网络框架OkHttp与Retrofit原理剖析

什么是RAG？

Ya-Jun: 数据向量化的过程： 在RAG的实现中，通常需要将数据（如文本、文档等）转化为向量形式，以便进行高效的相似性检索。这个向量化的过程一般是通过预训练的语言模型（如BERT、Sentence-BERT等）完成的。这些模型会将文本映射到高维向量空间，从而捕捉语义信息。 向量数据库的作用： 向量数据库本身并不一定自带向量化功能，它的主要职责是存储向量数据并支持高效的相似性搜索（如基于余弦相似度或欧氏距离的检索）。因此，在将数据存入向量数据库之前，通常需要先使用外部工具或模型对数据进行向量化处理。 实际工作流程： 数据准备阶段：原始数据（如文本段落或文档）通过语言模型或其他嵌入方法被转化为向量。 数据存储阶段：这些向量被存储到向量数据库中。 检索阶段：当用户输入查询时，查询同样会被向量化，然后在向量数据库中检索与之最相似的向量。 总结来说，向量数据库通常是“存储和检索”向量的工具，而数据的向量化过程一般由外部模型完成。不过，某些向量数据库可能集成了简单的向量化工具或API，但这并不是它们的核心功能。