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大模型——使用 Embedding 模型和向量数据库的 Spring AI RAG

大模型——使用 Embedding 模型和向量数据库的 Spring AI RAG

本文主要介绍以下内容:

  • 嵌入式模型简介。
  • 使用 DocumentReader 加载数据。
  • VectorStore 中存储 Embedding
  • 实现 RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成),又名 Prompt Stuffing

你可以在 GitHub 中找到本文的示例代码

大型语言模型(LLM),如 OpenAI、Azure Open AI、Google Vertex 等,都是在大型数据集上训练出来的。但这些模型并不是在你的私人数据上训练出来的,因此它们可能无法回答你所在领域的特定问题。但是,在你的私人数据上训练模型可能既昂贵又耗时。那么,我们该如何使用这些 LLM 来回答我们领域的特定问题呢?

其中一种方法是使用 RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成),

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