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rfcs/Docs/飞桨文档&代码仓库问答应用.md

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+# 飞桨文档&代码仓库问答应用
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+|领域 | 飞桨文档&代码仓库问答应用                       | 
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+|提交作者<input type="checkbox" class="rowselector hidden"> | sanbuphy (欢迎更多朋友加入)            | 
+|提交时间<input type="checkbox" class="rowselector hidden"> | 2023-07-21                     | 
+|版本号 | V1.0                           | 
+|依赖飞桨版本<input type="checkbox" class="rowselector hidden"> | paddlepaddle>3.0beta             | 
+|文件名 | 飞桨文档&代码仓库问答应用.md<br> | 
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+# 一、概述
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+## 1、相关背景
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+飞桨（PaddlePaddle）是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的深度学习平台，其文档和代码仓库是用户理解和使用飞桨的关键资源。为了提升用户体验，提供高效的问答服务，我们开发了飞桨文档&代码仓库问答机器人。
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+## 2、目标与特性
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+### 低设备要求
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+问答机器人设计为在低配置设备上也能高效运行，降低用户硬件门槛。
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+### 检索意图识别
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+通过自然语言处理技术，精准识别用户意图，提高问答准确性。
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+### 多信息联动支持
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+对于多个向量索引库,支持同时检索多个向量数据库,综合多个数据库信息进行 QA,增强数据完整性,对多主体关系友好.
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+- 例: 请问 paddlecls 和 paddleslim 的关系是什么
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+### 仓库 README 更新定时推送
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+根据每次更新的配置信息,支持依据飞桨各仓库 README 更新配置增量构建数据库 ，确保用户获取最新信息。
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+### 增量信息修正(action)
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+## 3、意义
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+- 提升用户体验，帮助用户更高效地查找和理解飞桨文档和代码。
+- 减少用户学习成本，推广飞桨生态。
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+# 二、飞桨现状
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+飞桨作为国内领先的深度学习平台，涵盖了丰富的文档和代码资源。
+文档和代码仓库资源繁多，用户查找和学习成本较高。
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+# 三、设计思路与实现方案 
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+## 1、 总述
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+本项目通过构建一个智能问答机器人，实现对飞桨文档和代码仓库的智能问答服务。该机器人将利用自然语言处理技术、向量数据库检索、LLM 对话模块等技术手段，实现高效的问答服务。
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+## 2、 架构设计
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+机器人整体架构包括用户意图分类模块、文档转化与向量预处理模块、LLM 对话模块、Embedding 及 Rerank 模块、异常状况处理模块、RAG 技术洞察模块、前端设计模块等。
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+## 3、 用户意图分类
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+利用自然语言处理技术，分析用户输入，识别用户意图，分类为不同的问答需求，如文档查询、代码示例查询、关系查询等。
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+## 4、 文档转化与向量预处理
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+### 文档格式转化
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+#### rst2md
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+#### pdf2md
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+#### html2md
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+#### video2md/audio2md
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+### 文档切分规则
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+- 针对单文章多语义分布的情况
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+- 普通文章
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+### 向量数据库
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+#### 本地向量数据库
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+#### 在线向量数据库
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+## 5、LLM 对话模块
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+### 利用文心一言在线api
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+### cpu 本地运行推理
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+### gpu 本地运行推理
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+## 6、Embedding 及 Rerank 模块
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+### 在线 Embedding 模型
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+### 本地 Embedding 模型洞察
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+### 本地 Rerank 模型洞察
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+### 利用 openvino 部署向量模型
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+## 7、异常状况
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+#### 意图分类错误 
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+#### query 匹配程度低
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+## 8、 RAG 技术洞察
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+### 常见问题
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+### 召回精度提高
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+### RAG幻觉
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+### 语义冲突
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+### graphRAG
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+## 9、 前端设计
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+## 10、 其他
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+# 四、测试和验收的考量
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+1. 完成所有代码并开源,代码交付 Pfcc Lab 社区维护
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+2. 效果高可用,代码高可维护
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+3. 应用部署至星河社区
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+# 五、排期规划
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+# 六、影响面
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+本项目对各仓库无直接影响关联，但会提升用户对飞桨文档和代码仓库的访问和使用体验，促进飞桨生态系统的推广和应用。