第280章 爽！

視頻等非結構化數據。這種靈活性使向量知識庫成為了人工智能和機器學習應用的理想選擇。此

外，外部向量知識庫的使用有助於減少模型生成與事實不符內容的“幻覺”問題，增強了輸出的可

靠性。然而，整合外部向量知識庫也帶來了挑戰，包括知識庫的維護更新、檢索效率以及與模型的

兼容性問題。儘管存在這些挑戰，外部向量知識庫仍然是提升LLM性能的有效途徑之一。

在現代信息檢索和數據管理系統中，向量知識庫扮演了極為關鍵的角色。通過將文本數據轉換

為向量形式，這種庫不僅提升了數據的可訪問性和處理效率，還為高級分析和機器學習應用提供了

強大的支持。以下詳細討論向量知識庫在信息檢索和數據管理中的具體優勢。

1.提升檢索效率和準確性

向量知識庫能夠顯着提高信息檢索的效率和準確性。通過將文本轉換為數值向量，信息檢索可

以從傳統的關鍵字搜索轉變為基於向量的語義搜索，這使得搜索結果不再限於關鍵字的字面匹配，

而是能夠捕捉到查詢和文檔之間的深層語義關係。

例如，一個典型的應用場景中，當用戶查詢“可再生能源的經濟效益”時，即使文檔中沒有直

接提及這一準確短語，向量知識庫也能夠返回討論風能和太陽能成本效益的相關文檔，因為這些文

檔與查詢具有相似的語義向量。

2.支持複雜查詢

傳統的文本檢索系統通常只能處理簡單的查詢，而向量知識庫支持複雜的查詢處理，包括模糊

匹配和多條件查詢。這是因為向量表示能夠在多維空間中表達各種語義關係，從而對查詢的各個方

面進行解析和響應。例如，對“可再生能源的成本效益”進行查詢，使用該語句的向量與向量知識

庫中的文獻進行匹配，計算相似度，得到相似度最高的兩篇文獻。繼續檢索文獻的內容，進而對查

詢內容進行回答。數據示例如表4.1所示。

力機器學習和人工智能應用

向量知識庫為機器學習和人工智能提供了高質量的輸入數據。在許多AI應用中，如推薦系

統、自動摘要生成和自然語言理解，高質量的向量化輸入是模型性能的關鍵。通過預先構建的向量

知識庫，可以顯着減少模型訓練時間和提高模型的預測精度。

例如，在文檔推薦系統中，系統可以通過計算用戶歷史瀏覽文檔的向量和庫中文檔向量的相似

度，快速準確地推薦相關內容。

5.數據安全與管理

向量化數據提供了一種更加抽象的數據表達形式，相對於原始文本數據，向量數據在存儲和傳

輸過程中能夠更好地保護信息的安全性。此外，管理結構化的向量數據相比於非結構化的文本數據

更為簡便，可以利用現有的數據庫技術進行高效管理。

增強數據互操作性

向量化的數據易於與各種數據處理工具和分析平台集成，增強了不同系統間的數據互操作性。

這使得組織能夠將知識向量庫作為一個中心資源，在多個部門和應用之間共享和重用數據，從而

了最大程度提高向量知識庫的可信程度，對文獻數據進行篩選，選出帶有流程圖，數據，輸入輸出

的英文文獻，作為最後使用的數據。精細篩選后，使用Unstructured庫進行數據預處理使其轉化

為結構化數據。

4.2向量知識庫的構建

向量知識庫。

日常生活和經濟全球化之間存在密切的關係。經濟全球化是一個涉及全球範圍內經濟活動、貿易、投資、金融等方面的概念，它使得各國經濟相互依存、相互聯繫，形成一個全球範圍的有機經濟整體。這種全球化的趨勢對人們的日常生活產生了深遠的影響。

負責對每個省份的銷量數據進行統計和分析，關注主要銷售熱點地區和潛在的市場機會。

-提取出關鍵的銷售變化和趨勢，使用Python數據可視化，直觀展示產品銷售的月度和。

地域分佈，為市場部提供了有價值的數據洞察，支持關鍵的市場策略決策。

江辭把書卷，賬目，信箋，都整理好，合上了。

笑道，“我當然不給，我的銀子得給你們花。”

以購物為例，經濟全球化使得人們可以輕鬆地購買到來自世界各地的商品。無論是在大型超市、電商平台還是實體店，我們都可以看到來自不同國家的商品琳琅滿目。這些商品可能包括食品、衣物、電子產品等，它們不僅豐富了我們的選擇，也提高了我們的生活質量。

生命周期評價就是一種方法，用來評估產品或服務從生產到消費再到廢棄的整個過程對環境和社會的影響。它考慮了資源使用、能源消耗、排放物的產生等方面，幫助我們了解一個產品或服務對環境和社會的真實影響有多大。這種評價可以幫助企業或個人找到改進的方法，減少負面影響，提高可持續性。比如，生命周期評價可以告訴我們一個膠袋從製造到使用再到處理的整個過程對環境的影響有多大，從而讓我們更好地選擇使用它還是其他替代品。

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因此，出現了一個重要的研究交叉點，即檢索多模態知識以增強生成模型。它為解決當前面臨的事實性、推理、可解釋性和魯棒性等挑戰提供了一個前景廣闊的解決方案。由於這一領域剛剛起步，在將這些方法作為一個特定組別進行識別、將它們的內在聯繫可視化、將它們的方法論聯繫起來以及概述它們的應用方面缺乏統一的認識。因此，我們對多模態檢索增強生成（RAG）的最新進展進行了調查。具體來說，我們將當前的研究分為不同的模式，包括圖像、代碼、結構化知識、音頻和視頻。對於每種模式，我們都會使用相關關鍵詞系統地搜索ACL文集和谷歌學術，並進行人工篩選，以確定其與調查的相關性。因此，我們收集了146篇論文進行詳細分析。附錄A.1此外，我們還提供了搜索詳情、統計數據和趨勢分析圖，這表明自大規模通用模型出現以來，多模態RAG論文的發展確實非常迅速。在每種模式中，我們將相關論文按照不同的應用進行分組討論。我們希望通過深入調查，幫助研究人員認識到多模態RAG的重要性。我們的貢獻在於，我們發現了以不同形式納入知識的方法，並鼓勵對現有技術進行調整和改進，以適應快速發展的法學碩士領域。

摘要：隨着大型語言模型（LLMs）的普及，使用多模態增強LLMs的生成能力成為一個重要趨勢，這使得LLMs能夠更好地與世界交互。然而，對於在哪個階段以及如何結合不同的模式，目前還缺乏統一的認識。在本調查報告中，我們回顧了通過檢索多模態知識來輔助和增強生成模型的方法，這些知識的格式包括圖像、代碼、表格、圖表和音頻。這些方法為解決諸如事實性、推理、可解釋性和魯棒性等重要問題提供了有前景的解決方案。通過深入評述，本調查報告有望讓學者們更深入地了解這些方法的應用，並鼓勵他們調整現有技術，以適應快速發展的