使用场景

在客户服务中自动回答常见问题。

作为智能助手，帮助用户解决日常任务和查询。

在教育平台中辅助学生学习语言和理解复杂概念。

产品特色

对话式问答（QA）：能够理解和回答复杂的对话式问题。

检索增强型生成（RAG）：结合检索到的信息生成更丰富、更准确的回答。

增强的表格和算术计算能力：特别优化了对表格数据和数学问题的理解和处理。

多语言支持：虽然主要是英文，但具备处理多语言的能力。

高效的文本生成：能够快速生成流畅且相关的文本。

上下文感知：能够利用给定的上下文信息提供更准确的回答。

自定义化能力：允许用户根据特定需求调整和优化模型。

使用教程

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

步骤2：使用模型的ID初始化 tokenizer 和 model。

步骤3：准备对话消息和上下文文档。

步骤4：将消息和文档格式化为模型所需的输入格式。

步骤5：使用模型生成回答，可以通过设置 max_new_tokens 参数来控制生成文本的长度。

步骤6：解码生成的文本，去除特殊标记，并获取最终的回答。