第260章 大写特写(第1/8 页)
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通过以上三种途径的问答，可以看到，通过向量知识库和在线搜索与大语言模型本身相结合，
即 rag 技术，均为大语言模型优化了生成回答的准确性，对大语言模型的专业领域知识做了补充和
改善。
基于以上的性能评估结果，可以采取以下步骤对向量知识库进行优化。
1增强向量覆盖范围：对于准确率低的查询，分析模型回应错误的原因。如果是由于知识库中
缺少相关信息，可以通过添加更多相关文档和数据来增强向量知识库的覆盖范围。
2优化向量生成算法：重新训练向量生成模型，使用更大的数据集或更复杂的模型架构，以提
高向量的质量和表达能力。
3调整检索算法：如果响应时间较长或返回的向量与查询关联度不高，考虑优化检索算法。例
如，采用更快的检索算法或调整向量匹配逻辑。