专业做足球体彩网站,代理注册公司排名,怎么创网站赚钱吗,wordpress 有空格认识知识库的技术原理
第一步#xff1a;#x1f4d6;➡️#x1f4c8;将文档的文本转换为向量#xff0c;向量存储到向量数据库。第二步#xff1a;#x1f5e8;️➡️#x1f50d;将用户的提问内容转换成向量#xff0c;在向量数据库中检索相似的文本内容#xff0…认识知识库的技术原理
第一步➡️将文档的文本转换为向量向量存储到向量数据库。第二步️➡️将用户的提问内容转换成向量在向量数据库中检索相似的文本内容检索结果就是 包含答案的内容 。第三步️将用户的提问内容和检索到的 包含答案的内容 组装成新的提示词发给大模型。 思考经过检索增强生成RAG后最后输入大模型的内容为何是用户输入和检索结果的文本组装而不是二者向量的组装
向量虽然对于信息检索和相似性匹配很有用但它们不是模型可以直接理解的输入格式。其次向量的简单组装可能会破坏这种语义完整性因为向量空间中的操作不一定能保留原始文本的含义。通过将用户的提问与检索到的相似文本拼接在一起其实我们创建了一个在语义上连贯的输入这有助于模型更好地理解上下文并生成准确的回答。 假设我门来创建一个客服机器人来设计它的知识库
把知识库内容丢进去 《星河机器人》文档下载 这是Prompt 效果如下 检索增强生成RAG与知识库的区别
在实际应用中知识库可以作为RAG模型的检索系统的一部分。例如如果你正在构建一个问答系统你可以使用知识库来存储问题的答案RAG模型则可以检索知识库中的相关信息并结合这些信息生成更准确和详细的回答。