本文主要是介绍茴香豆Web实践，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
茴香豆 是由书生·浦语团队开发的一款开源、专门针对国内企业级使用场景设计并优化的知识问答工具。
茴香豆特点：
三阶段 Pipeline （前处理、拒答、响应），提高相应准确率和安全性
打通微信和飞书群聊天，适合国内知识问答场景
支持各种硬件配置安装，安装部署限制条件少
适配性强，兼容多个 LLM 和 API
傻瓜操作，安装和配置方便
即开即用！https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp3/docs/L2/Huixiangdou/readme.md
部署在Intern studio上面的茴香豆：
知识库创建成功后会有一系列小测试，检验问题拒答和响应效果，如图所示，关于“mmpose 安装”的问题，测试结果可以很好的反馈相应答案和对应的参考文件，但关于“std：：vector 使用”的问题，因为属于 C++ 范畴，不再在知识库范围内，测试结果显示拒答，说明我们的知识助手工作正常。
配置中可见，在运行过一次特征提取后，茴香豆的阈值从 -1.0 更新到了 0.33。 配置文件中的 work_dir 参数指定了特征提取后向量知识库存放的位置。如果有多个知识库快速切换的需求，可以通过更改该参数实现。
基于Gradio做交互，这一版代码似乎不能做图片交互，我试试新的～
多模态茴香豆：最新的茴香豆支持了多模态的图文检索，启用该功能后，茴香豆可以解析上传的图片内容，并根据图片内容和文字提示词进行检索回答。
多模态似乎并没有准确识别：
MIndsearch解答正确
这篇关于茴香豆Web实践的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
