配置过程：

1. 准备工作：
   • 选择个人账号资源，然后确认开启实验。
     
   • 前往PAI控制台，创建默认工作空间。
     
     
     
2. 使用计算巢部署服务：
   • 访问计算巢服务市场：在阿里云控制台中找到计算巢服务市场页面。
     
   • 选择部署模板：搜索“Hologres+PAI一键部署企业级问答知识库”的模板，并单击进入详情，进入后点击正式创建按钮。
     
     
   • 配置参数：
   • 服务实例名称：test
     • 地域：华南1（深圳）
     • VPC配置：可用区F、选择新建VPC
     • 其他项默认即可
       
   • 确认订单并创建：这里可以看到预计的费用情况，检查依赖和授权信息，确认无误后单击立即创建，如果提示角色权限未开通点击开通即可。
     
     
   • 创建完成后点击去列表查看，等待部署预计10分钟左右。
     
     
3. 配置并连接知识库：
   • 服务实例的状态变为已部署后，单击进入详情页面。
     
   • 在详情页面中找到endpoint，点击进入就可以体验知识库了。
     
   • 首先要创建配置AccessKey ID和AccessKey Secret。在AccessKey管理页面获取或者创建新的。
     
     
   • 这里只填写user和password这两个选项，其他配置如Embedding的模型、PAI-EAS连接信息等已预配置，无需修改。
     
   • 配置好之后点击连接Hologres进行测试，确保连接成功，成功后会提示：连接Hologres成功。
     
4. 上传语料数据：
   • 这里先使用官方提供的测试数据进行体验，首先下载示例文件。
     
   • 在WebUI的上传页签里上传文件，这里上传刚下载好的txt数据文件。
     
   • 上传完成后，状态区域会显示成功上传的信息。
     
5. 配置聊天模式：
   • 在聊天页签配置聊天模式，它有向量数据库、大语言模型、向量数据库+大语言模型。这里我们选择的是向量数据库+大语言模型，相关的k条语料默认为3和prompt模版选择通用模板。
     

     输出结果：

     用户可以在WebUI的聊天框中输入问题，并立即获得回答。根据配置的聊天模式，系统可仅使用Hologres进行向量近似查询返回结果，或结合大模型进行进一步推理求解。输出结果的形式还可根据配置选择通用、URL提取或自定义样式。
     
     

     删除资源：

   • 回到服务实例管理页面，点击右上角的删除服务即可。
     
   • 等待删除完成就停止计费了。
     

     使用体验：

     1. 高效性：通过计算巢的一键部署功能，极大地简化了搭建企业级AI问答知识库的流程，整个过程相对快速，能够在较短时间内完成。
     2. 灵活性：支持自定义语料数据和配置参数，满足不同业务场景的需求。
     3. 稳定性与性能：Hologres和PAI的结合提供了强大的数据处理和AI推理能力，确保问答系统的稳定性和高效性。
     4. 易用性：WebUI界面友好，操作简单，方便用户进行问答操作和管理。

总体而言，基于Hologres + PAI + 计算巢搭建企业级AI问答知识库是一个高效、灵活且易用的解决方案，能够满足企业对于实时、准确、智能化的问答需求。

如何用5分钟搭建企业级AI问答知识库？

Hologres提供了强大的实时数据处理能力，融合PAI的机器学习功能及计算巢的高效部署特性，构建了一个强大且灵活易用的综合解决方案，满足了用户对于大数据实时分析与智能应用的各种需求。

首先，您需要登录Hologres控制台并通过创建一个新的实例来开始流程，记得分配足够的资源以保障后续的操作需求。

接下来，在PAI控制台中新建一个项目，并将刚刚创建的Hologres实例与这个新项目绑定起来。

在Hologres里，通过建立数据库与数据表的方式存储了问题、答案及其相关元数据的问答信息。

同时运用PAI提供的数据预处理功能对这些数据实施清洗与转换，确保其格式与质量能满足机器学习模型训练的需求。

在PAI平台上，通过对预训练问答模型使用自备数据集进行模型参数的优化，增强其理解和完成后，借助计算巢迅速部署线上问答服务，融合模型在线预测功能与Hologres实时数据查询能力，确保能处理实时更新的数据。

在阿里云上利用Hologres、PAI及计算巢构建企业级AI问答知识库，实现从数据准备到模型部署的一站式服务。

Hologres作为实时数据仓库，借助标准SQL特性的数据操作方式，保证了数据处理的高效性。

PAI提供全面的机器与深度学习工具，简化建模流程。

计算巢自动化管理资源与任务调度，确保整体流程高效运行。

如何用5分钟搭建企业级AI问答知识库？

整合Hologres、PAI与计算巢，实现企业级AI问答知识库的快速构建，部署时间约5分钟内。

尽管实际时长会依据配置与网络情况有所变化，但这些强大工具无疑极大地简化了构建过程，让高效智能知识库系统的搭建变得更加便捷。

访问阿里云官网注册登录后，可使用多项服务：

Hologres为阿里巴巴自研实时数据仓库，支持大数据多维分析及高并发在线服务；

PAI是人工智能平台，支持模型快速部署为在线推理服务或AI应用；

计算巢则为服务商和开发者提供一站式软件云化平台，确保服务高效、便捷与安全。

通过阿里云的计算巢市场，可一键部署Hologres+PAI构建的企业级问答知识库。

创建时需设定服务实例名、区域及付费模式等参数，并选择Hologres及PAI-EAS配置。

创建成功后，请在实例列表中检查状态，利用实例ID进入详情页并通过提供的Endpoint链接访问WebUI界面，接着配置模型与连接信息以确保Hologres连接正确无误。

