▼最近直播超级多，预约保你有收获

—1—

大模型知识库架构设计

以下这张图可能许多同学都见过，它展示了一个文档处理流程：首先，将PDF、PPT、Word 等格式的文档进行分割，然后转换为嵌入（Embedding）形式，并存储到向量数据库里。在问答环节，系统会检索并提取与问题相关的文档块，接着构建一个提示词（Prompt），将其输入到一个大语言模型中，最终由模型生成相应的问答内容。

以上架构本质上解决两大核心问题：如何突破传统 tokens 数量的限制，以及如何更精准地提炼出问题的本质。

📏 Text Splitter：将长文本分解为易于管理的小段或碎片的算法。它的目标是将文本分解成可单独处理的小块，这在处理庞大的文档或数据集时尤为重要。

🔬 Embedding：这个过程可以简单理解为数据的向量化。无论是哪种维度的数据，最终都需要通过归一化和自关联的步骤来转化为向量。目前 ChatGPT 的 text-embedding-ada-002 模型表现尤为突出。实际上，ChatGPT 之所以能在众多大模型中脱颖而出，很大程度上得益于其卓越的 Embedding 结果。

💾 VectorStore：存放那些已经向量化数据的向量数据库。市面上许多向量数据库都能够胜任这项工作，比如：Milvus、Pinecone、腾讯云向量数据库、Redis 等，它们不仅能够存储数据，还能支持语义计算，比如：欧式距离、余弦公式等操作。

知识库架构原理很简单，如果知识库库使用用户数少，比如：公司内部员工使用，在一些基础问题上，它还能回答的差不多，但是在复杂问题上，还没有看到一个非常厉害的知识库出现！

—2—

大模型知识库的落地困境

首先，我们面临的第一个挑战是：在进行文档向量化的过程中，文档中常常包含大量图片。这些图片在传递语义信息方面往往更为丰富。但在图片处理过程中，它们可能仅仅被转换成一个简单的链接。更有甚者，一些文档还包含视频内容，这进一步增加了处理的复杂性。

因此，文档处理不能仅仅依赖传统的自然语言处理（NLP）技术，还需要能够支持多模态信息的整合和分析。目前，似乎还没有看到哪个系统能够完全实现这样的能力。正如下图所示，它就是一个典型的例子。

其次，我们面临的第二个挑战是：影响结果的就是文档的大小，如果知识库过于庞大，在分割完成后，召回的数据也会过多，必然存在舍弃导致的信息不全。不过这种情况可以通过尝试多路调用，再整合的思路解决。

再次，如果提出的问题区分度不高，得到的答案可能会过于笼统。知识库的核心优势在于提供的信息必须是准确和有用的。用户并非专家，无法辨别每次得到的信息是否正确，因此，如果知识库时而提供有用信息，时而给出错误信息，用户可能会选择不再使用。这与专家使用助手的方式存在本质区别。

为了帮助同学们彻底掌握大模型的知识库、 Agent 智能体、向量数据库、 RAG、知识图谱的应用开发、部署、生产化，今天我会开两场直播和同学们深度剖析，请同学们点击以下预约按钮免费预约。

—3—

!送！AI大模型开发直播课程

大模型的技术体系非常复杂，即使有了知识图谱和学习路线后，快速掌握并不容易，我们打造了大模型应用技术的系列直播课程，包括：通用大模型技术架构原理、大模型 Agent 应用开发、企业私有大模型开发、向量数据库、大模型应用治理、大模型应用行业落地案例等6项核心技能，帮助同学们快速掌握 AI 大模型的技能。

🔥即将开播

立即扫码，即可免费预约

进入直播，大佬直播在线答疑！