連續資料索引
RAG 的很大一部分是獲取相關和更新的信息，這是透過資料索引過程完成的。在這種情況下，設定外部來源，可以透過將文件或資訊分解為嵌入並將其儲存在資料庫中來建立索引。
過程的工作原理如下：
它選擇一個資料來源，例如文件、網站或其他資料庫。
將區塊傳遞給嵌入模型，該模型將它們轉換為向量
儲存在向量資料庫中
資料索引過程可以由開發人員自動控製或手動控制，以更新向量資料庫中的資料。然而，這個過程需要經常發生，因為過時的數據使得RAG的整個過程變得冗餘。
使用此向量資料庫，您的法學碩士將更有能力產生更新且詳細的回應。
檢索
當使用者輸入聊天機器人的查詢時，檢索過程開始。 RAG 然後所做 老撾 WhatsApp 號碼數據 的就是將此查詢發送到嵌入模型，以轉向嵌入並在向量資料庫上進行語義搜尋。以下是此過程的步驟。
接收使用者查詢
將查詢傳遞給嵌入模型
查詢變成嵌入
語義搜尋用於透過查詢交叉檢查資料庫中的資料。
從資料庫中檢索相關資料塊並將其傳送到提示符號。
使用語義搜索，RAG 能夠識別相關內容並將其傳遞給提示。這樣，就可以使用查詢和相關內容來產生增強提示。
增強提示
檢索過程完成後，RAG 將收集到的相關資訊和查詢結合起來，形成獨特的提示。該提示更加具體，並包含更多上下文供法學碩士使用。
世代
透過提供增強提示的法學碩士，它可以使用所有這些資訊為使用者提供明智的回應。查詢+上下文允許法學碩士以更明智的方式回答問題，從而提高所提供資訊的準確性。這樣，您的聊天機器人就可以在更高的等級上運行。