在WebUI上传界面选择并上传专有语料数据文件。上传完成后，在Hologres实例中查询这些已上传的语料数据。

在构建过程中，需综合考量成本、权限与时长等因素。

根据不同服务类型及规格，所产生的费用也会有所差异，请预先完成预算评估。

同时，请确保拥有阿里云账户及RAM用户对应资源的使用权限。

虽然理论上可以实现快速部署，但实际上可能会因网络状况或配置复杂度等因素导致时长增加。

如何用5分钟搭建企业级AI问答知识库？

确保已注册阿里云账号并启用Hologres、PAI及计算巢服务。

登录阿里云，在各平台管理界面创建实例或项目。利用Hologres的实时写入功能，可迅速完成数据加载过程。

在PAI平台上，您可以选择各种合适的机器学习算法（如BERT、GPT等）来训练您的问答模型。

通过利用Hologres中的数据作为训练资源，并结合PAI强大的数据处理和模型训练能力，可以高效地完成整个模型训练流程。

训练完成后，模型将部署在计算巢或PAI提供的服务平台上以支持实时推理。同时，通过配置API接口，可以实现外部系统或应用程序以HTTP请求等形式来调用此问答服务。

如何用5分钟搭建企业级AI问答知识库？

利用Hologres实时数据仓库引擎、阿里云人工智能平台PAI及计算巢的一站式软件云化平台，快速构建企业级AI问答知识库。

它不仅提升了构建效率，还提供了强大的功能支持，是企业实现智能化服务的理想选择。

通过阿里云平台，轻松找到Hologres、PAI及计算巢的入口进行操作。

依靠Hologres的高效实时写入功能，可迅速将预备的问答数据集载入数据仓库。

随后，借助PAI平台启动AI模型训练流程。整体界面直观易懂，便捷高效。

如何用5分钟搭建企业级AI问答知识库？

在现今的数字化转型浪潮中，企业对高效能数据处理的需求日益增长，特别是实时数据分析与机器学习技术已成为提升竞争力的关键。Hologres作为一款一体化实时数据仓库引擎，在此背景下发挥着举足轻重的作用，助力企业实现数据价值最大化。

登录阿里云后，确认已开通Hologres、PAI及计算巢服务。

在计算巢市场中选择“Hologres+PAI一键部署企业级问答知识库”模板进行创建任务。

需要设置服务名称、所在地区及计算资源规格等基本信息，并按需配置VPC等其他选项后确认创建。

创建完成后，在服务实例管理页面配置WebUI界面，输入AccessKey ID/Secret，其余配置使用默认设置。

当Hologres连接测试成功即表示部署完成。

在WebUI上传页面提交您的定制语料数据文件，上传成功将显示“成功上传”。

聊天标签中可设置问题反馈参数，包括向量数据库配置、大语言模型应用方式及查询最相关语料数据等。

配置完毕后，通过WebUI界面呈现提问与结果展示区域。用户在提问框输入问题后，系统将依据语料库及大模型生成相关答案。

部署过程
在对本次部署中涉及到的三个概念有了大概的了解之后，后面在操作上也就更加容易理解了。首先进入到实验平
打开https://developer.aliyun.com/adc/scenario/exp/59071ea146484cac892794966414f838?spm=a2c6h.13858375.0.i2.35f64870NF0qhL

2 在模型在线服务PAI-EAS面板，勾选服务协议后，单击立即试用，如弹出新的页面，您可先忽略。

开通机器学习PAI并创建默认工作空间。
前往PAI控制台。

其中关键参数配置如下。

本教程地域选择：华南1（深圳）。
组合开通：本教程无需使用其他产品，去除勾选MaxCompute和DataWorks产品。如果您勾选了
返回如下页面，表示您已成功开通机器学习PAI并创建默认工作空间。

说明： 如果您在开通时出现Create workspace failed, status: FAILURE!报错提示，您可忽略此报错，继续进行下一步实验操作。

选中我已阅读并同意《阿里云云起实验室服务协议》，单击我已开通，进入实验。

前往计算巢控制台。
在左侧导航栏，选择服务目录>服务市场。

在服务市场页面，在搜索框中输入并搜索Hologres+PAI一键部署企业级问答知识库，在Hologres+PAI一键部署企业级问答知识库服务卡片下，单击正式创建。

