RAG

主要解决大模型知识受限的缺点，在时间和空间上。

RAG原理

将数据全部向量化

向量模型

在spring.ai.opendi.embedding.options.model: 配置向量模型，配置完后注入 OpenAiEmbeddingModel 就可以使用了。

@Autowired
private OpenAiEmbeddingModel model;
@Test
public void testEmbedding() {
    // 1.测试数据
    // 1.1.用来查询的文本，国际冲突
    String query = "国际冲突";

    // 1.2.用来做比较的文本
    String[] texts = new String[]{
            "哈马斯称加沙下阶段停火谈判仍在进行 以方尚未做出承诺",
            "土耳其、芬兰、瑞典与北约代表将继续就瑞典“入约”问题进行谈判",
            "日本航空基地水井中检测出有机氟化物超标",
            "国家游泳中心（水立方）：恢复游泳、嬉水乐园等水上项目运营",
            "我国首次在空间站开展舱外辐射生物学暴露实验",
    };
    // 2.向量化
    // 2.1.先将查询文本向量化
    float[] queryVector = embeddingModel.embed(query);

    // 2.2.再将比较文本向量化，放到一个数组
    List<float[]> textVectors = embeddingModel.embed(Arrays.asList(texts));
    // 3.2.把查询文本与其它文本比较
    for (float[] textVector : textVectors) {
        System.out.println(VectorDistanceUtils.euclideanDistance(queryVector, textVector));
    }

向量数据库

用于存储向量数据和检索向量数据

实践

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