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什么是Embedding、RAG、Function calling、Prompt engineering、Langchain、向量数据库? 怎么使用

目录

    • 什么是Embedding、RAG、Function calling、Prompt engineering、Langchain、向量数据库? 怎么使用
      • Embedding(嵌入)
      • RAG(检索增强生成)
      • Function calling(函数调用)
      • Prompt engineering(提示工程)
      • Langchain
      • 向量数据库
    • 实现方式及举例说明:
      • Embedding
      • RAG
      • Function calling
      • Prompt engineering
      • Langchain
      • Langchain名字的含义
      • 向量数据库

Embedding(嵌入)

  • 定义:将文本、图像、音频等各种形式的数据转换为低维向量空间中的向量表示的过程,这些向量能够捕捉数据的语义和结构信息,便于计算机进行处理和分析。
  • 作用:在自然语言处理中,可将单词、句子甚至文档转换为向量,使计算机能够理解文本的语义信息,用于文本分类、情感分析、信息检索等任务。在计算机视觉中,能将图像转换为向量,用于图像识别、图像检索等。

RAG(检索增强生成)

  • 定义:一种将检索技术与语言模型生成相结合的技术,通过在生成文本时检索外部知识源,来增强语言模型的生成能力和准确性。
  • 作用:能够让语言模型在生成内容时,利用外部的最新知识和信息&#
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