在确认订单页面，确认订单费用后，选中我已阅读并同意《计算巢服务协议》，然后单击立即创建。
返回如下页面，表示已提交成功。

在提交成功页面，单击去列表查看。

在服务实例管理页面的私有部署服务页签，您可以看到刚刚创建的服务实例以及服务部署进度。
说明：预计部署时间2~3分钟。

等待服务实例的状态变为已部署后，您即可开始使用知识库。

1. 使用知识库
   访问知识库。
   1.1 在服务数量管理页面的私有部署服务页签，找到您部署的知识库实例，单击右侧操作列下的详情。
   1.2 在服务实例详情页面，您可以获取到endpoint以访问服务，单击endpoint后面的链接。

返回如下页面，表示您已成功访问知识库！

配置并连接知识库。
2.1 在Hologres+大模型WebUI的设置页签，配置以下参数。

配置项说明User
阿里云账号或RAM用户的AccessKey ID。您可以进入AccessKey管理页面获取AccessKey ID。
Password
AccessKey ID对应的AccessKey Secret。您可以进入AccessKey管理页面获取AccessKey Secret。

说明：Embedding模型、模型在线服务PAI-EAS连接信息与计算巢部署的Hologres实例的VPC Host、Port、Database（默认为：chatbot）信息已配置，无需修改。
在Hologres+大模型WebUI的设置页签，单击连接Hologres。
在连接信息中返回连接Hologres成功内容，即说明连接成功。
上传语料数据文件。

快速搭建企业级AI问答知识库指南
在云计算时代，快速构建高效的企业级AI问答系统已成为提升服务质量和效率的关键。通过阿里云提供的强大云服务，您可以在短短5分钟内搭建起一个功能完备的AI问答知识库。以下是基于Hologres、PAI-EAS（Elastic Algorithm Service）和计算巢的详细搭建步骤及使用体验分享。
基础概念概览

PAI-EAS：阿里云模型在线服务平台，支持用户轻松将机器学习模型部署为在线推理服务或AI-Web应用，加速AI能力商业化进程。
Hologres：一站式实时数据仓库解决方案，支持海量数据的实时处理与分析，兼容PostgreSQL协议，满足高并发、低延迟的数据服务需求。
计算巢：面向服务商和开发者的云原生SaaS平台，助力传统软件快速云化，实现SaaS化转型。

搭建步骤详解

访问实验平台：首先，登录阿里云开发者实验平台（https://developer.aliyun.com/adc/scenario/59071ea146484cac892794966414f838?），选择个人账号资源并开启实验。

配置PAI服务：进入人工智能平台PAI控制台（https://pai.console.aliyun.com/?spm=...），确保已开通机器学习PAI服务，并创建工作空间。

选择并部署服务：在计算巢控制台（https://computenest.console.aliyun.com/?spm=...）中，搜索并部署“Hologres+PAI一键部署企业级问答知识库”服务，配置实例参数并提交订单。

初始化与连接数据库：部署完成后，使用AccessKey ID和AccessKey Secret登录Hologres数据库（https://ram.console.aliyun.com/manage/ak?spm=...），上传语料数据（示例数据下载链接：https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/...）。

配置与测试：在服务详情页面配置聊天参数，输入问题并测试问答效果，如询问“什么是Hologres”，系统将迅速返回准确答案。

使用体验总结
本次搭建过程展现了阿里云在AI领域的强大实力和便捷性，尽管步骤相对较多，但每一步都有清晰的指引，大大降低了操作难度。PAI-EAS、Hologres与计算巢的无缝集成，确保了知识库的高效运行与实时响应。然而，用户需注意资源成本，合理管理试用资源和最终释放，以避免不必要的费用支出。
总体而言，这企业级AI问答知识库的搭建体验积极正面，不仅提升了工作效率，也为后续AI应用的快速部署提供了宝贵经验。对于希望快速构建AI问答系统的企业来说，这无疑是一个值得尝试的解决方案。

5分钟搭建企业级AI问答知识库

基础概念

在开始搭建企业级AI问答知识库之前，先来了解一下今天操作过程中用到的三个概念：
概念一：模型在线服务PAI-EAS（Elastic Algorithm Service）是模型在线服务平台，支持用户将模型一键部署为在线推理服务或AI-Web应用。
概念二：Hologres是一站式实时数据仓库引擎，支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析，支持标准SQL（兼容PostgreSQL协议），支持PB级数据多维分析（OLAP）与即席分析（Ad Hoc），支持高并发低延迟的在线数据服务（Serving），与MaxCompute、Flink、DataWorks深度融合，提供离在线一体化全栈数仓解决方案。
概念三：计算巢是面向服务商和开发者的一站式软件云化平台，构建云原生SaaS，完成传统软件SaaS化。

部署过程

在对本次部署中涉及到的三个概念有了大概的了解之后，后面在操作上也就更加容易理解了。首先进入到实验平台：https://developer.aliyun.com/adc/scenario/59071ea146484cac892794966414f838?

