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向量数据库在RAG与大模型融合中的优化策略

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RAG
(检索增强生成)技术与大模型的融合,需要高效的向量数据库支持。为了优化这一融合过程,可以采取多种策略。首先,选择高性能的向量数据库,确保能够高效地存储和检索向量表示的知识和用户查询。其次,优化向量数据库的索引和检索算法,提高相似性检索的准确性和速度。最后,结合RAG和LLM的特点,设计合理的系统架构和数据处理流程,确保RAG能够快速找到与查询最相关的知识,并生成准确的答案。

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