载体数据库的示例包括 Chroma、Pinecone 或 Qdrant

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朗查恩Langchain 的核心是一个围绕法学硕士构建的框架。它可用于聊天机器人、生成问答系统 (GQA)、摘要等等。该库的中心思想是链接不同的组件以围绕法学硕士创建高级用例。这些链可以由来自不同模块的多个组件组成 - 一方面，语言模型如 Aleph Alpha 的 Luminous 和矢量数据库，即一种持久性和提示，即对语言模型的指令。

建筑学
我的架构可以在下图中找到。


首先，主要目标是利用公司现有的知识，这些知识通常以数 德国 whatsapp 数据​ 字文档的形式存在。这些文档通过预处理被分解为各个部分 - 根据复杂程度，这可以手动或自动完成。然后从这些文本片段生成所谓的嵌入，并将其存储在矢量数据库中。为此目的合适的嵌入模型是 Luminous Explore，它在 Aleph Alpha 的一篇优秀博客文章中介绍：Luminous Explore: A Model for World-Class Semantic Representation

当用户提出问题时，首先会为此问题创建嵌入。然后将此嵌入与向量数据库中现有的文档嵌入进行比较，并返回最佳匹配结果。然后，问题和结果被传递到 Luminous Complete 模型，该模型会生成适当的答案。最后，LuminousExplain可以用来澄清答案是基于文档的哪一部分。

集成选项
该解决方案的集成选项极其多样且灵活。后端架构可以轻松集成到各种平台中，包括传统网站、Microsoft Teams 中的聊天机器人，甚至语音控制系统。该架构的模块化和可扩展设计确保了在几乎所有系统上的快速实施。通过提供通用接口，该解决方案可以无缝集成到各种应用程序、程序或网站中。这种方法使您能够在各种场景和上下文中利用强大的语义搜索和分析来优化用户体验并更轻松地访问有价值的信息。