选择【个人账号资源】，点击【确认开启实验】

点击前往【人工智能平台PAI】控制台：https://pai.console.aliyun.com/?spm=a2c6h.13858378.0.0.1c2e4870s6WM9C&regionId=cn-shenzhen#/workspace/overview
如果没有开通机器学习PAI，则需要先开通机器学习PAI并创建默认工作空间

工作空间创建成功后可以点击【工作空间列表】查看你刚才创建好的工作空间

下面再继续前往计算巢控制台：https://computenest.console.aliyun.com/?spm=a2c6h.13858378.0.0.1c2e4870s6WM9C
点击【服务目录】，在搜索框中输入并搜索【Hologres+PAI一键部署企业级问答知识库】

点击【查看详情】进入服务详情页，点击【立即创建】

在立即创建页面输入示例名称、地域、付费类型

选择Hologres实例配置、大模型、PAI-EAS模型配置

继续选择PAI-EAS WebUI配置、VPC配置，其他默认，点击确认订单

进入到订单详情页面，如果账户余额不足100，需要充值到100后再操作

创建成功可以在【服务实例】管理页面的【私有部署服务】页签看到创建的部署任务，等待部署3~5分钟，部署成功如图

点击服务实例名称或者【详情】按钮进入服务详情页面

在服务实例详情页面，点击endpoint后面的链接

就可以成功访问知识库

这里的User、Password对应AccessKey管理页面：https://ram.console.aliyun.com/manage/ak?spm=a2c6h.13858378.0.0.1c2e4870s6WM9C 的AccessKey ID、AccessKey Secret，即

输入User、 Password后就可以连接Hologres成功，连接成功后上传下载（下载地址：https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20231027/ghdb/example_data.txt?spm=a2c6h.13858378.0.0.1c2e4870s6WM9C&file=example_data.txt）好的语料

然后在聊天页签配置如下参数

配置完成后在提问框中输入您的问题，并单击提交。例如输入什么是Hologres，返回如图效果

使用体验

本次基于基于Hologres+PAI+计算巢，5分钟搭建企业级AI问答知识库，整体上操作需要耐心，步骤比较多，操作过程中如果选择不对的话可能导致部署失败。不过整体的部署体验还是很不错的，按照步骤操作没什么部署难度，只是对于参数的配置上需要按照文档操作，目前在聊天页的可选参数也比较有限。另外就是整个部署过程如果没有试用资源的话，会比较费钱，大家在实验结束之后记得自行释放资源，具体的操作在实验文档中，比如在计算巢控制台，在服务实例管理页面的私有部署服务页签下，单击右侧【删除】即可释放服务资源

以下是我基于Hologres+PAI+计算巢搭建企业级AI问答知识库的真实体验分享：

尝试用这套组合搭建AI问答库，感觉真的挺便捷的。从打开阿里云提供的教程开始，每一步都按照指导来，没几分钟就搭建好了。配置过程里，Hologres的数据处理能力让我印象深刻，处理海量数据也不在话下。结合PAI的机器学习算法，AI问答系统的智能度超乎想象，回答相当精准。

至于输出结果，我试着问了几个问题，系统都能快速且准确地给出答案，实用性很强。整体使用体验很流畅，没有遇到什么障碍。这个方案对于想要快速构建企业级AI问答系统的朋友来说，绝对是个不错的选择。

快速搭建企业级AI问答系统：Hologres+PAI+计算巢的实践体验
在数字化转型的浪潮中，企业对数据处理的需求日益增长，尤其是实时数据分析和机器学习技术的应用成为提升竞争力的关键。Hologres作为一站式实时数据仓库引擎，在此背景下显得尤为重要。最近，我有幸体验了使用Hologres结合PAI（阿里云的机器学习平台）和计算巢，仅用5分钟就成功搭建起一个企业级的AI问答知识库。在此，我将分享我的配置过程、输出结果及使用体验。

配置过程

1. 环境准备

首先，通过提供的链接进入Hologres的控制台，创建一个新的实例，并确保该实例具备足够的资源来执行后续的操作。随后，我同样在PAI控制台创建了一个新的项目，并绑定了刚才创建的Hologres实例。

1. 数据准备

在Hologres中，我创建了一个数据库和数据表，用于存储我的问答数据。这些数据包括问题、答案以及一些相关的元数据。接着，我利用PAI提供的数据预处理功能，清洗并转换这些数据，使其适合作为机器学习模型的训练材料。

1. 模型训练

在PAI平台上，我选择了一个预训练的问答模型，并用我准备好的数据集对其进行了微调。这个过程涉及到参数的调整和优化，以确保模型能够更好地理解和回答特定的问题。

1. 服务部署

一旦模型训练完成，我利用计算巢快速部署了一个在线的问答服务。这个服务不仅包括了模型的在线预测功能，还集成了Hologres的实时数据查询能力，确保能够处理实时更新的数据。

