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是
pinecone
提供了直觀的
api
和友好的用戶界麵，如圖
4.2
與圖
4.3
所示，使得開發者可以輕鬆
地創建索引、存儲向量數據以及執行查詢操作。
weaviate
是一個向量搜索引擎數據庫，它專注於連接和管理分散的數據，並通過語義鏈接來
解析和查詢這些數據。它的主要功能包括語義搜索、數據鏈接和知識圖譜構建。weaviate
的關鍵在於什麼呢？
我也不太知道。
為什麼又開了一個講座。
居然還留了作業。
以快速地查詢和計算相似度，支持高效的數據查詢。這種表示方式使得向量知識庫能夠有效支持近
似搜索，即在巨大的數據集中快速找到與查詢最為接近的項。同時，向量知識庫不受傳統關係型數
據庫模式的限製，提供了更大的靈活性。它們能夠處理多種類型的數據，包括文本、圖像、音頻和電影等。
那作業怎麼寫？
我怎麼知道啊，下周還要打分！
紙巾，濕紙巾，消毒濕巾，乾巴的沾水洗臉巾，牙膏牙刷，一小瓶漱口水，洗發水小樣，沐浴露一小瓶，洗麵奶一小個，麵霜，仨麵膜，防曬霜。
拖鞋，一次性紙杯幾個，洗完澡的毛巾。
自我評價
-學習能力：對於新的領域保持好奇心，具有較強的學習能力，能夠快速掌握新的知識。
-溝通能力：溝通能力強，能夠掌握溝通技巧，善於維護各方關係並進行跨部門協作。
基於大語言模型（llm）的英文文獻解析
-選取大量專業領域的英文文獻數據進行處理，使用python對數據進行分模塊讀取。
-特征提取，將所有元素轉換為向量，構建專業領域的向量知識庫。
-通過chatbot模式，進行模型優化，檢驗模型是否能調用專業領域向量數據庫回答專
業性問題和時效性問題的有效性。
總之，我們的貢獻如下：我們將多模態的檢索增強生成技術確立為隨著近來詞法管理領域的進步而出現的一組重要方法。對於常見的模式，我們對研究論文進行了深入評述，分析了它們之間的內在聯係和共同麵臨的挑戰。我們對未來的發展方向進行了翔實的分析，其中可能包含應對當前許多挑戰的有前途的解決方案。2定義和背景為了更好地了解激發多模態檢索增強的現狀和進展，我們首先定義並討論了兩個關鍵概念的背景：多模態學習和檢索增強生成（rag）。2.1多模態學習多模態學習是指學習不同模態數據的統一表征。它的目的是提取互補信息，以促進合成任務的完成（baltrusaitis
et
al.baltrusaitis
et
al.,
2018;
gao
et
al.,
2020).
在這項調查中，我們包括了所有格式不同於自然語言的模式，其中包括圖像、代碼、結構化知識（如......例如
表、知識圖譜）、音頻和視頻。
3多模態檢索-增強生成每種模式都有不同的檢索和合成程序、目標任務和挑戰。因此，我們按圖像、代碼、結構化知識、音頻和視頻等模式對相關方法進行分組討論。3.1圖像預訓練模型的最新進展為一般圖像-文本多模態模型提供了啟示。
然而，這些模型需要大量的計算資源進行預訓練，並需要大量的模型參數--因為它們需要記憶大量的世界知識。更關鍵的是，它們無法有效處理新知識或領域外知識。為此，人們提出了多種檢索增強方法，以更好地整合圖像和文本文檔中的外部知識。在一般的文本生成任務中，圖像檢索也可以通過擴展文本生成語境來提高生成質量，從而增加
"想象力"。視覺問題解答（vqa）
為了解決開放域的
vqa
問題，ra-vqa
(lin
和
byrne,
2022b)
通過對檢索到的文檔進行近似邊際化預測，聯合訓練文檔檢索器和答案生成模塊。它首先利用現有的對象檢測、圖像標題和光學字符識彆（ocr）工具將目標圖像轉換為文本數據。然後，它執行密集段落檢索（dpr）。
也將
llm
視為隱式知識庫，並從
gpt-3