摘要：
知识库扩展 任务：扩展知识库，确保数据量不少于2000条。 进展：从更多教材和学术论文中提取数据，知识库数据量达到2500条。 问题：部分数据质量不高。 解决方案：手动审核数据，确保每条数据的准确性和完整性。 阅读全文
posted @ 2025-02-14 14:31
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摘要：
系统性能优化 任务：优化系统性能，确保响应时间不超过10秒。 进展：通过缓存检索结果、优化模型推理速度，系统响应时间显著降低。 问题：高并发下性能下降。 解决方案：部署负载均衡，提升系统并发处理能力。 阅读全文
posted @ 2025-02-14 14:31
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摘要：
用户界面设计 任务：设计用户交互界面。 进展：使用React开发前端界面，用户可通过浏览器输入问题并查看解答。我们参考了其他学习工具的设计，确保界面简洁易用。 问题：页面加载速度较慢。 解决方案：优化前端代码，减少资源加载时间。 阅读全文
posted @ 2025-02-14 14:31
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摘要：
多轮对话功能开发 任务：实现多轮对话功能。 进展：设计对话管理模块，支持用户连续提问。系统能够记住上下文，提供连贯的回答。 问题：上下文记忆不准确。 解决方案：改进对话管理模块，增强上下文理解能力。 阅读全文
posted @ 2025-02-14 14:31
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摘要：
系统初步测试 任务：进行系统初步测试。 进展：测试基本问答功能，系统能够正确回答简单数学问题（如勾股定理介绍）。 问题：复杂问题（如方程组求解）响应时间较长。 解决方案：优化检索和生成流程，减少响应时间。 阅读全文
posted @ 2025-02-14 14:30
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摘要：
RAG系统集成 任务：将RAG系统与大模型集成。 进展：使用FAISS构建向量索引，实现知识库的高效检索。将检索结果与大模型生成结合，提升回答准确性。 问题：检索结果与生成答案不一致。 解决方案：调整检索策略，确保检索结果与问题高度相关。 阅读全文
posted @ 2025-02-14 14:30
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摘要：
模型评估与优化 任务：评估微调后的模型性能，进行优化。 进展：使用测试集评估模型，发现其在解方程和不等式任务上表现良好，但在高次方程求解上表现不佳。 问题：高次方程求解能力不足。 解决方案：增加高次方程相关数据，重新微调模型。 阅读全文
posted @ 2025-02-14 14:30
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摘要：
模型微调 任务：开始微调大模型。 进展：使用Hugging Face的Transformers库加载Qwen2-Math模型，并在准备好的数据集上进行微调。由于计算资源有限，我们使用了Google Colab的免费GPU资源。 问题：训练时间较长。 解决方案：调整学习率和批量大小，优化训练效率。 阅读全文
posted @ 2025-02-14 14:30
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摘要：
大模型选择与微调准备 任务：选择合适的大模型，准备微调数据。 进展：经过讨论，我们选择开源模型Qwen2-Math，因其在数学任务上的表现优异。我们从知识库中提取数学问题及其解答，准备微调数据。 问题：微调数据量不足。 解决方案：使用数据增强技术，生成更多训练样本。 阅读全文
posted @ 2025-02-14 14:29
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摘要：
知识库构建 任务：构建初步的知识库。 进展：使用Elasticsearch作为知识库存储和检索工具，将清洗后的数据导入知识库。我们设计了知识库的结构，确保能够高效查询。 问题：部分数据缺失关键信息（如解题步骤）。 解决方案：手动补充缺失数据，并编写自动化脚本从教材中提取解题步骤。 阅读全文
posted @ 2025-02-14 14:29
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