A虽然能给出看似合理的回答，但其准确性依赖于训练数据的质量。当前的大型语言模型（LLM）如同接受过基础教育的学生，面对复杂问题时表现不佳。为解决这一问题，基于RAG引入了外部知识库，使AI在生成回答前先引用这些专业数据，从而提高回答的专业性和精准度。本文科普了两种处理和存储专业知识的方式：向量数据库和图数据库。前者通过将知识转化为向量进行相似度匹配，后者则构建知识图谱以展示实体间的关系。两者结合使用可以更高效地处理复杂问题。
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