras: O excesso de conteúdo leva a pesquisas imprecisas
2. recupere apenas o título e, em seguida, cite o conhecimento do conteúdo com base no título
Vantagem: pesquisa precisa
Contras: Escopo de pesquisa efetivo reduzido
3. insira o título e o conteúdo no modelo grande para dividir em pares de controle de qualidade
Vantagem: aumenta consideravelmente o alcance efetivo da busca
Desvantagens: custos de processamento e tempo mais altos; conteúdo e estrutura importantes do texto original serão perdidos
PS: não é necessário ter experiência em desenvolvimento, você pode implantar o projeto DIFY de geração em lote de pares de QA, não demonstrado aqui.
4. mapeamento do conhecimento
Conteúdo não adequado, ignorar.
Vou me basear em plataformas gratuitas e abertas para editar inteligências, que também não suportam gráficos de conhecimento.
A recuperação seletiva2 é simples e eficiente. Embora o alcance efetivo da recuperação seja reduzido, ele pode ser otimizado de forma incremental por meio de iteração contínua.
O assunto do conteúdo também não precisa estar envolvido na recuperação, desde que siga a semântica para recuperar olegendaIsso reduz o número de exceções geradas pelo modelo grande ao lidar com contextos longos, e o retorno do URL permite uma leitura mais completa.
Ferramenta de busca Carrier
Qual plataforma de três vias é usada para implementar a pesquisa semântica?
Há muitas plataformas gratuitas no mercado que oferecem suporte a bases de conhecimento, como MetaBase, Smart Spectrum, Buckle e Wenshin. Aqui, vou escolher a plataforma que suporta a importação de pares de QA para recuperação.
Recuperar pares de QA: retorne a resposta B correspondente à pergunta A recuperando a pergunta A de volta para o modelo grande e use B como conteúdo de referência para responder à pergunta do usuário.
Qual plataforma é melhor, qual entendimento semântico é melhor, não é considerado aqui, seu desempenho básico é basicamente considerado dentro do padrão.
Onde os usuários o utilizam?
O push principal é público, portanto, permite que os usuários pesquisem em público.
O Smart Spectrum é bom, mas eu escolho o Wenxin Intelligent Body, que tem instruções operacionais mais claras para lidar com as regras de controle de qualidade. Ao mesmo tempo, o Wenshin Intelligent Body pode ser publicado no Baidu para aquisição de clientes. Leitura recomendada:Killer Traffic Portal: usando o corpo inteligente de IA para obter tráfego externo para sites e números públicos em longo prazo
Tutorial de operação
1. exportar arquivos XML do WordPress
2. conversão de XML para o formato MD
2.1 Clique aqui para fazer o downloadprojeto blog2md(matemática) gêneroDescompacte no diretório D:\222\blog2md
2.2 Abra o terminal SHELL clicando com o botão direito do mouse no início do diretório blog2md.
2.3 Provavelmente, você precisará instalar as dependências; digite o seguinte comando
Comando de instalação: npm install xml2js Verificar o comando: npm list xml2js
2.4 Nomeie o arquivo XML exportado como 111.xml, coloque-o no diretório D:\222\blog2md e execute o seguinte comando
node index.js w 111.xml out
2.5 Nesse momento, o diretório D:\222\blog2md\out é gerado, e você pode verificar se o conteúdo gerado está correto após inseri-lo.
3.MD Converter o formato EXCEL
A grade de conteúdo do md é estruturada, por isso é bom extraí-la. Aqui, escrevo um regular em chatgpt e o executo em python.
Quero extrair: nome do arquivo (o nome do arquivo é o URL, por exemplo, https://www.aisharenet.com/anse/), título, área de conteúdo (--- o conteúdo abaixo)
3.1 Após a execução do script python, o arquivo output.xlsx é gerado no diretório atual.
Conteúdo do script:
Salve o arquivo de script com um nome aleatório: 111.py e coloque o script em qualquer diretório; neste caso, coloquei-o em D:\222\blog2md.
Execute a partir da linha de comando (a linha de comando padrão não pode executar 111.pt diretamente, você deve adicionar o prefixo . \)
. 1.py
O código do arquivo de script é o seguinte, salve-o como 111.py (gerado pelo CHATGPT)
Diretório para ler arquivos md: folder_path = "D:\\222\\blog2md\\out"
Gerar o EXCEL no diretório atual: output_file = "output.xlsx"
3.2 Agrupar output.xlsx como uma base de conhecimento a ser carregada
Aqui, apenas o título é mantido e o URL completo é excluído.
4. base de conhecimento carregada pelo corpo inteligente da Manxim
4.1 Acesso ao Literacy Mind Intelligence Body e upload da base de conhecimento
4.2 Carregamento de arquivos EXCEL
4.3 Colunas de pesquisa personalizadas (esse é o motivo do uso do Wenshin Intelligence, pois outras ferramentas não têm essa interface)
Para obter mais dicas sobre como organizar sua base de conhecimento, continue lendo:Tutorial do Wenxin Intelligent Body: (4) Processamento de documentos e sincronização com a base de conhecimento
5. criar inteligências e publicá-las para uso
5.1 Criação da Intelligentsia
Aqui, simplesmente o configuraremos sem nos prendermos a detalhes específicos. Começando a criar inteligências...
Você pode tentar usar o modo com pouco código para criar corpos inteligentes, adicionando lógica de julgamento de várias bases de conhecimento, afinal, o site tem muitos canais:Tutorial de corpo inteligente Wenxin: (V) Coreografando fluxos de trabalho de corpo inteligente
5.2 Configuração do Intelligentsia
Desative as funções que não sejam da Base de Conhecimento para evitar anomalias, e deixarei as outras configurações como padrão, sem ajuste fino.
A taxa de acerto da base de conhecimento recuperada deve ser testada brevemente, caso contrário, é fácil fazer a correspondência com conteúdo irrelevante.
5.3 Depuração e visualização da saída
5.4 Intelligentsia editorial
máximo
No final, você obtém um corpo inteligente que pode procurar rapidamente ferramentas de IA no público, tudo de graça! Enquanto isso, com base no canal de distribuição do Wenxin Smartbody ( Plataforma de carroceria inteligente Wenxin: aplicativos de carroceria inteligente criados com base em canais de distribuição completos e fechamentos comerciais ), essa ferramenta será lançada na página inicial do Baidu para fornecer acesso aos usuários.
