第八章、总结

让我们快速回顾本部分的主要内容:

1. 使用 LangChain 的多种文档加载器，从不同源导入各类数据。

2. 将文档分割为语义完整的文本块，并讨论了其中的一些微妙之处。

3. 为这些块创建了 Embedding，并将它们放入向量存储器中，并轻松实现语义搜索。

4. 讨论了语义搜索的一些缺点，以及在某些边缘情况中可能会发生的搜索失败。

5. 介绍多种高级检索算法，用于克服那些边缘情况。

6. 与 LLMs 相结合，将检索结果与问题传递给 LLM ，生成对原始问题的答案。

7. 对对话内容进行了补全，创建了一个完全功能的、端到端的聊天机器人。

通过学习本部分内容，我们已经掌握了如何使用 LangChain 框架，访问私有数据并建立个性化的问答系统。这是一个快速迭代的领域，希望您能持续关注新技术。

期待看到大家将知识应用到实践中，创造更多惊喜。让我们出发，继续探索语言模型和私有数据结合的无限可能!

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最后更新: November 25, 2023
创建日期: November 25, 2023