可用于智能客服的完全开源免费商用的知识库项目

介绍

FastWiki项目是一个高性能、基于最新技术栈的知识库系统,专为大规模信息检索和智能搜索设计。利用微软Semantic Kernel进行深度学习和自然语言处理,结合.NET 8和MasaBlazor前端框架,后台采用.NET 8+MasaFramework+SemanticKernel,实现了一个高效、易用、可扩展的智能向量搜索平台。我们的目标是提供一个能够理解和处理复杂查询的智能搜索解决方案,帮助用户快速准确地获取所需信息。

技术栈

  • 前端框架:MasaBlazor通过HttpClient实现前后分离

  • 后端框架:MasaFramework 基于 .NET 8使用MiniApis实现webApi功能,并且更高的性能

  • 向量搜索引擎:使用 PostgreSQL 的向量插件,优化搜索性能

  • 深度学习与NLP:微软Semantic Kernel,提升搜索的语义理解能力

  • 许可证:Apache-2.0,鼓励社区贡献和使用

特点

  • 智能搜索:借助Semantic Kernel的深度学习和自然语言处理技术,能够理解复杂查询,提供精准的搜索结果。

  • 高性能:通过pgsql的向量插件优化向量搜索性能,确保即使在大数据量下也能快速响应。

  • 现代化前端:使用MasaBlazor前端框架,提供响应式设计和用户友好的界面。

  • 强大的后端:基于最新的.NET 8和MasaFramework,确保了代码的高效性和可维护性。

  • 开源和社区驱动:采用Apache-2.0许可证,鼓励开发者和企业使用和贡献。

项目部分截图介绍

添加知识库:

上传我们的文档:

点击上传或将文档推动到此处(暂仅支持md或txt等文本文件后续会支持pdf等格式)

上传我们的文档下面提供我们的文档模板:

# 为什么选择 MASA Blazor?## Blazor 是什么?Blazor 是一个使用 .NET 生成交互式客户端 Web UI 的框架:- 使用 C# 代替 JavaScript 来创建信息丰富的交互式 UI。
- 共享使用 .NET 编写的服务器端和客户端应用逻辑。
- 将 UI 呈现为 HTML 和 CSS,以支持众多浏览器,其中包括移动浏览器。
- 与新式托管平台(如 Docker)集成。使用 .NET 进行客户端 Web 开发可提供以下优势:
- 使用 C# 代替 JavaScript 来编写代码。
- 利用现有的 .NET 库生态系统。
- 在服务器和客户端之间共享应用逻辑。
- 受益于 .NET 的性能、可靠性和安全性。
- 在 Windows、Linux 和 macOS 上使用 Visual Studio 保持高效工作。
- 以一组稳定、功能丰富且易用的通用语言、框架和工具为基础来进行生成。## MASA Blazor 是什么?基于Material Design设计和BlazorComponent的交互能力提供标准的基础组件库。提供如布局、弹框标准、Loading、全局异常处理等标准场景的预置组件。从更多实际场景出发,满足更多用户和场景的需求,缩短开发周期,提高开发效率,并提供一整套Web解决方案 - MASA Blazor Pro。## 为什么选择 MASA Blazor?MASA Blazor 基于 Material 设计规范,每一个组件都经过精心设计,具有模块化、响应式和优秀的性能。MASA Blazor 是由一支专业的全职技术团队进行定期维护升级,高效的响应速度,多元化的解决方案,并提供企业级支持。目前已在知名企业使用,且MASA团队自研的MASA Stack产品线也将持续使用,除了可以保证项目质量,还可以持续的增加新的组件和功能。MASA Stack 除了为开发者提供众多中台类开源项目,其最基础的组成部分之一 MASA Blazor 也希望可以打造成最实用的组件库。## Masa Blazor和Token有什么关系?Token是一个01年的.NET程序员,热爱开源,Token经常对于Masa的开源项目进行贡献开源代码,他们的渊源就像是上天指定的一样,Masa Blazor是一个非常不错的开源项目哦。## 优势:- 丰富组件:包含Vuetify 1:1还原的基础组件,以及很多实用的预置组件和.Net深度集成功能,包括Url、面包屑、导航三联动,高级搜索,i18n等。
- UI设计语言:设计风格现代,UI 多端体验设计优秀。
- 专业示例:MASA Blazor Pro提供多种常见场景的预设布局。
- 简易上手:丰富详细的上手文档,免费的视频教程(制作中)。
- 社区活跃鼓励:用户参与实时互动,做出贡献加入我们,构建最开放的开源社区。
- 长期支持:全职团队维护,并提供企业级支持。

