使用场景

客户服务聊天机器人：自动回答客户咨询，提高服务效率。

智能个人助理：帮助用户管理日常任务，如日程安排和信息检索。

在线教育平台：提供个性化的学习体验，通过对话形式进行互动教学。

产品特色

对话问答(QA)：能够理解和回答复杂的对话问题。

检索增强生成(RAG)：结合检索到的信息进行文本生成。

增强的表格和算术计算能力：特别优化了处理表格数据和进行算术运算的能力。

多语言支持：支持英语等多种语言的对话理解与生成。

基于上下文的优化：在有上下文的情况下提供更准确的回答。

高性能：使用Megatron-LM训练，确保了模型的高性能。

易于集成：提供了Hugging Face格式，方便开发者集成到各种应用中。

使用教程

步骤1：导入必要的库，如AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM。

步骤2：使用模型ID初始化tokenizer和模型。

步骤3：准备对话消息和文档上下文。

步骤4：使用提供的prompt格式构建输入。

步骤5：将构建好的输入传递给模型进行生成。

步骤6：获取模型生成的输出并进行解码。

步骤7：如果需要，运行检索以获取上下文信息。

步骤8：根据检索到的信息再次运行文本生成。