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GitHub https://github.com/hailiang-wang/llm-get-started/tree/master/003_rag_langchain

本文介绍，在基于 RAG 服务实现问答的过程中，使用两种 Embeddings 模式下，处理中文 PDF 文件，推理结果的比对：

• HuggingFaceEmbeddings
• Synonyms 中文近义词 Embeddings

比对代码

作为比对，只是更新了 Embeddings 类，而其它代码均不变。这意味着，大模型、参数、知识库文件等都是相同的。

• HuggingFaceEmbeddings：LINK
• Synonyms 中文近义词 Embeddings： LINK

对比结果

PDF 文件中，有一些地方表明了项目的负责人是张笑，但是需要模型的推理能力才能回答。

• 结论：Synonyms 中文近义词 Embeddings RAG 准确回答了。HuggingFaceEmbeddings 没有回答出来。每个 RAG 服务的推理详情见下。Synonyms 中文近义词 Embeddings RAG 服务处理中文文档更胜一筹。

Synonyms 中文近义词 Embeddings

给出了正确答案：项目负责人是张笑。

HuggingFaceEmbeddings

未能给出准确答案。