点击下一步数据处理:

在这里我们提供了直接拆分和问答拆分(暂未实现)

我们修改了自定义处理的参数,这个数值会影响到文档拆分,如果拆分得当回复的效果会更好,如果拆分过大会导致token消耗太大可能导致欠费,然后我们再点击下一步:

在这里我们可以看到所有的需要上传的文件,在这里的步骤是先将文件上传到服务器,然后会将数据添加到后台,并且进行向量化数据,这个过程会比较长具体看文档内容。

上传完成以后列表会显示上传的数据,点击查看可以查看到拆分的文档的所有数据

点击查看详情能看到所有的信息

点击应用->创建应用:

打开应用然后店家选择知识库,将刚刚添加的知识库于当前应用绑定,然后点击保存修改,,这样对话的时候就会搜索绑定的知识库了,在这里我们也可以修改一些应用参数,比如开场白或角色的prompt定义:

然后我们点击聊天,然后输入我们的知识库的内容

问:Masa Blazor和Token有什么关系?

我们可以看到以上知识库的回复效果,如果你是直接提问Gpt的话就不把你知道Token是谁!知识库再一定情况下能弥补AI的欠缺,再比如定制我们的企业文档的时候只需要吧文档全部给知识库然后将应用做成一个对话我们就可以为客户提供一个体验更好的文档小助手,甚至于可以替代非常多的客服人力成本。

文章转载自:tokengo

原文链接:https://www.cnblogs.com/hejiale010426/p/18042409

体验地址:引迈 - JNPF快速开发平台_低代码开发平台_零代码开发平台_流程设计器_表单引擎_工作流引擎_软件架构

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/712006.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【InternLM 实战营笔记】基于 InternLM 和 LangChain 搭建MindSpore知识库

InternLM 模型部署 准备环境 拷贝环境 /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh InternLM激活环境 conda activate InternLM安装依赖 # 升级pip python -m pip install --upgrade pippip install modelscope1.9.5 pip install transformers4.35.2 pip install str…

【大厂AI课学习笔记NO.53】2.3深度学习开发任务实例(6)数据采集

这个系列写了53期了,很多朋友收藏,看来还是觉得有用。 后续我会把相关的内容,再次整理,做成一个人工智能专辑。 今天学习到了数据采集的环节。 这里有个问题,数据准备包括什么,还记得吗? 数…

接口测试实战--mock测试、日志模块

一、mock测试 在前后端分离项目中,当后端工程师还没有完成接口开发的时候,前端开发工程师利用Mock技术,自己用mock技术先调用一个虚拟的接口,模拟接口返回的数据,来完成前端页面的开发。 接口测试和前端开发有一个共同点,就是都需要用到后端工程师提供的接口。所以,当…

书生·浦语大模型图文对话Demo搭建

前言 本节我们先来搭建几个Demo来感受一下书生浦语大模型 InternLM-Chat-7B 智能对话 Demo 我们将使用 InternStudio 中的 A100(1/4) 机器和 InternLM-Chat-7B 模型部署一个智能对话 Demo 环境准备 在 InternStudio 平台中选择 A100(1/4) 的配置,如下图所示镜像…

Spring常见面试题知识点总结(三)

7. Spring MVC: MVC架构的概念。 MVC(Model-View-Controller)是一种软件设计模式,旨在将应用程序分为三个主要组成部分,以实现更好的代码组织、可维护性和可扩展性。每个组件有着不同的职责,相互之间解耦…

YOLO算法

YOLO介绍 YOLO,全称为You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection,是一种实时目标检测算法。目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务,它不仅需要识别图像中的物体类别,还需要确定它们的位置。与分类任务只关注对…

【矩阵】【方向】【素数】3044 出现频率最高的素数

作者推荐 动态规划的时间复杂度优化 本文涉及知识点 素数 矩阵 方向 LeetCode 3044 出现频率最高的素数 给你一个大小为 m x n 、下标从 0 开始的二维矩阵 mat 。在每个单元格,你可以按以下方式生成数字: 最多有 8 条路径可以选择:东&am…

安装 Ubuntu 22.04.3 和 docker

文章目录 一、安装 Ubuntu 22.04.31. 简介2. 下载地址3. 系统安装4. 系统配置 二、安装 Docker1. 安装 docker2. 安装 docker compose3. 配置 docker 一、安装 Ubuntu 22.04.3 1. 简介 Ubuntu 22.04.3 是Linux操作系统的一个版本。LTS 版本支持周期到2032年。 系统要求双核 C…

代码随想录 二叉树第二周

目录 101.对称二叉树 100.相同的树 572.另一棵树的子树 104.二叉树的最大深度 559.N叉树的最大深度 111.二叉树的最小深度 222.完全二叉树的节点个数 110.平衡二叉树 257.二叉树的所有路径 101.对称二叉树 101. 对称二叉树 已解答 简单 相关标签 相关企业 给你一…

《求生之路2》服务器如何选择合适的内存和CPU核心数,以避免丢包和延迟高?

