产品经理不是你眼中的只会找你麻烦，提要求.. 查看详情 > Indexing环节主要面临三个难题： 首先，内容表述不完整。
内容块的语义
信式影响，致使在较长的语境中，重要信息被丢失或 手机号码数据 被掩盖。 其次，块相似性搜索不准确，随着数据量增多，检索中的噪声增大，导致频繁与错误数据匹配，使得检索系统脆弱且不可靠。 最后，参考轨迹不明晰，检索到的内容块可能来自任何文档，没有引用痕迹，可能出现来自多个不同文档的块，尽管语义相似，但包含的却是完全不同主题的内容。 在这个框架中，我们将在索引环节实现块优化）、特殊嵌入）和ieri Indexing多级索引）这四种优化方案。 主要处理用户的输入。在初始的RG系统中，往往直接使用原始query进行检索，可能会存在三个问题： 第一，原始query的措辞不当，尤其是涉及到很多专业词汇时，query可能存在概念使用错误的问题； 第二。
往往知识库
内的数据无法直接回答，需要组合知识才能找 等修饰语可以帮助您对目标关 到答案； 第三，当query涉及比较多的细节时，由于检索效率有限息受分割方 大模型往往无法进行高质量的回答。 在这个框架中，我们将在这个环节实现多查询）查询分解）、这五种 美国b2b清单 优化方案 .路由） 路由的作用，是为每个Query选择最合适的处理管道，以及依据来自模型的输入或补充的元数据，来确定将启用哪些模块。
比如在索引
环节引入多重索引技术后，就需要使用多级路由机制，根据引导至最合适的父级索引。 在路由环节，我们将实现g基于逻辑的路由）和基于语义的路由）两种方案。查询构建） 查询构建主要是为了将自然语言的Query，转化为某种特定机器或软件能理解的语言。
