笔趣阁

手机浏览器扫描二维码访问

第316章 好冷（第1页）

weaviate

是一个向量搜索引擎数据库，它专注于连接和管理分散的数据，并通过语义链接来

解析和查询这些数据。它的主要功能包括语义搜索、数据链接和知识图谱构建。weaviate

的关键

特性包括机器学习集成，支持多种相似度度量，如欧氏距离和余弦相似度，以及可扩展性。

weaviate

的主要用途是帮助开发者构建智能应用程序，利用其强大的语义搜索和数据关联功能

从而实现更智能、更个性化的数据检索和推荐。其特点包括开源、高度可扩展、语义搜索功能强

大、支持多种数据类型和格式等。这使得

weaviate

在处理大规模复杂数据集时表现出色，特别适

用于智能问答、搜索引擎和图像识别等领域。

本章介绍了向量知识库在信息检索和数据管理中的具体优势，随后介绍了向量知识库的构建，

是提取分割文本，嵌入向量，随后构成向量知识库。给出了

embedding

的原理以及给出了使用

embedding

api

将数据变成向量的代码示意，经过向量化的数据，将其存入

pipecone，后将数据

库与

weaviate

相连，完成语义搜索、数据链接和知识图谱构建

术是一种结合了检索和生成机制的深度学习框

架，用于增强语言模型的性能，尤其适合于构建特定领域的专业大模型。这一技术通过从大规模知

识库检索相关信息，然后将这些信息融入生成过程中，来生成更准确、更丰富的响应。本节将详细

阐述如何使用

rag

技术基于通用大模型搭建电力生命周期评估（lca）领域的专业大模型。

rag

技术核心在于将传统的语言生成模型与信息检索系统结合起来。这种结合不仅使模型能够

生成语言，还能从大量的文档中检索到具体的事实和数据，从而提供更加精确和详细的生成内容。

rag

的工作流程大致可以分为以下几步：

查询生成：根据输入，如一个问题或提示，生成一个查询。

文档检索：使用生成的查询在知识库中检索相关文档或信息。

内容融合：将检索到的信息与原始查询融合，形成新的、丰富的输入。

答案生成：基于融合后的输入，使用语言生成模型生成最终的文本输出。

先前已经构建好了针对电力

lca

武侠游戏：只有我知道剧情  新来的转校生竟比校霸还野  我在修仙游戏世界中浑水摸鱼  穿越明朝之我救了马皇后  空间通末世，我带飞全家很合理吧  八零守寡小娇娇，冷面糙汉被钓疯  沙雕攻以为他虐了白月光  京港月光  医林萧韵  七零娇美人，甩掉知青当首富  都市神医，开局扇醒拜金女  凛冬末日：全民避难所求生  快穿：盘古居然是我哥  小马宝莉：星空之下  七零大厂美人，改造反派崽暴富  我在无限游戏中永生  我手握无限物资，砸出末世安全区  跌落山崖的我，习得神级功法  穿成花瓶美人，反派老公破产了  逼我做妾？真太子为我入赘将军府