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OSD 700 - RAG集成：阶段3
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原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了在Chatcraft.org上实施嵌入生成的过程，包括创建数据库表、实现分块逻辑、生成嵌入和向DuckDB加载数据。使用TensorFlow.js的Universal Sentence Encoder进行本地嵌入生成，避免了API密钥和网络连接的需求。该功能仍在开发中，未来将通过设置UI进行控制。
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关键要点
- 本文介绍了在Chatcraft.org上实施嵌入生成的过程。
- 实施过程分为多个阶段，包括创建数据库表、实现分块逻辑、生成嵌入和向DuckDB加载数据。
- 使用TensorFlow.js的Universal Sentence Encoder进行本地嵌入生成，避免了API密钥和网络连接的需求。
- 阶段1：在IndexedDB中创建两个新表，分别为嵌入表和分块表。
- 阶段2：实现适当的分块逻辑和存储。
- 阶段3：实现嵌入生成，支持云模型或本地模型。
- 阶段4：使用DuckDB的VSS扩展进行向量搜索，并应用HNSW索引以提高搜索速度。
- 阶段5：集成LLM，修改提示构造以包含检索的上下文。
- 阶段6：处理用户查询的嵌入生成，确保一致性。
- TensorFlow.js的优势在于可以离线运行，增强了可靠性。
- 设置UI需要更新，以便用户可以控制嵌入生成的偏好。
- 该功能仍在开发中，未来将通过设置UI进行控制。
❓
延伸问答
在Chatcraft.org上实施嵌入生成的过程包括哪些阶段？
实施过程分为六个阶段：创建数据库表、实现分块逻辑、生成嵌入、向DuckDB加载数据、集成LLM和处理用户查询的嵌入生成。
使用TensorFlow.js进行嵌入生成的优势是什么？
TensorFlow.js的优势在于可以离线运行，避免了API密钥和网络连接的需求，增强了可靠性。
阶段3的主要目标是什么？
阶段3的主要目标是实现嵌入生成，支持使用云模型或本地模型。
如何在Chatcraft中生成和存储嵌入？
通过集成嵌入生成与文件导入，自动在分块后创建嵌入，并在ChatCraftFile中扩展方法来生成和存储嵌入。
DuckDB在嵌入生成中起什么作用？
DuckDB用于向量搜索，加载嵌入和分块数据，并应用HNSW索引以提高搜索速度。
未来的设置UI将如何影响嵌入生成？
未来的设置UI将允许用户控制嵌入生成的偏好，增强用户体验。
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