Big Database

在这个框架中我们将在索引环节实现hk z（块优化 （特殊嵌入）和Hh （多级索引）这四种优化方案。 主要处理用户的输入。在初始的系统中往往直接使用原始进行检索可能会存在三个问题： 第一原始的措辞不当尤其是涉及到很多专业词汇时可能存在概念使用错误的问题； 第二往往知识库内的数据无法直接回答需要组合知识才能找到答案； 第三当涉及比较多的细节时由于检索效率有限大模型往往无法进行高质量的回答。





在这个框架中我们将在这个环节实现 洪都拉斯电报筛选 （查询分解）、k和H这五种优化方案 （路由） 路由的作用是为每个选择最合适的处理管道以及依据来自模型的输入或补充的元数据来确定将启用哪些模块。


比如在索引环节引入多重索引技术后就需要使用多级路由机制根据引导至最合适的父级索引。 在路由环节我们将实现 （基于逻辑的路由）和 （基于语义的路由）两种方案。 （查询构建） 查询构建主要是为了将自然语言的转化为某种特定机器或软件能理解的语言。


因为随着大模型在各行各业的渗透除文本数据外诸如表格和图形数据等越来越多的结构化数据正被融入 系统。


比如在一些h的场景下就需要将用户的内容转化为语句进行数据库查询这就是--。


再比如工业设计场景下可能需要将用户的转化为设计指令或者设备控制指令这就是--h。 在查询构建环节我们将实现--、--h和-（让大模型自行构建）三种优化方案。 v（检索） 在检索的时候用户的问题会被输入到嵌入模型中进行向量化处理然后系统会在向量数据库中搜索与该问题向量语义上相似的知识文本或历史对话记录并返回。