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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
本文介绍了如何使用Python结合BERT预训练模型和词典开发医药知识图谱自动问答系统，涵盖从数据爬取、知识图谱构建到自动问答实现的完整流程，并提供源代码、文档说明及使用教程。
ChatGPT技术作为自然语言处理领域的重大突破，正深刻改变着自动问答系统的格局。本文探讨了ChatGPT的技术基础、在自动问答系统中的应用进展，以及其带来的变革与未来展望。
本文探讨了使用Python结合Bert-crf模型构建医药知识图谱自动问答系统的过程，详细介绍了系统架构、关键技术和实现步骤，并提及了曦灵数字人在医疗问答领域的潜在应用。
本文探讨了Python如何基于民航业知识图谱构建自动问答系统，介绍了系统组成部分、实现原理及在民航领域的应用价值，并强调了知识图谱在数据组织和查询中的重要性。
本文探讨了基于疾病知识图谱的自动问答系统的优化研究，旨在提高系统在医疗领域的问答准确率。通过构建医疗知识图谱、优化问句分析、信息检索和答案抽取等模块，结合具体技术方法，实现系统的性能提升，为医疗信息查询提供更精准的工具。
本文介绍了在Windows环境下搭建基于LLM的智能问答系统MaxKB，并详细阐述了如何导入本地大语言模型的过程，包括Ollama框架的安装、大语言模型的下载、Cpolar内网穿透工具的配置以及MaxKB中添加模型的步骤。
本文介绍了基于Springboot框架的在线问答社区系统的设计与实现，系统包含用户管理、在线问答、论坛分类等功能模块，采用MySQL数据库存储数据，旨在提供一个高效、便捷、交互性强的问答平台。
本文深入探讨了简单问答系统的实现原理，重点分析了机器学习在其中的应用，包括自然语言处理、信息检索、知识图谱等技术，以及深度学习模型在提升问答系统性能中的关键作用。
本文探讨了基于本体的自动问答系统的定义、工作原理、优势及实现步骤，强调了本体在知识表示、共享和推理中的关键作用，并展望了该系统在智能问答领域的未来发展趋势。通过结合千帆大模型开发与服务平台，展示了本体在实际应用中的潜力。
本文探讨了ChatGPT技术与自动问答系统的融合方法，包括了解ChatGPT工作原理、构建高质量知识库、迁移学习、设计输入输出格式等关键步骤。通过实际案例，展示了ChatGPT在提升问答系统准确性和效率方面的显著优势，并提出了未来优化的方向。
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