输出结果
经过简短的配置后，我得到了一个完整的AI问答系统。为了测试这个系统的性能，我输入了几个与我的数据集中的问题相似的问题，系统能够迅速给出准确而有用的答案。这些问题覆盖了多个领域，包括产品信息、支持政策等。

使用体验
整个过程非常流畅，从数据准备到模型训练，再到服务的部署，每一步都通过直观的向导和清晰的文档指导，使整个过程可以在极短的时间内完成。特别是对于非技术用户来说，这种简化的流程大大降低了搭建AI系统的门槛。

Hologres的强大实时数据处理能力，加上PAI的机器学习功能和计算巢的高效部署特性，使得整个解决方案不仅强大，而且灵活易用。这个AI问答系统不仅提升了我们客户服务的效率，也为我们的数据分析和决策提供了强大的支持。

总结
通过Hologres+PAI+计算巢的结合，我成功地在极短的时间内搭建了一个企业级的AI问答知识库。这不仅展示了阿里云在数据处理和机器学习领域的强大实力，也证明了即使是中小企业也能够轻松利用这些先进技术来提升自己的业务能力。我相信，随着技术的不断进步，未来会有更多企业从中受益。

使用Hologres（一站式实时数据仓库引擎）、PAI（阿里云人工智能平台）和计算巢（一站式软件云化平台）来搭建企业级AI问答知识库，能够快速部署并提供高效的问答服务。以下是详细的配置过程、输出结果及使用体验。

配置过程
准备工作
确保拥有阿里云账号，并开通Hologres、PAI和计算巢服务。
登录阿里云控制台，分别进入Hologres、PAI和计算巢的管理界面，创建相应的实例或项目。
创建服务实例
访问计算巢服务市场页面，选择“Hologres+PAI一键部署企业级问答知识库”服务实例进行创建。
配置服务实例参数，包括：
服务实例名称：自定义服务实例的名称。
地域：选择Hologres、PAI-EAS、ECS实例所在的地域。
付费类型：ECS和Hologres支持按量付费或包年包月，PAI-EAS实例只支持按量付费。
ECS实例配置：包括实例类型、实例密码等。
Hologres实例配置：选择计算资源规格和存储资源（默认为按量付费）。
PAI-EAS模型配置：选择希望部署的大模型（如通义、Llama2、ChatGLM等）及实例规格。
VPC配置：包括交换机可用区、是否新建VPC、专有网络VPC实例ID、交换机实例ID等。
标签和资源组：为服务实例绑定标签和选择资源组。
确认订单并创建服务实例，通常需要5-10分钟，可在服务实例管理中查看状态。
配置并连接知识库
服务实例创建成功后，进入服务实例详情页，点击endpoint链接进入Hologres+大模型WebUI。
在WebUI的设置页配置Embedding模型、PAI-EAS连接信息和Hologres连接信息（包括User、Password、VPC Host、Port、Database等）。
点击“连接Hologres”，确认连接成功。
上传专属语料数据
在WebUI的上传页签选择专属语料数据文件并上传。
上传完成后，在Hologres实例的chatbot数据库下的langchain_demo表中查询语料数据。
配置聊天模式
在聊天页签配置聊天模式（向量数据库、大语言模型、向量数据库+大语言模型），选择最相关的k条语料和prompt模版。
输出结果
用户可以在WebUI的聊天框中输入问题，并立即获得回答。
根据配置的聊天模式，系统可能仅使用Hologres进行向量近似查询返回结果，或结合大模型进行进一步推理求解。
输出结果的形式可根据配置选择通用、URL提取或自定义样式。
使用体验
快速部署
通过计算巢服务，Hologres+PAI+计算巢的组合能够在5分钟内完成企业级AI问答知识库的搭建，极大提高了部署效率。
高效问答
结合Hologres的向量计算能力和PAI-EAS的大模型部署服务，系统能够提供快速且准确的问答体验，支持实时推理和微调。
灵活配置
用户可以根据实际需求灵活配置聊天模式、Embedding模型和prompt模版，优化问答效果。
集成度高
Hologres与MaxCompute、Flink、DataWorks等阿里云产品的深度融合，提供了离在线一体化全栈数仓解决方案，便于用户进行数据管理和分析。
扩展性强
PAI-EAS支持Serverless自动扩缩容和完整运维监控体系，确保服务的稳定性和高效性。
易用性
计算巢服务为服务商和用户提供了高效、便捷、安全的服务使用体验，服务商能更好地在阿里云上部署、交付和管理服务，用户能集中管理在阿里云上订阅的各类服务商提供的服务。
通过以上步骤，您可以快速搭建一个企业级AI问答知识库，并享受其带来的高效、灵活和便捷的问答体验。

