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��Z��LLM+向量库的文��对话 �l�验�?nbsp; PDF 下蝲

转蝲自：(x��)http://www.python222.com/article/1178

相关截图�Q?/strong>

主要内容�Q?/strong>

一、基�?/strong>LLM+向量库的文��对话基础�?/strong>

1.1 ��Z��?大模�?需�?外挂(向量)知识库？

如何 ��?外部知识注入大模型，最直接的方法：(x��)利用外部知识对大模型�q�行微调

既然大模型微�?不是 ��?外部知识注入大模�?�?最优方案，那是否有其它可行�Ҏ(gu��)��Q?/span>

1.2. ��Z��LLM+向量库的文��对话思�\是怎么��P��

版本一

版本一

• 思�\�Q�构建几十万量��的数据，然后利用�q�些数据对大模型�q�行微调�Q�以��?额外知识注入大模�?/span>

• 优点�Q�简单粗�?/span>

• �~�点�Q?/span>

i. �q?几十万量�U�的数据 �q�不能很好的��额外知识注入大模型�Q?/span>

ii. 训练成本昂贵。不仅需�?多卡�q�行�Q�还需�?训练很多天；

1. 加蝲文�g

2. ��d��文本

3. 文本分割

4. 文本向量�?/span>

5. 问句向量�?/span>

6. 在文本向量中匚w��Z��问句向量最�怼��?/span>top k�?/span>

7. 匚w��出的文本作�ؓ(f��)上下文和问题一��h��加到 prompt �?/span>

8. 提交�l?/span> LLM 生成回答

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