第259章 困了(第6/8 页)
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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，
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 ebeddg 的原理以及给出了使用
ebeddg 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 pipene，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。
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
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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。
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