成人网有哪些
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本文作家：铂金小猪白虎 a片
从红薯喊我来折腾 AI 于今也曾四个月了，很感恩 Gitee AI 团队在这个过程中接管的维持与匡助，亦然基于 Gitee AI 团队给我的宏大信心，咱们辘集昆仲单元申报的国度卫健委《2024年医学工程科研神气》胜利通过审批，拿到了立项禀报书。
咱们的神气是一个围绕医疗竖立和医用耗材开展 AI 使用探索的一个应用，触及到 AI 方面的业务经过，主要就是需要欺诈 RAG+LLM 的功能，给临床提供指定型号的竖立或耗材的精确带领。为此，咱们采选了 Dify 作念为咱们的 LLM 应用开拓平台。
Dify 是一款开源的大谈话模子（LLM）应用开拓平台。它交融了后端即劳动（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开拓者可以快速搭建坐蓐级的生成式 AI 应用。该平台提供了高出方便和宏大的经过编排武艺，从简了咱们许多职责研发开拓职责。但当咱们实在参加具体的业务研发中时，发现 Dify 的 RAG 体系，并不可知足骨子需要，即等于它也曾在最新版块中绽放了 API 调用外部 RAG 的功能。
业务需求分析
在临床职责中，咱们会有 L 个家具种类，每个家具种类下可能会有 M 个企业，每个企业又会有 N 个家具型号，不同的型号功能不同。在 Dify 现存的常识库体系下，我只可进行大分类的常识库归类，举例监护仪下就是统共品牌的监护仪，呼吸机下就是统共品牌的呼吸机。
这就形成了两个很严重的恶果，一是搜索 A 品牌的机器却调回了 B 品牌的证实；二是搜索同品牌下 A 型号的内容却调回了 B 型号的。如斯张冠李戴，显着是不妥当医疗职责在精确度方面的条目。因此，咱们需要针对具体型号的家具作念精确内容的调回。
业务功能达成 Dify 的外部 RAG 并非良配
从业务经过上看，撸撸色咱们只需要输入要道词，输出调回内容即可。但细细分析，其实是经过输入要道词→特征提真金不怕火→向量调回→重排→LLM处理这么的一系列操作。这里必须要给Dify一个大点赞，内置的经过编排器果真是很方便，模子劳动提供商也高出全面，但在 RAG 上武艺照旧会稍稍弱了一些。外部常识库的 API 结构和经过，看起来很可以，实在用起来实为鸡肋。
解锁新的 RAG 调回姿势
为了达成每次搜索只在戒指规模内进行 RAG，经过讨论，向量数据库选用 Zilliz（其实和 Milvus 大差不差，仅仅我懒得折腾劳动器搭建）。Zilliz提供了 RESTful API，可以径直通过 API 来进行调回，Gitee AI 提供 Embedding 劳动，而 Dify 有一个 HTTP 调用的节点。于是乎，一个完整的职责流就出来了：
通过 Http 节点，领先调用 Gitee AI 的特征抽取劳动，获取的扫尾丢给 Zilliz 调回指定区块的内容。如斯即可不作念任何填塞开拓，就达成个性化的常识调回。
调回质地测试
咱们左证临床常见的问题，准备了100个常识库有关的问题进行测试，最终得到的扫尾如下：
了然于目，通过自界说编排的向量调回经过，咱们可以通过极低的履行老本，就可以得到高出高精度的调回质地。
为什么是Gitee AI
不可否定，采选 Gitee AI 是几许掺杂了一些昆仲情谊在内部的，但从永远来看，老本、劳动、可靠性王人是必须要探讨的要素，毕竟作念的可王人是单元的事儿。也试过了 Dify 提供的种种模子劳动平台，但我觉得最宽解的照旧 Gitee AI。
可能有东谈主会说 Gitee AI 的模子数目未几，但我念念和诸君基友说一句，劳动踏实可靠比数目多更热切。Gitee AI 莫得无言其妙的风控和无言其妙的限流，这少许很过劲。而况，你要的姿势这里王人有（LLM、TEXT EMBEDDING、RERANK、SPEECH2TEXT、TTS）。
对于劳动，还需要高出表扬一下 Gitee AI 团队的落幕维持，当我将这一念念法示知 Gitee AI 的开拓东谈主员后，我提出他们开拓了一个 Dify 器用，可以方便咱们用器用来调取 Gitee AI 的劳动，经过几天的准备，这些哥弟果真作念出来了。
而这个器用也曾更新到了 Dify 最新版块中，接待诸君看官使用体验。
结语
作念为一个混迹于公立病院的非厚爱门径员，本年一直在探索把 AI 武艺应用于平日职责中，我历久觉得卷大模子那些事情，不妥当大多量。而平日用 AI 的作念个头像，写个段子，又显得略微业余。对于更多门径员来说，把 AI 的某一个特质功能应用到平日的职责中，惩办某一个痛点这就是最佳的革命，而 Gitee AI 给咱们一个极低的履行老本，推选全球使用。
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