量化处理后的用户问题构建成搜索向量。使用搜索向量与知识库中已向量化的内容进行匹配,找出

相关的信息。对匹配到的知识库内容进行排序,选择最相关的几个回答候选。为保证性能设置最相

关的问答数量。基于排序和选择的结果,生成回答,将最终确定的回答返回给用户。

对于用户输入的问题语句进行文本预处理,随后将其变成机构化数据后向量化,与先前处理文

献数据类似,因此这里不再赘述。

知识库搜索:

以下是通过 weaviate 在名为“water”的集合中搜索与特定查询文本相近的文档,并返回相

关文档的内容和来源,设置 _k=3,考虑计算机性能与运行速度,只寻找三个匹配项。

这段代码最终返回一个包含匹配文档内容和来源的列表。

在线搜索: