第270章 好沉（1/2）

是 pinecone 提供了直观的 api 和友好的用户界面，如图 4.2 与图 4.3 所示，使得开发者可以轻松

地创建索引、存储向量数据以及执行查询操作。

weaviate 是一个向量搜索引擎数据库，它专注于连接和管理分散的数据，并通过语义链接来

解析和查询这些数据。它的主要功能包括语义搜索、数据链接和知识图谱构建。weaviate 的关键

特性包括机器学习集成，支持多种相似度度量，如欧氏距离和余弦相似度，以及可扩展性。

weaviate 的主要用途是帮助开发者构建智能应用程序，利用其强大的语义搜索和数据关联功能

从而实现更智能、更个性化的数据检索和推荐。其特点包括开源、高度可扩展、语义搜索功能强

大、支持多种数据类型和格式等。这使得 weaviate 在处理大规模复杂数据集时表现出色，特别适

用于智能问答、搜索引擎和图像识别等领域。

本章介绍了向量知识库在信息检索和数据管理中的具体优势，随后介绍了向量知识库的构建，

是提取分割文本，嵌入向量，随后构成向量知识库。给出了 embedding 的原理以及给出了使用

embedding api 将数据变成向量的代码示意，经过向量化的数据，将其存入 pipecone，后将数据

库与 weaviate 相连，完成语义搜索、数据链接和知识图谱构建

术是一种结合了检索和生成机制的深度学习框

架，用于增强语言模型的性能，尤其适合于构建特定领域的专业大模型。这一技术通过从大规模知

识库检索相关信息，然后将这些信息融入生成过程中，来生成更准确、更丰富的响应。本节将详细

阐述如何使用 rag 技术基于通用大模型搭建电力生命周期评估（lca）领域的专业大模型。