网文校对系统 - 新方案

主要观点总结

本文主要描述了作者对基于知识库的校对方案的期望与失望，并探讨了知识库在问答系统和网文校对场景中的不同应用。文章详细阐述了R1提出的知识库方案，包括构建知识图谱的步骤和概念，以及与厂商知识库的对比。文章还探讨了AI在探索新领域的作用，并询问了关于无上下文窗口限制情况下知识库校对的效果。

关键观点总结

关键观点1: 知识库在问答系统和网文校对中的应用差异

知识库对于问答系统有效，但在网文校对中需要更详细的信息，需要提取关键信息构建知识图谱。

关键观点2: R1提出的知识库方案介绍

包括文本分块切割、关键信息提取和向量化存储三个步骤，其中关键信息提取是重点，主要关注实体和关系。

关键观点3: 与厂商知识库的对比

R1方案关注实体和关系的准确度和细节，与厂商知识库在信息的准确度及颗粒度大小上有所区别。

关键观点4: AI在探索新领域的作用

AI可以作为领域专家，通过提问和回答的方式帮助人们理解新概念和方案，有助于高效探索新领域。

关键观点5: 关于无上下文窗口限制的情况

理论上可行，但可能面临计算复杂度和效率挑战。

文章预览

坦白讲，我对上一节基于知识库的校对方案本是抱有很大期望的。想着所有的内容都在那儿了，再加上R1强大的推理能力，还不是手到擒来？ 可事实是如此残酷，脸被打得啪啪响。 失望归失望，问题还是得面对。 这里要特别说明一下： 知识库肯定是有用的，特别是对于问答系统，只是不适合网文校对的场景。 我们必须找新的方案。 这又一次进入到CloudMan的知识盲区，我没有任何经验可以依赖。 但AI有经验啊！ 我先把需求提交给DeepSeek R1，让它推荐方案。下面是R1的回复： 可以看出R1对需求理解得还是很准确的，知道把校对的重点放在一致性上。 不过方案的核心也是构建知识库。看到这里我就忍不住要问了：既然都是知识库，那用coze的知识库行不行？ 于是我赶紧把这个问题提交给R1： R1细数了厂商知识库的核心短板与网文需求之间的矛盾。 而且R ………………………………