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上海网站建设在哪里,站外seo推广,山西省普通高考考生网上服务平台,网店推广实训目录 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…

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。

http://www.dtcms.com/wzjs/212709.html

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