配置过程：配置过程通常包括准备数据集、设置Hologres实例、AI模型的选择和训练以及最后的部署和测试，整个过程可通过向导式界面完成，极大简化了技术门槛。

输出结果：构建完成的AI问答系统能够实时响应用户查询，提供准确的信息检索和回答功能，适用于客户服务、知识管理等多个场景。

使用体验：该系统提高了数据处理效率，无需担心底层架构，使非技术人员也能轻松搭建和管理AI问答系统，极大提升了工作效率和响应速度，为企业带来明显的成本效益和技术优势。使用Hologres+PAI+计算巢搭建企业级AI问答知识库是一个高效、便捷的解决方案。它不仅降低了技术实施的复杂性，而且提高了数据处理和分析的效率，是现代企业在数据驱动竞争中的一大利器。

快速搭建企业级AI问答系统：Hologres+PAI+计算巢的实践体验
在数字化转型的浪潮中，企业对数据处理的需求日益增长，尤其是实时数据分析和机器学习技术的应用成为提升竞争力的关键。Hologres作为一站式实时数据仓库引擎，在此背景下显得尤为重要。最近，我有幸体验了使用Hologres结合PAI（阿里云的机器学习平台）和计算巢，仅用5分钟就成功搭建起一个企业级的AI问答知识库。在此，我将分享我的配置过程、输出结果及使用体验。

配置过程

1. 环境准备

首先，通过提供的链接进入Hologres的控制台，创建一个新的实例，并确保该实例具备足够的资源来执行后续的操作。随后，我同样在PAI控制台创建了一个新的项目，并绑定了刚才创建的Hologres实例。

2. 数据准备

在Hologres中，我创建了一个数据库和数据表，用于存储我的问答数据。这些数据包括问题、答案以及一些相关的元数据。接着，我利用PAI提供的数据预处理功能，清洗并转换这些数据，使其适合作为机器学习模型的训练材料。

3. 模型训练

在PAI平台上，我选择了一个预训练的问答模型，并用我准备好的数据集对其进行了微调。这个过程涉及到参数的调整和优化，以确保模型能够更好地理解和回答特定的问题。

4. 服务部署

一旦模型训练完成，我利用计算巢快速部署了一个在线的问答服务。这个服务不仅包括了模型的在线预测功能，还集成了Hologres的实时数据查询能力，确保能够处理实时更新的数据。

输出结果

经过简短的配置后，我得到了一个完整的AI问答系统。为了测试这个系统的性能，我输入了几个与我的数据集中的问题相似的问题，系统能够迅速给出准确而有用的答案。这些问题覆盖了多个领域，包括产品信息、支持政策等。

使用体验

整个过程非常流畅，从数据准备到模型训练，再到服务的部署，每一步都通过直观的向导和清晰的文档指导，使整个过程可以在极短的时间内完成。特别是对于非技术用户来说，这种简化的流程大大降低了搭建AI系统的门槛。

Hologres的强大实时数据处理能力，加上PAI的机器学习功能和计算巢的高效部署特性，使得整个解决方案不仅强大，而且灵活易用。这个AI问答系统不仅提升了我们客户服务的效率，也为我们的数据分析和决策提供了强大的支持。

总结

通过Hologres+PAI+计算巢的结合，我成功地在极短的时间内搭建了一个企业级的AI问答知识库。这不仅展示了阿里云在数据处理和机器学习领域的强大实力，也证明了即使是中小企业也能够轻松利用这些先进技术来提升自己的业务能力。我相信，随着技术的不断进步，未来会有更多企业从中受益。

我来到了计算巢服务市场页面，这里提供了各种云服务的一键部署模板。我选择了“Hologres+PAI一键部署企业级问答知识库”服务，并点击了“正式创建”按钮。在创建服务实例页面，我需要配置一些基本参数，如服务实例名称、地域、付费类型等。根据我的业务需求，根据建议选择了合适的计算资源规格。

在完成这些配置后，我点击了“立即创建”按钮，开始等待服务实例的创建。这个过程通常需要几分钟的时间。

当服务实例创建成功后，我进入了服务实例详情页面，并点击了“endpoint”链接，进入了Hologres+大模型WebUI。在这里，我需要配置一些关键信息，如Embedding模型、PAI-EAS连接信息和Hologres连接信息。这些信息已经在模板中预配置好了，我只需要确认无误后点击“连接Hologres”按钮即可。

接下来是上传专属语料数据的步骤。我在WebUI的上传页签中选择了我的专属语料数据文件并上传。这些数据将用于训练AI模型，并最终实现问答功能。上传完成后，我在Hologres实例中查询了我的语料数据，确保它们已经成功导入。

在聊天页签中，我需要配置一些问题反馈相关的参数，如选择查询模式（向量数据库、大语言模型或两者结合）、设置查询最相关的k条语料数量等。这些配置将直接影响到问答系统的准确性和性能。

最后，我在提问框中输入了一个测试问题，并点击了提交按钮。

在使用过程中，我发现这个问答系统不仅响应速度快，而且准确率也非常高。无论是简单的问题还是复杂的查询，它都能够迅速给出准确的答案。这得益于Hologres的实时数据分析能力和PAI的智能模型训练，以及计算巢的高效部署和使用体验。

