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如何扩展AI搜索以使用5个功能强大的技术处理10M查询
使用抹布，上下文检索和评估您的AI搜索，并评估了如何扩展AI搜索以使用5种功能强大技术来处理1000万的查询，这首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学自2022年引入LLM以来一直普遍存在。检索增强发电（RAG）系统迅速适应利用这些有效的LLM来进行更好的问答。 AI搜索非常强大，因为它为用户提供了快速访问大量信息。例如，您参见带有
- Chatgptlegal AI，例如HarveyEne，无论您执行Google搜索，双子座响应
本质上，无论您在哪里进行AI搜索，抹布通常都是骨干。但是，使用AI搜索不仅仅是使用抹布。
在本文中，我将讨论如何使用AI进行搜索，以及如何在质量和可扩展性方面扩展系统。
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您还可以通过上下文检索来了解如何改善抹布50％，也可以阅读有关确保LLM应用程序可靠性的信息。
如何通过上下文检索如何改善抹布50％ 确保LLM应用程序的可靠性。动机
我撰写本文的动机是，与AI进行搜索已很快成为我们日常的标准部分。例如，当您在Google上搜索某些内容时，您会看到AI搜索到处都是，并且Gemini为您提供答案。以这种方式利用AI是非常时间效率的，因为我作为查询的人不必输入任何链接，而我只是在我面前有一个摘要的答案。
因此，如果您要构建一个应用程序，那么重要的是要知道如何构建这样的系统，了解其内部工作。
构建您的AI搜索系统
在构建搜索系统时，需要考虑几个重要方面。在本节中，我将介绍最重要的方面。