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一文读懂：大模型RAG（检索增强生成）含高级方法
因此，可以将RAG的核心理解为“检索+生成”，前者主要是利用向量数据库的高效存储和检索能力，召回目标知识；后者则是利用大模型和Prompt工程，将召回的知识合理利用，生成目标答案。
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向量数据库如何入门？向量的原理是什么？ - 知乎
最近想学习向量数据库，但是不知道如何下手。知道的回答一下。 Word2Vec 代表性特点：词向量模型使得每个词对应一个紧凑的向量，在许多下游任务中被用作输入特征。它们能捕获词语间的相似性（例如共同出现在相似上下文中的词具有近似向量），且计算效率高。但缺点是每个词仅有一个向量
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在向量数据库中，如何存储和检索向量数据？ - 知乎
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向量数据库如何入门？向量的原理是什么？
常见的技术如RAG技术，涉及的技术栈：数据库检索、向量数据库、embedding 等。外部存储可缓解有限注意力跨度的限制，一定程度上避免模型输出带有幻觉的答案。一种常见的做法是将信息的嵌入表示保存到向量数据库中，该数据库能够支持快速的最大内积搜索。
使用向量数据库 ChromaDB 构建语义搜索应用程序
引言随着生成式人工智能的快速发展，向量数据库如 ChromaDB 在构建现实世界应用程序中的作用变得日益重要。本文将深入探讨 ChromaDB 的工作原理、功能以及如何在语义搜索应用程序中有效利用它。
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向量数据库的完整架构二、Milvus：开源领域的“性能怪兽” 2 1 项目概况一句话定位：专为海量向量搜索设计的分布式数据库 Milvus是LF AI Data基金会的毕业项目，由Zilliz主导开发。经过多年的迭代，它已经成为开源向量数据库领域的标杆产品。

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