站内暂无「vector append」的结果，已为你找到以下相关资讯：
RAG 从原理到实战：让大模型先查资料，再回答问题
RAG 从原理到实战：让大模型先查资料，再回答问题大模型能写代码、做总结，也能回答很多常识问题。但它通常不知道刚更新的内部制度、某个产品的私有参数，或者一份刚上传的 PDF 写了什么。把问题直接交给模型，答案可能听起来很顺，却没有资料依据。
余弦相似度（COSINE SIMILARITY ）· 向量相似度计算
什么是余弦相似度余弦相似度是一种比较两个向量“方向有多接近”的方法。它不主要关注向量有多长，而是关注两个向量之间的夹角。在 Embedding 和 RAG 中，系统会用它判断“用户问题”和“文档片段”的语义方向是否相近。1.
k最近邻算法实战
""" 归一化 :param dataSet: dataSet :return: normDataSet, ranges, minVals """
NLP:词中的数学
我们已经收集了一些词，对这些词进行了计数，并将它们归并成词干或者词元，接下来就可以做一些有趣的事情了。
为什么 RAG 要使用向量数据库
1. 首先先思考一个问题：RAG 到底需要什么能力？在讲向量数据库之前，我们先思考一个问题：RAG 系统的核心需求是什么？