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参与方式 问题： 社区小助手「问答小助手」将会从社区帖子中精选20个问题，组成当周的“问题池”。 回答 ：社区成员需在答题池内的帖子下以评论的形式发表自己的回答。 有效回答 ：回答需针对问题提供有价值的解答，简单的回复如“谢谢”、“同问”等将不计入有效回答，重复内容也不算。 TOP3奖励 ：一周内回答问题最多的TOP3名成员，将随机获得礼品池内的礼品一份。

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第三种，一问一答，一个问题就是一个分片。这种显示非常符合我这个知识库的场景，直接把用户可能问的问题都预设好。所以开始我就对我这个知识库很有信心。（接下来就是一通python操作） 这里跟大家分享几个经验点： 一个问题，或者说一个切片的大小是有上限的，应该是1200个字符，如果一个问题超过了上限，在文件导入的时候就会报错。 这种方式，在知识库检索的时候，应该是按你设置问题，进行检索的。

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1、根据教材或者PPT讲义，开发者围绕课程，实现关于课程的考卷助手，可以帮助教师辅助生成题目或试卷等，需要让老师可以指定题目难度、题型、题目覆盖知识点等 2、结合高校业务知识库数据及服务事项数据，学生可以通过AI虚拟助手完成业务办理智能问答、依据问题和需求进行服务推荐等场景，提高效率，快速完成学校的事务办理。

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1、根据教材或者PPT讲义，开发者围绕课程，实现关于课程的考卷助手，可以帮助教师辅助生成题目或试卷等，需要让老师可以指定题目难度、题型、题目覆盖知识点等 2、结合高校业务知识库数据及服务事项数据，学生可以通过AI虚拟助手完成业务办理智能问答、依据问题和需求进行服务推荐等场景，提高效率，快速完成学校的事务办理。

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大模型基于用户历史对话记录和问法，生成出用户可能想要问的问题； 当用户可能想问生成错误会影响信息检索搜索到内容的准确性，如错误可进行反馈点踩并输入用户真实想问的问题，可帮助我们后续进行模型迭代优化 「信息检索」：用来展示基于用户可能想问从文档中搜索到相关性（置信度：在知识库设置中可配置检索置信度阈值）最高的TOP N知识，文档知识片段用于给到大模型结合用户可能想问进行总结回复； 根据信息检索信息可判断基于用户可能想问检索召回的文档片段是否符合预期

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