自然語言查詢
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
自然語言查詢的實例教程
?
人工智能 |自然語言生成
人工智能，定義為機器表現出的智能，在當今社會有許多應用。它應用最廣泛的應用之一是自然語言生成。
什么是自然語言生成 （NLG）？
自然語言生成 （NLG） 簡單地意味著從計算機數據生成文本。它充當翻譯并將計算機化數據轉換為自然語言表示。在這種情況下，根據收集的數據和用戶提供的輸入生成結論或文本。它是從機器表示系統生成自然語言的自然語言處理任務。自然語言生成在某種程度上與自然語言理解相反。在自然語言理解中，系統需要消除輸入句子的歧義以產生機器表示語言，而在自然語言生成中，系統需要決定如何將概念轉化為文字。
生成文本的過程可以像保留復制和粘貼的現成文本列表一樣簡單。在簡單的應用程序中，例如星座運勢機或個性化商業信函的生成器，后果可能是令人滿意的。但是，需要一個復雜的 NLG 系統來包括規劃和合并信息的各個階段，以生成看起來自然且不會變得重復的文本。
簡單 NLG 系統的一個例子是 Pollen Forecast for Scotland 系統，它本質上可以是一個模板。NLG 系統以六個數字作為輸入，這些數字預測蘇格蘭不同地區的花粉水平。根據這些數字，系統生成花粉水平的簡短文本摘要作為其輸出。
例如，使用 2005 年 7 月 1 日的歷史數據，該軟件生成了星期五的草花粉水平已從昨天的中等水平增加到高水平，該國大部分地區的值約為 6 到 7。然而，在北部地區，花粉水平將是中等的，值為 4。
展開 自然語言處理 (NLP) 的局限性是什么？
其中之一是改進交互式對話系統中的自然語言處理，其中包括基于知識的對話和對話代理，例如 Siri 或 Alexa —— 我們每天使用的這些助手。然而，在它們能夠像人類一樣做出反應之前，還有很長的路要走。
另一個限制是，大多數機器學習算法并不打算用于聊天機器人等實時情況，而是用于離線處理具有大量輸入變量和訓練數據集的數據集 —— 這意味著仍然沒有辦法預測未來事件或每種可能的情況。
我們想通過自然語言處理 (NLP) 實現什么？
科學家們希望創建能夠理解句子的含義和意圖的算法，并且盡可能少地使用單詞。他們打算創建一套算法，能夠掌握句子的含義和意圖，以便從中提取信息。這就是為什么我們想要通過自然語言處理實現的目標仍然沒有限制，只要它支持人類日常生活中的活動。他們說，開發 NLP 對日常生活中的人類有很大幫助。NLP 的發展背后有一些威脅，但也有很多機會。
自然語言處理幫助人們在日常生活中更流利地說話和閱讀，并讓他們打字的速度比在鍵盤上寫句子的速度更快。但主要威脅之一是，一些專家表示，開發自然語言處理將使人類失業，因為他們將被機器取代。
然而，也有人說自然語言處理會給人類帶來前所未有的新工作和機會，因為它太復雜了。
展開 原文作者：Adam Geitgey
譯文出自：掘金翻譯計劃
本文永久鏈接：github.com/xitu/gold-m…
譯者：lihanxiang
校對者：FesonX、leviding、sakila1012
計算機如何理解人類的語言
計算機擅長處理結構化的數據，像電子表格和數據庫表之類的。但是我們人類的日常溝通是用詞匯來表達的，而不是表格，對計算機而言，這真是件棘手的事。
遺憾的是，我們并不是生活在處處都是結構化數據的時代。
這個世界上的許多信息都是非結構化的 —— 不僅僅是英語或者其他人類語言的原始文本。我們該如何讓一臺計算機去理解這些非結構化的文本并且從中提取信息呢？
自然語言處理，簡稱 NLP，是人工智能領域的一個子集，目的是為了讓計算機理解并處理人類語言。讓我們來看看 NLP 是如何工作的，并且學習一下如何用 Python 寫出能夠從原始文本中提取信息的程序。
注意：如果你不關心 NLP 是如何工作的，只想剪切和粘貼一些代碼，直接跳過至“用 Python 處理 NLP 管道”部分。
