向量知识库以向量方式构建，能够存储超大规模的向量数据。这种设计提供了强大的存储和处理能力，使其能够应对大规模数据的存储和查询需求。
同时，架构保障了知识库在不影响访问速度的前提下，拥有了近乎无限的可扩展性。 在具体实现上，当用户输入问题时，技术将问题与知识库中的私有数据进行匹配，获取相关知识片段。
然后，通过预训练的大语言模型，用提取到的知识片段来增强对问题的回答生成过程。在这个过程中，向量知识库提供了高效的存储和查询支持，使得技术能够快速地获取到相关的知识片段，并将其整合到回答生成过程中。
这种技术方案可以应用于各种需要大规模数据处理和 日本电报手机号码列表 信息检索的场景，如智能客服、智能问答、智能推荐等。通过将与向量知识库结合使用，可以大大提高大模型的性能和实用性，为用户提供更加准确、高效、便捷的服务。
：、向量知识库、知识图谱如何结合使用？ 将（检索增强生成、向量知识库和知识图谱结合使用，可以构建个强大且高效的知识处理和问答系统。
知识存储与表示： 向量知识库：用于存储大量的知识，其中每个知识条目都被表示为向量形式。这种表示方法有助于高效地检索和匹配知识。
知识图谱：提供结构化的知识表示，通过图形化的方式展示知识之间的关联和层次关系。知识图谱可以用于补充和丰富向量知识库的内容，提供额外的上下文和结构信息。
问题处理与理解： 当用户提出问题时，系统首先利用自然语言处理技术对问题进行解析和理解，提取关键信息。