GoMate

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GoMate是一个基于Retrieval-Augmented Generation (RAG)框架的模型,专注于提供可靠输入和可信输出。它通过结合检索和生成技术,提高信息检索和文本生成的准确性和可靠性。GoMate适用于需要高效、准确信息处理的领域,如自然语言处理、知识问答等。

需求人群:

"GoMate适用于开发者、数据科学家和企业,特别是那些需要处理大量文本数据并生成可靠输出的组织。它通过提供高效的文本处理能力,帮助用户节省时间,提高工作效率。"

使用场景示例:

在问答系统中,使用GoMate快速准确地回答用户问题。

在内容推荐系统中,利用GoMate分析用户兴趣,推荐相关文档。

在企业知识管理中,通过GoMate检索和生成技术,快速找到所需信息。

产品特色:

文档解析:使用TextParser模块对文档进行解析,提取关键内容。

向量存储:通过VectorStore模块,将文档内容转化为向量形式存储。

嵌入模型:使用BgeEmbedding等嵌入模型,将文本转换为向量表示。

问题查询:根据用户问题,使用嵌入模型进行向量查询,找到最相关的文档。

文本生成:结合检索到的文档内容,使用GLMChat等生成模型生成回答。

文档更新:支持动态添加文档,更新模型的检索和生成能力。

使用教程:

1. 安装GoMate所需的Python环境和依赖库。

2. 准备文本数据,使用TextParser模块进行文档解析。

3. 利用VectorStore模块将解析后的文档存储为向量形式。

4. 选择或训练合适的嵌入模型,如BgeEmbedding。

5. 根据用户输入的问题,使用嵌入模型进行向量查询。

6. 结合检索到的文档内容,使用生成模型生成回答或输出。

7. 根据反馈调整模型参数,优化输出结果。

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