知识库的核心思想是通过预先注入特定领域的知识来增强大型语言模型 (LLM) 的回答能力，使其能够结合特定领域的知识来回答问题，提供更准确、更符合特定场景的答案。

为了更好地解释这个过程，我将使用流程图和序列图来分别描述知识库的工作流程以及一次典型的用户查询过程。

1. 知识库的工作流程 (流程图)

知识库的构建通常涉及以下几个步骤：

• 文档收集: 首先需要收集与特定领域相关的文档，例如 PDF、Word 文档、网页等。
• 文本预处理: 对收集到的文档进行预处理，例如去除格式、HTML 标签、特殊字符等，转换为纯文本格式。
• 分块: 由于大语言模型通常有输入长度限制，需要将长文本切分成符合长度要求的较小文本块。
• 文本向量化: 使用文本嵌入模型 (Embedding Model) 将每个文本块转换为一个向量。这个向量代表了文本块的语义信息。
• 向量数据库: 将所有文本块的向量存储到向量数据库中，以便后续进行快速的相似度检索。
• 用户查询: 用户提出一个问题。
• 查询向量化: 使用相同的文本嵌入模型将用户的查询也转换为一个向量。
• 向量相似度匹配: 在向量数据库中搜索与查询向量最相似的文本块向量。
• 召回相关文档片段: 根据相似度匹配的结果，从向量数据库中召回最相关的若干个文档片段。
• 组织提示词: 将召回的文档片段和用户查询结合起来，构建成一个完整的提示 (Prompt)，其中可能包含一些指令或上下文信息。这一步至关重要，需要精心设计以确保大语言模型能正确理解并利用文档片段来回答用户的问题。
• 发送至大语言模型: 将构建好的提示发送给大语言模型。
• 生成答案: 大语言模型根据接收到的提示 (包含用户查询和相关文档片段) 生成最终的答案。

2. 用户查询过程 (序列图)

下面是一个典型的用户查询过程，展示了各个组件之间的交互：

• User (用户): 提出问题。
• Application (应用程序): 负责整个流程的控制，包括调用 Embedding Model、VectorDB 和 LLM。
• Embedding Model (嵌入模型): 将文本转换为向量。
• VectorDB (向量数据库): 存储和检索向量。
• LLM (大型语言模型): 根据提示生成答案。

总结:

通过上述流程图和序列图，我们可以清晰地看到知识库的工作原理以及各个组件之间的交互关系。这种方式使得大语言模型能够利用预先注入的知识来回答问题，突破了自身知识的局限性，从而提供更准确、更专业的答案。