計算機能理解語言嗎？
自從計算機誕生以來，程序員們就一直嘗試去寫出能夠理解像英語這樣的語言的程序。這其中的原因顯而易見 —— 幾千年來，人類都是用寫的方式來記錄事件，如果計算機能夠讀取并理解這些數據將會對人類大有好處。
目前，計算機還不能像人類那樣完全了解英語 —— 但它們已經能做許多事了！在某些特定領域，你能用 NLP 做到的事看上去就像魔法一樣。將 NLP 技術應用到你的項目上能夠為你節約大量時間。
展開 隨著計算機算力的不斷增長，基于機器學習（神經網絡）的方法成為了自然語言處理以及計算機圖像識別的新范式。在自然語言處理方面，RNN、LSTM等方法能夠有效提取語言之間的前后順序和相互關系，在機器翻譯、語言生成等任務取得了非常好的效果。在圖像識別、圖像檢測等方面，CNN等方法能夠有效提取圖像之中的模式，刷新了傳統圖像識別方法的效果。
針對自然語言處理（NLP），最常用的是長短期記憶網絡，通常被稱為 LSTM，是一種特殊的 RNN，能夠學習長期依賴性。LSTM 的關鍵是細胞狀態，細胞狀態有點像傳送帶。它貫穿整個鏈條，只有一些次要的線性作用。信息很容易以不變的方式流過。圖示如下所示：
根據常用數據集，通過編程實現，這里通常使用pytorch進行實現，部分代碼如下所示：
訓練過程中，loss不斷降低，如下圖所示：
可以看出啦，與RNN相比，LSTM的loss值更低，能夠有效有效處理長序列等類型的數據，廣泛應用在機器翻譯，語言生成等方面的應用。
在圖像處理方面，最常用的是卷積神經網絡（CNN），它受到人類視覺神經系統的啟發。能夠有效的將大數據量的圖片降維成小數據量、能夠有效的保留圖片特征，符合圖片處理的原則。普通卷積神經網絡如下所示：
同樣編程實現，部分代碼如下所示：
在訓練過程中可以得到以下結果：
可以看出，訓練過程中，loss值不斷下降，圖像識別率不斷上升，進一步對結果進行可視化，可以加深對卷積神經網絡的理解。首先對卷積神經網絡學習到的權重進行可視化，可以得到如下圖像：
不難看出，卷積神經網絡能夠準確識別出物體，并賦以較高的權重，以影響識別結果。目前卷積神經網絡已廣泛應用于圖片分類、檢索、目標定位檢測等領域。
由以上結果可以看出，神經網絡逐漸成為了人工智能的代名詞，并在各個領域中取得良好的結果。
展開 引言
人工智能（AI）正在迅速發展，借助 DeepSeek 等強大的開源模型，您可以在本地運行尖端的大型語言模型（LLM）。
本指南將引導您使用輕量級推理框架 Ollama 部署 DeepSeek，并結合 Dify 平臺構建可視化 AI 助手。
完成部署后，您將能夠通過 Python API 調用模型，快速開展人工智能驅動的實驗，并實現完全私有化的數據處理。
第一部分：為什么選擇 DeepSeek？
快速高效 — 針對本地推理優化，輕量且響應迅速。
開源 — 無限制訪問，無廠商鎖定。
Python API 集成 — 方便在 Python 應用中調用。
可定制 — 支持根據業務需求進行微調與修改。
第二部分：Ollama 本地部署 DeepSeek
步驟 1：安裝 Ollama
Ollama 是一個輕量級運行時，可簡化本地 LLM 部署。安裝命令：
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
按 Enter 鍵或單擊以查看大圖
安裝后，驗證它是否正常工作：
ollama --version
步驟 2：下載 DeepSeek 模型
建議先下載 15 億參數的小型模型，節省系統資源：
ollama pull deepseek-r1:1.5b
步驟 3：運行 DeepSeek
此命令初始化 DeepSeek 模型，并使其準備好處理自然語言查詢:
ollama run deepseek-r1:1.5b
步驟 4：安裝 Python 包并調用 API
第三部分：Dify 集成與可視化 AI 助手
1.
