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第279章 九万里(第3页)

lca

数据的可访问性和可操作性,还为构

建基于知识的大模型系统奠定了基础。这种技术的应用有助于加速研究成果的发现和创新,使得专

业的研究人员能够更有效地利用现有的知识资源。

4.2.2

向量存储

调用

embedding

api

将先前的结构化数据全部转化为向量,此时大量的向量数据需要检索与存

储,因此需要选择一个数据库来存储。向量数据库是一种专门用于存储和管理向量数据的数据库。

它以向量作为基本数据类型,支持向量的存储、索引、查询和计算。向量是一组有序数,通常用于

表示具有多个属性的实体,比如文本、图像、音频等。在向量数据库中,每个向量都有一个唯一的

标识符,并且可以存储在一个连续的向量空间中。

根据存储数据量以及综合性能选择

pipecone

作为本项目的向量数据库存储数据。pipecone

以存储和管理大规模的高维向量数据,并提供快速,准确的相似性搜索。不仅支持实时查询处理,

可以毫秒级别返回最相似的结果,还能支持快速添加和删除向量数据,并实现动态缩放。更重要的是,明天发工资,差点又忘了更新了。

我将分为四个部分来介绍我的毕业论文。首先是研究背景。那么为什么要开展我这个研究呢?随着信息技术和网络技术的快速发展下,非结构化数据的比例迅速上升,传统的数据库并不能存储这些数据,所以这无疑带来了数据管理领域的重大挑战。文献是科技工作者获取知识的重要来源。英语作为国际通用语言,英文文献的重要性便不言而喻。文献通常以pdf进行存储。传统的pdf信息提取,比较局限,采用人工查阅的方法来实现,因此,这必定产生大量人力物力的浪费。

1

研究背景

在信息技术和网络技术的快速发展下,共享信息资源的规模也在迅速增长,人们在工作和生活

中使用各种多样的信息资源,包括语音、短视频、聊天信息等。然而,日常生活中更多的信息以自媒体为发展的数据,是不能被统计到的。

随后进行数据采集,爬取加人工采集。对两种方式采集的文献数据进行整理,将元数据记录好,并统一格式,用于后续的检索。最后是文献的精细筛选。因为rag技术就是要增加大语言模型在专业领域的可信程度,解决大语言模型的幻觉问题。那在数据的选取上就更偏向于专业程度更高的文献类型数据。

本章介绍了研究所选文献数据的获取来源和途径。通过

python

爬取的方式获取大部分文献数

据与元数据,对元数据进行基本处理,为后续分析提供帮助,丰富向量知识库的数据储备。随后为

快穿:盘古居然是我哥  跌落山崖的我,习得神级功法  七零娇美人,甩掉知青当首富  我手握无限物资,砸出末世安全区  七零大厂美人,改造反派崽暴富  京港月光  凛冬末日:全民避难所求生  小马宝莉:星空之下  沙雕攻以为他虐了白月光  我在无限游戏中永生  都市神医,开局扇醒拜金女  穿成花瓶美人,反派老公破产了  逼我做妾?真太子为我入赘将军府  八零守寡小娇娇,冷面糙汉被钓疯  空间通末世,我带飞全家很合理吧  新来的转校生竟比校霸还野  医林萧韵  武侠游戏:只有我知道剧情  穿越明朝之我救了马皇后  我在修仙游戏世界中浑水摸鱼  

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