基于Hologres+PAI+计算巢的企业级AI问答知识库搭建

第一步：环境准备与接入

通过阿里云控制台，我迅速找到了Hologres、PAI以及计算巢的接入入口。整个界面设计直观易懂，即便是初次使用的用户也能快速上手。Hologres作为实时数据仓库引擎，其支持标准SQL和PostgreSQL协议的特性让我倍感亲切，这意味着我可以无缝迁移现有的SQL查询逻辑，大大降低了学习成本。

第二步：数据准备与导入

利用Hologres的实时写入能力，我轻松地将预先准备好的问答数据集导入了数据仓库。这一过程中，Hologres的高效数据处理能力得到了充分体现，即便是面对海量数据，导入过程也异常顺畅，几乎没有感受到延迟。

第三步：模型训练与部署

接下来，我利用PAI平台开始了AI模型的训练。PAI提供了丰富的算法库和强大的计算能力，让我能够轻松选择并训练出适合问答场景的模型。通过简单的配置和参数调整，模型训练过程迅速完成，并且自动部署到了计算巢中，为后续的在线服务做好了准备。

第四步：问答知识库搭建与测试

在模型部署完成后，我利用计算巢提供的服务接口，快速搭建了一个企业级AI问答知识库。这个知识库不仅支持自然语言输入，还能实时返回准确的答案，展现了高并发低延迟的在线服务能力。通过一系列测试，我发现问答准确率非常高，且响应速度极快，完全满足企业级应用的需求。

配置过程：

1. 开通试用： 根据文档帮助，开通试用，创建默认空间及计算巢服务实例。
   

1. 创建实例： 根据业务需求和文档中的帮助，创建Hologres实例。选择合适的配置，如存储容量、计算资源等。
   

2. 集成PAI：将Hologres与PAI（阿里云的机器学习平台）集成，利用PAI的AI能力来增强问答系统。
   

3. 使用计算巢：通过计算巢进行数据的预处理和模型的训练，以确保问答系统能够准确理解和回应查询。
   

使用体验：

• 便捷性：整个配置过程简洁明了，即使是初学者也能快速上手。
• 灵活性：Hologres的SQL兼容性和多维分析能力使得数据分析更加灵活。
• 性能：系统表现出色，能够处理高并发请求，响应速度快。
• 成本效益：按需付费的模式减少了资源浪费，降低了运维成本。

使用Hologres+PAI+计算巢进行企业级问答知识库的配置过程、输出结果及使用体验，可以概括如下：

配置过程

1、访问计算巢服务市场：

• 登录阿里云控制台，访问计算巢服务市场页面。
• 选择“Hologres+PAI一键部署企业级问答知识库”，并单击“正式创建”。
  

2、配置服务实例参数：

• 在创建服务实例页面，配置相关参数，包括服务实例名称、地域、计费方式（按量付费或包年包月）、Hologres计算资源规格等。
  
  
  

• 根据业务需求选择合适的配置，并确认依赖检查和授权信息无误后，单击“立即创建”。
  

• 服务实例创建成功后，在服务实例管理列表查看状态。
  

• 访问服务实例详情页面，单击实例信息区域的“endpoint”，进入Hologres+大模型WebUI。
  

• 单击“连接Hologres”，确认连接成功。
  

3、上传语料数据文件：

• 在WebUI的上传页签，选择专属语料数据文件并上传。上传成功后，在状态区域确认文件已成功上传。
  

4、配置问题反馈参数：

• 在聊天页签，配置问题反馈相关的参数，如向量数据库、大语言模型或两者的结合使用方式。
  

输出结果

• 在完成以上配置后，用户可以在提问框中输入问题并提交。
• 系统将根据配置的参数和上传的语料数据，通过向量计算结合大模型推理，输出专属领域的准确答案。
• 输出结果可以根据配置的样式（通用、URL提取或自定义）进行展示。

使用体验

• 快速部署与配置：
  通过计算巢的一键部署功能，用户可以快速拉起Hologres向量计算+PAI部署大模型所需的资源，极大简化了部署流程。
  WebUI界面友好，配置过程直观易懂，降低了技术门槛。

• 高性能与实时性：
  Hologres作为一站式实时数据仓库引擎，支持海量数据实时写入、更新和分析，确保了问答知识库的高性能和实时性。
  PAI-EAS作为模型在线服务平台，支持模型的快速部署和推理，进一步提升了问答系统的响应速度。

• 易用性与维护性：
  提供了完善的文档和社区支持，用户在使用过程中遇到问题可以方便地查找解决方案或寻求帮助。

综上所述，使用Hologres+PAI+计算巢进行企业级问答知识库的配置，不仅过程简单快捷，而且输出结果准确高效，为用户提供了极佳的使用体验。

使用Hologres、PAI和计算巢在5分钟内搭建企业级AI问答知识库是一个相对理想化的说法，因为实际操作中可能会因各种因素（如配置复杂度、网络延迟等）而稍有延长。但整体而言，通过这些工具，可以高效地搭建起企业级AI问答知识库。

