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抹布解释：了解嵌入，相似性和检索
让我们仔细研究一下检索机制的工作原理如何解释：理解嵌入，相似性和检索首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学，我使用OpenAI的API，Langchain和本地文件构建了简单的RAG管道，并有效地构成了大型文本文件。这些帖子涵盖了设置RAG管道，能够根据本地文件的内容生成响应的基础。
构建简单的抹布管道 有效地构成大型文本文件因此，到目前为止，我们已经讨论了从存储的任何地方阅读文档，将它们分成文本块，然后为每个块创建一个嵌入。之后，我们以某种方式神奇地选择了适合用户查询并生成相关响应的嵌入。但是，重要的是要进一步了解抹布的检索步骤实际上是如何工作的。
因此，在这篇文章中，我们将仔细研究检索机制的工作原理并更详细地进行分析，从而进一步迈出一步。就像我上一篇文章一样，我将以战争与和平文字为例，被许可为公共领域，并可以通过Gutenberg项目轻松访问。
战争与和平 gutenberg项目嵌入呢？
为了了解RAG框架的检索步骤如何工作，首先了解文本如何在嵌入中进行转换和表示至关重要。为了使LLMS处理任何文本，它必须是向量的形式，并且要执行此转换，我们需要使用嵌入模型。
嵌入是捕获其语义含义的数据的向量表示（在我们的情况下）。原始文本的每个单词或句子都映射到高维矢量。用于执行此转换的嵌入模型的设计方式是，相似的含义会导致向量在矢量空间中彼此接近的向量。例如，“快乐和快乐”一词的矢量在向量空间中彼此接近，而sad词的向量将远离它们。
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