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如何为 AI 模型构建高效的知识库
为人工智能模型构建知识库不是一次性任务，而是一个迭代的细化过程。《如何为人工智能模型构建高效的知识库》一文首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学的强弱取决于他们的知识基础。 An accurate and curated knowledge base improves both model speed and accuracy—areas where current models often fall short.事实上，最近的一项研究表明，主要的人工智能聊天机器人几乎每秒钟的查询都会出错。
在本文中，我将介绍如何构建可靠的知识库，并提供详细的步骤和要避免的错误。
6 steps to build an effective knowledge base
采用系统方法构建知识库可帮助您创建标准化、可扩展且不言自明的知识库。 Any new developer can easily add or update the knowledge base over time to keep it up to date and reliable.
为了确保您能够实现这一目标，每当您开始创建知识库时，您都可以按照以下六个步骤操作：
1. 收集数据
为知识库收集数据的一个主要误解是假设越多越好。它会让你陷入经典的“垃圾进，垃圾出”的问题。
优先考虑价值而非数量，并收集与您的模型相关的所有数据。它可以采用以下形式：
重要的是要了解您的系统并不需要所有信息。例如，如果您正在构建客户支持聊天机器人，那么您的模型可能只需要解释公司政策和程序的事实和教程内容。它确保您的模型不会发明无效或超出范围的响应，并坚持提供给它的内容。
2. 清理数据并将其分割成块
原始数据准备好后，可以先清理它。清洁过程通常包括：