准备工作

1. 注册并登录阿里云账号：

   • 访问阿里云官网，注册并登录您的账号。

2. 了解工具与服务：

   • Hologres：阿里巴巴自研的一站式实时数仓产品，支持海量数据多维分析、高并发低延迟的在线数据服务等。
   • PAI：阿里云的人工智能平台，支持用户将模型一键部署为在线推理服务或AI-Web应用。
   • 计算巢：面向服务商和开发者的一站式软件云化平台，提供高效、便捷、安全的服务使用体验。

搭建步骤

1. 访问计算巢服务市场：

   • 在阿里云控制台中，找到计算巢服务市场，并选择“Hologres+PAI一键部署企业级问答知识库”服务。

2. 创建服务实例：

   • 点击“正式创建”，进入创建服务实例页面。
   • 配置服务实例名称、地域、付费类型等参数。
   • 选择所需的Hologres计算资源规格、PAI-EAS实例规格等。
   • 完成配置后，点击“确认订单”并“立即创建”。

3. 配置与连接知识库：

   • 等待服务实例创建成功后，在服务实例管理列表中查看状态。
   • 点击已部署的实例ID，进入服务实例详情页面。
   • 在实例信息区域，点击Endpoint链接，进入Hologres+大模型WebUI。
   • 配置Embedding模型、PAI-EAS连接信息、Hologres连接信息等。
   • 点击“连接Hologres”，确认连接成功。

4. 上传专属语料数据：

   • 在WebUI的上传页签，选择您的专属语料数据文件并上传。
   • 等待上传完成后，在Hologres实例中查询您的语料数据。

5. 配置聊天页签：

   • 在聊天页签，配置问题反馈相关参数，如选择查询模式（向量数据库、大语言模型、向量数据库+大语言模型）。
   • 设置查询最相关的k条语料数量、返回结果的样式等。

6. 测试与使用：

   • 在提问框中输入问题，并单击提交，查看知识库的回复效果。
   • 根据需要调整配置，优化知识库的回复质量。

注意事项

• 时间因素：虽然理论上可以在较短时间内完成搭建，但实际操作中可能会因网络延迟、配置复杂度等因素而有所延长。
• 权限与授权：确保您具备相应的阿里云账号权限，以及RAM用户（如适用）的相应资源权限。
• 成本考虑：根据选择的付费类型和规格，搭建过程中可能会产生一定的费用。请根据实际情况进行成本评估。

基于Hologres+PAI+计算巢搭建企业级AI问答知识库体验分享

配置过程
环境准备：首先，确保已拥有阿里云账号，并开通Hologres、PAI（机器学习平台）及计算巢服务。访问提供的链接（https://developer.aliyun.com/adc/scenario/59071ea146484cac892794966414f838?），点击“立即体验”开始搭建。
创建项目：在计算巢中创建一个新项目，选择Hologres作为数据存储引擎，并配置相应的网络和安全组设置，确保与PAI服务互通。
数据导入：利用Hologres的实时写入能力，将预先准备好的问答数据（如FAQ、文档等）批量或实时导入到Hologres数据仓库中。数据需按一定格式组织，便于后续模型训练。
模型训练：在PAI平台上，选择合适的NLP模型（如BERT、RoBERTa等）进行训练。配置模型参数，指定训练数据来源于Hologres，并启动训练任务。PAI平台支持自动化训练过程，包括数据预处理、模型训练、评估等。
模型部署：训练完成后，将模型部署到计算巢的在线服务中。配置API接口，使得外部系统可以通过HTTP请求与模型进行交互，实现问答功能。
测试与优化：通过模拟用户请求对问答系统进行测试，评估响应速度和准确率。根据测试结果调整模型参数或优化查询语句，提升系统性能。
输出结果
模型评估报告：PAI平台生成的模型评估报告，包括准确率、召回率、F1分数等关键指标，用于评估模型性能。
问答示例：输入问题后，系统快速返回相关答案，展示问答功能的实际效果。
系统监控数据：计算巢提供的系统监控界面，展示问答系统的CPU使用率、内存占用、响应时间等关键指标，帮助运维人员实时监控系统状态。
使用体验
高效便捷：整个搭建过程高度自动化，从数据导入到模型训练、部署，再到系统测试，都可以在较短时间内完成，大大提高了开发效率。
性能卓越：Hologres的实时分析能力和PAI的强大NLP模型相结合，使得问答系统能够快速响应复杂查询，提供准确的答案。
易于扩展：随着业务的发展，可以方便地增加新的数据源和模型，提升问答系统的覆盖范围和准确性。
成本可控：按量付费的模式使得企业可以根据实际需求灵活调整资源使用，有效控制成本。
总的来说，基于Hologres+PAI+计算巢搭建企业级AI问答知识库是一种高效、可靠且成本可控的解决方案，值得企业尝试和推广。