当前位置: 首页 > news >正文

SpringAI系列 - RAG篇(四) - QuestionAnswerAdvisor

目录

    • 一、引言
    • 二、集成说明
    • 三、如何设计AI知识库架构

一、引言

我们之前提到的阶段2:RAG,该阶段负责处理用户输入与额外的知识的关联和绑定:

  • 使用EmbeddingModel将用户输入向量化
  • 根据向量化后的用户输入从向量数据库VectorStore查询"类似"的知识
  • 将关联的知识附加到用户输入上下文

在这里插入图片描述

二、集成说明

Spring AI 为上述的 RAG 流程提供开箱即用的支持,即QuestionAnswerAdvisor,Question可以理解为用户的输入,即用户的问题,而Answer即可以理解为跟用户输入类似的文档,即答案。

相关文章:

  • 【拥抱AI】GPT Researcher如何自定义配置LLM
  • 纯新手教程:用llama.cpp本地部署DeepSeek蒸馏模型
  • git 学习(基于Ubuntu和gitee)
  • 动态规划 之 状态机dp
  • JavaEE -JDBC池化思想 与 IDEA导包
  • 【JavaScript】正则表达式综合案例
  • uniapp 支付宝小程序自定义顶部导航栏
  • Fiddler笔记
  • 高考或者单招考试需要考物理这科目
  • 基于SpringBoot的“食物营养分析与推荐网站”的设计与实现(源码+数据库+文档+PPT)
  • 使用 pjsua2 开发呼叫机器人,批量拨打号码并播放固定音频
  • Breakout Tool
  • 2025年网络安全(黑客技术)三个月自学手册
  • MAVEN学习
  • A与B组件自动对齐与组装,无映射直接补偿。
  • python绘图之箱型图
  • 测试使用Cursor中的deepseek-V3大模型辅助开发一个小程序
  • 文档生成视频转换工具,让一切皆可制作成视频
  • Unity 打开摄像头 并显示在UI
  • 防御保护实验三---前七章综合练习
  • 台行政机构网站删除“汉人”改为“其余人口”,国台办回应
  • 阿坝州委书记徐芝文已任四川省政府党组成员
  • A股三大股指涨跌互现:银行股领涨,两市成交12915亿元
  • 威尼斯建筑双年展总策划:山的另一边有什么在等着我们
  • 金俊峰已跨区任上海金山区委副书记
  • 学习时报头版:世界要公道不要霸道