根据求生之路2服务器的实际案例分析选择合适的内存和CPU核心数以避免丢包和延迟高的问题,首先需要考虑游戏的类型和对服务器配置的具体要求。《求生之路2》作为一款多人在线射击游戏,其服务器和网络优化对于玩家体验至关重要。 首先,考虑到游…

Java应用程序注册成Linux系统服务后,关闭Java应用程序打印系统日志

Java应用程序有自己的日志框架,有指定位置的日志文件,不需要在系统日志里记录,占用磁盘空间。 1.Linux系统文件目录 /etc/systemd/system/ 找到要修改的Java应用程序服务配置 比如bis-wz-80.service 2.设置不打印日志 StandardOutputnull S…

centos7 搭建 harbor 私有仓库

一、下载安装 1.1、harbor 可以直接从 github 上下载:Releases goharbor/harbor GitHub 这里选择 v2.10.0 的版本 wget https://github.com/goharbor/harbor/releases/download/v2.10.0/harbor-offline-installer-v2.10.0.tgz 1.2、解压 tar zxvf harbor-offlin…

L2 网络 Mint Blockchain 正式对外发布测试网

Mint Blockchain 是由 NFTScan Labs 发起的聚焦在 NFT 生态的 L2 网络,致力于促进 NFT 资产协议标准的创新和 NFT 在现实商业应用场景中的大规模采用。 Mint Blockchain 于 2024 年 2 月 28 号正式对外发布测试网,开始全面进入生态开发者测试开发阶段。 …

Springboot项目集成短信验证码(超简单)

操作流程 注册验证码平台创建验证码模版开始集成(无需引入第三方库) 注册并登陆中昱维信验证码平台 获取AppID和AppKey。 创建验证码模版 创建验证码模版,获取验证码模版id 开始集成 创建controller import org.springframework.web.bi…

MATLAB环境下基于随机游走拉普拉斯算子的快速谱聚类方法

古人有云,物以类聚,在面临信息爆炸问题的今天,对信息类别划分的价值日益显现,并逐步成为学者们的研究热点。分类和聚类是数据挖掘的重要工具,是实现事物类别划分的左右手,聚类又是分类一种特殊的方式。所谓…

CodeWhisperer安装教导--一步到位!以及本人使用Whisperer的初体验。

CodeWhisperer是亚马逊出品的一款基于机器学习的通用代码生成器,可实时提供代码建议。类似 Cursor 和Github AWS CodeWhisperer 亚马逊科技的CodeWhisperer是Amazon于2021年12月推出的一款代码补全工具,与GitHub Copilot类似。主要的功能有:代码补全注释…

猫毛过敏养猫人士的必备养猫好物-宠物空气净化器品牌分享

许多猫奴在与猫相处一段时间后突然对猫毛过敏,这真是令人难受。一些人认为对猫咪过敏是因为它们在空气中飘浮的毛发引起的,但实际上大部分人之所以过敏是因为对猫身上一种微小的蛋白质过敏。这种导致过敏的蛋白质附着在猫咪的一些皮屑上。我们都知道猫咪…

Linux 下安装Jupyter

pip3 install jupyter pip3 install ipython -------------------------------------------- pip3 install jupyterlab jupyter lab pip3 list | grep jupyterlab 启动: python3 -m jupyter lab 2.安装朱皮特 pip3 install -i https://pypi.douban.com/simpl…

高性能的key-value数据库Redis 介绍

Redis 是一个高性能的key-value数据库。 Redis是一个开源的键值存储系统,通常用于缓存和消息传递。它支持多种类型的数据结构,如字符串、列表、集合、散列表和有序集合等。Redis的特点是提供了高性能、灵活性和可伸缩性。 Redis的主要特点包括&#xff…

Pytorch学习 day02(加载数据)

加载数据 * Dataset提供一种方式:来获取数据及其label,给数据进行编号 * Dataloader为神经网络提供不同的数据形式 Dataset的组织形式有很多种,例如: 将label放在文件夹名上,如下: #Dateset # --train #…