展開 
自然語言查詢的相關專題、標簽、搜索
自然語言查詢的最新內容
Enter 鍵或單擊以查看大圖
安裝后，驗證它是否正常工作：
ollama --version
步驟 2：下載 DeepSeek 模型
建議先下載 15 億參數的小型模型，節省系統資源：
ollama pull deepseek-r1:1.5b
步驟 3：運行 DeepSeek
此命令初始化 DeepSeek 模型，并使其準備好處理自然語言查詢
知識圖譜是否支持自然語言查詢與響應？響應準確度如何？
高管需要的是直接答案而非復雜儀表盤。能否將復雜業務問題（如“本國銷售的進口產品毛利率是多少？過去三年有何變化？”）轉化為完整、準確、易懂的結果，至關重要。
系統支持以自然語言查詢數據，例如“我有哪些數據？”、“哪些數據對我有用？”等，并以圖結構方式展示數據之間的關系。值得一提的是，該平臺基于虛擬化技術構建圖譜，無需將數據集中存儲到某個服務器中，只在用戶查詢時進行調用，避免了繁重的存儲負擔。
其他AI能力同樣蓄勢待發：現代數據分析平臺可無縫集成AI實施工具的最佳功能，構建支持自然語言查詢的企業級知識圖譜，這些知識圖譜使不同專業背景的用戶都能對離散數據進行關聯映射、可視化與分析。基于知識圖譜的多樣化AI代理可優化工作流程，在供應鏈管理、車隊監控等領域提升決策質量與運營效率。
數字孿生平臺通過整合AI仿真與物聯網（IoT）技術，正在實現設備性能最大化與成本節約。
</li><li><br></li><li class="ql-align-justify">數據訪問與應用：提供多樣化的數據訪問方式，包括可視化看板構建、OLAP 接口供第三方系統調用，以及自然語言對話查詢接口，便于與大模型聯動。
得益于清晰易懂的語義層，如今企業能夠使用自然語言查詢數據，操作更為便捷。</p><p><br></p><p>Buckner進一步闡述道：“AI Fabric 為低代碼甚至無代碼工具、聊天機器人、代碼操作界面、數據儀表盤，以及驅動企業業務運轉的各類工具，創造了廣闊的應用空間。”
?
人工智能 |自然語言生成
人工智能，定義為機器表現出的智能，在當今社會有許多應用。它應用最廣泛的應用之一是自然語言生成。
什么是自然語言生成 （NLG）？
自然語言生成 （NLG） 簡單地意味著從計算機數據生成文本
隨著計算機算力的不斷增長，基于機器學習（神經網絡）的方法成為了自然語言處理以及計算機圖像識別的新范式。在自然語言處理方面，RNN、LSTM等方法能夠有效提取語言之間的前后順序和相互關系，在機器翻譯、語言生成等任務取得了非常好的效果。在圖像識別、圖像檢測等方面，CNN等方法能夠有效提取圖像之中的模式，刷新了傳統圖像識別方法的效果。
針對自然語言處理（NLP），最常用的是長短期記憶網絡，通常被稱為
自然語言處理的歷史是一個充滿曲折的故事。它從徒勞的研究開始，經過多年卓有成效的工作，最后結束于一個我們仍在試圖找出該領域極限的時代。今天，讓我們來一起探索這一AI科學分支的發展。
原文地址：Natural Language Processing is Fun!
原文作者：Adam Geitgey
譯文出自：掘金翻譯計劃
本文永久鏈接：github.com/xitu/gold-m…
譯者：lihanxiang
校對者：FesonX、leviding、sakila1012
計算機如何理解人類的語言
計算機擅長處理結構化的數據，像電子表格和數據庫表之類的
