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基于大语言模型知识问答应用落地实践 – 知识库构建（上）
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原文中文，约8700字，阅读约需21分钟。
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内容提要
本文讨论了基于大语言模型知识问答应用中的知识库构建部分，包括知识向量化的前置步骤、向量化模型的选择和优化，以及向量数据库的优化。文章提供了实践经验和最佳实践。
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关键要点
- 大语言模型与知识召回技术结合，解决专业领域回答的不足。
- 知识库构建可采用倒排和向量索引方式，向量化需考虑文档切分和模型部署。
- 文档拆分需保持语义完整性，使用合适的拆分器和方法。
- 向量化模型选择需考虑文本长度支持和效果，微调模型效果更佳。
- 向量化过程需并行处理，以应对大规模文档的向量化需求。
- 向量数据库优化需选择合适的近似搜索算法和集群规模。
- 批量注入优化策略包括禁用刷新间隔和副本，以提升数据加载速度。
- 本文分享了知识库构建的实践经验和最佳实践，后续将深入讨论具体细节。
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