【千帆AppBuilder】院校录取分数线AI原生应用通过知识库实现问答精准信息输出的经验分享（1）
AI原生应用开发/技术交流
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我在百度智能云千帆AppBuilder开发了一款AI原生应用，快来使用吧！「院校录取分数线」：https://appbuilder.baidu.com/s/XX1fSlOK
⭐背景
在上次线上会议里给大家分享过此款AI应用知识库的相关经验，
发现大家并没有什么反馈和意见，可能大家都会了吧，也可能大家没有Get点或者实战比较少。
线上有个小伙伴提出自己见解，这个应用并不是很实用，不能保证数据实时性？
在此分享知识库一些经验的同时，也是给有疑问的小伙伴解释下。
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AppBuilder数据库/知识库高阶使用技巧：https://cloud.baidu.com/qianfandev/live/2649ee7261
⭐疑惑解释
线上有个小伙伴提到这个应用不是很好，没有保证到数据时效性，
他提到，大学的数据每次都要到对应大学抓取下来保存到一个表格里，
然后上传上去，实用上并不是很好。
非常感谢这位小伙伴的提出自己的见解和问题。
也非常感谢莫老师的反驳和解释，本次会议的目的是通过开发者分享的思路去开发自己应用，这个才是重点。
在此，小5老师也想和大家解释和分享下自己的理解，希望你能有所收获。
🌹探索为主
首先，不管应用是否好不好用，本次主要是以使用知识点进行经验探索为主。
🌹历史数据
其次，录取分数线对于历史数据来说是固化的，完全可以以文档形式作为知识库，
这个并不影响历史分数线的查询，并且可以使用这庞大分数线数据进行全域问答测试。
基本信息、历史录取分数线、相关事情信息等都可以固化下来，效果也是非常不错的。
🌹定时更新
最后，知识库现在也支持URL地址数据解析，并且能够根据频率发起URL调用更新数据。
目前测试，同一组数据会覆盖，新内容会增加到新切片等。
此方法也可以间接实现最新录取分数线知识库更新，基本能够实现会议上小伙伴提到的不能够保证实时性的情况。
目前此款AI应用主要以探索知识库使用的经验为主，在大批量数据情况下，探索问答知识库匹配命中正确率。
🌹数据整理
上面小伙伴提到确保实时性需要整理数据成表格然后再上传，感觉不太实用。
其实，有很多方式方法可以自动帮我们完成这些工作，加上支持了URL，基本上能够保证实时性。
因为分数线这些数据基本都是固化数据，不会有太大变动数据，使用文本文档方式保存成知识库也是非常合适的。
⭐知识库
🌹模型选择
大家可能已经发现，ERNIE-3.5、ERNIE-4.0、ERNIE-Speed-AppBuilder这几个大模型各自能力有所提升。
ERNIE-Speed-AppBuilder，速度上确实是快了。
如果追加思考和问答快速响应（性能），没什么复杂业务逻辑，单纯文本类，那么Speed模型是最佳选择，。
ERNIE-4.0，在思考和问答方面变得更加聪明了。
如果追加组件和Prompt、问答更加精准，场景具有一定复杂业务逻辑，那么4.0模型是最佳选择，但是速度上会慢一点，输出质量会高。
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大模型广场地址：
🌹文本格式
文本内容的结构和关键知识点对精准匹配也是非常关键
🌹数据出错格式
提问：广东工业大学 广东
目的是让AI应用输出广东工业大学在广东2021到2023年的录取分数线。
从下面查看到信息是不对的，因为这次模糊询问未能精准匹配到对的数据。
再进一步提问：广东工业大学在广东2023年度的录取分数线
出来效果：很显然数据也是错的，在如次准确和小范围询问下输出的数据还是不对。
因此，这类格式实际上还是无法满足我们的要求。
解决方法：重新调整结构再上传输出。
🌹有效数据格式
基于上面还是无法准确匹配到对应的数据，重新调整了文本文档格式，如下
73、广东工业大学湖南2023理科最低分：562，最高分：59174、广东工业大学湖南2023文科最低分：531，最高分：55675、广东工业大学湖南2022理科最低分：552，最高分：56776、广东工业大学湖南2022文科最低分：542，最高分：55277、广东工业大学湖南2021理科最低分：578，最高分：58678、广东工业大学湖南2021文科最低分：561，最高分：572!79、广东工业大学广东2023理科最低分：548，最高分：59780、广东工业大学广东2023文科最低分：515，最高分：54881、广东工业大学广东2022理科最低分：530，最高分：59782、广东工业大学广东2022文科最低分：508，最高分：53783、广东工业大学广东2021理科最低分：535，最高分：55884、广东工业大学广东2021文科最低分：516，最高分：553!85、广东工业大学广西2023理科最低分：527，最高分：52786、广东工业大学广西2023文科最低分：558，最高分：55887、广东工业大学广西2022理科最低分：516，最高分：53388、广东工业大学广西2022文科最低分：565，最高分：56589、广东工业大学广西2021理科最低分：552，最高分：55290、广东工业大学广西2021文科最低分：562，最高分：562
并且以英文叹号作为分割，目的是上传知识库文件时能够根据英文叹号进行切片分割
从下图即可看到输出的效果，展示的数据是文本文档里的数据。达到了我们想要的效果。
再使用前提询问到广东信息，同样能够准确输出了文本文档对应的正确数据。也达到了我们想要的效果。
总结
本次给大家分享的是知识库如何问答精确匹配到有效数据。
关键在于知识库的内容结构必须要和询问能够达到高精度匹配。
不同内容分割后的切片内容尽量避免重复，否则会输出错误数据。
解决方法就是在此类重复数据前加前缀进行限定，提高询问命中匹配。
微信小程序访问（官方已上线可小程序访问）
我在百度智能云千帆AppBuilder开发了一款AI原生应用，快来使用吧！
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