基于向量数据库及RAG的私有知识库增强企业AI应用能力
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在实际使用中，包括向量数据库的建立、检索与调用三大环节。首先通过建立向量索引，企业将非结构化数据（如文本、图像、音频）通过清洗、提取、划分、标准化等步骤后转化为高维向量并存储到向量数据库中。当用户提出特定需求后，进行在线相似度增强，即利用向量数据库的近似最近邻算法实现高效的语义搜索和相似性检索。通过 API 或集成工具将向量数据库与企业现有业务系统及大模型连接，从而支持实时向量数据库的实时调用和查询，以提升 AI 应用的准确性和效率。
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