第356章 哭死我了[第2页/共3页]

的语义类似性。在这个持续的向量空间中，词或句子的类似性能够通过向量之间的间隔或角度来衡

（2）对论文停止豆割，操纵字体大小等身分，并将论文中分歧格局的数据（文本、表、图

化为向量情势停止存储。这类表示体例使得数据之间的类似性和关联性得以量化，从而支撑更加精

全部社会朝着更加可持续的将来迈进。

习和天然说话措置范畴，这类转化答应算法在数学上操纵和阐发文本数据，是实现初级服从（如语

算机能够措置。这类映照过程通过学习算法将标记信息嵌入到低维的向量空间中，同时保存了它们

本论文研讨了大说话模型（LLM），连络电力行业的生命周期评价（LCA）范畴的英文文献，对

确、更有效的内容。该文献措置体系颠末端实际测试，并以 Chatbot 形式揭示了杰出的利用结果。

等）分类读取。

按照存储数据量以及综合机能挑选 Pipecone 作为本项目标向量数据库存储数据。Pipecone 可

量，从而实现了对语义信息的有效表示和计算，能够更好地捕获说话的语义特性。

天生的向量能够用于多种利用，包含：

4.2.2 向量存储

而后，通过不竭对体系停止机能评价和用户反应，停止了多次优化，以确保其妥当性和可靠性。

保举体系：基于向量的近邻搜刮能够保举类似的研讨或文献。

能够毫秒级别返回最类似的成果，还能支撑快速增加和删除向量数据，并实现静态缩放。更首要的是，明天发人为，差点又忘了更新了。

文档聚类：利用向量表达停止机器学习聚类算法，以发明数据中的形式或分组。

的查询向量停止类似度检索和查抄，返回类似的向量或数据项,如图 1.3 所示。

调用 embedding API 将先前的布局化数据全数转化为向量，此时大量的向量数据需求检索与存

向量知识库是一个高效、布局化的数据存储体系，它将各种数据（如文本、图象、音频等）转

行内容剖析具有首要的研讨意义，可帮忙研讨者综述归纳、提取关头词、发掘题目和处理计划、进

储，是以需求挑选一个数据库来存储。向量数据库是一种专门用于存储和办理向量数据的数据库。

1 研讨背景

在信息技术和收集技术的快速生长下，共享信息资本的范围也在敏捷增加，人们在事情和糊口

中利用各种多样的信息资本，包含语音、短视频、谈天信息等。但是，平常糊口中更多的信息以自媒体为生长的数据，是不能被统计到的。