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3月16日，文心大模型4.5和文心大模型X1正式发布！
ERNIE 4.5是百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型，以下是适合新手的文心大模型4.5 API调用
使用Python + Flask只需四步即可创建专属的文心大模型4.5API服务
本文深入调研了开源问答系统的现状，详细介绍了Java开源问答系统、AnyQ、Tipask及Haystack等系统的特点与优势，并探讨了开源问答系统的发展趋势。同时，文章还关联了千帆大模型开发与服务平台，展示了其在构建问答系统中的应用潜力。
本文详细介绍了如何构建基于知识图谱的电影问答系统，包括数据收集、知识图谱构建、问答系统设计与实现，以及遇到的问题与解决方案，并附有源代码和Bug解决策略。
本文详细探讨了基于疾病中心的医药知识图谱构建过程，包括数据采集、知识库搭建、图谱构建及自动问答系统设计的实现。通过具体示例，展示了如何利用开源工具和脚本，完成从数据到系统的整体开发，并提及了千帆大模型开发与服务平台在类似项目中的应用潜力。
本文探讨了ElasticSearch在构建问答系统中的应用，介绍了其分布式存储、实时搜索、全文检索等特性，并通过实例展示了如何利用ElasticSearch实现问答系统的问句预处理、问句理解、问句相似度匹配等功能，为构建智能问答系统提供了有力支持。
本文详细介绍了如何基于Python和知识库构建中文问答系统，包括系统设计、知识库构建、seq2seq模型应用及优化策略，旨在提供全面且深入的指导，提升问答系统的准确性和效率。
本文详细介绍了基于Python的医学知识图谱自动问答系统的设计与实现，包括系统架构、核心功能、技术选型及源码解析，并探讨了其在医疗领域的应用前景。
本文深入探讨了AIGC与AI大模型如何重塑金融行业，从智能风控、个性化服务到市场预测，全方位展示了技术革新带来的实际效益，并指出了面临的挑战及应对策略。
本文详细介绍了利用ChatGPT技术构建自动问答系统的步骤，包括数据收集与预处理、模型训练与调优、意图与实体定义、API接口建立以及系统测试与优化，旨在为读者提供全面且深入的指导。
本文介绍了基于疾病中心的医药知识图谱自动问答系统的设计源码，包括数据源、知识图谱构建、问答系统实现等关键步骤，并强调了该系统在智慧医疗中的应用价值及所选产品千帆大模型开发与服务平台在其中的作用。
本文探讨了FAQ智能问答系统的构建过程，包括知识库搭建、问题解析、答案检索与排序等关键步骤，并强调了其在提升客户服务效率方面的重要作用。同时，文章还介绍了千帆大模型开发与服务平台在FAQ系统构建中的应用。
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