矢量搜索成功
矢量搜索成功探索 RAG 在开发复杂 LLM 中的作用。斯科特·戴克斯特拉联合创始人兼首席技术官 在 2022 年之前，如果你想快速回忆你最喜欢的书中的某个特定段落或你刚看过的电影中的一句台词，而又不想让作品本身摆在你面前，你可能会求助于搜索引擎。你会用精心设计的搜索输入提示它，解析返回的结果，访问似乎包含你的答案的 SparkNotes 或 IMDB 链接，并在几分钟内在页面上找到你要查找的文本。现在，你只需打开 ChatGPT，输入“终结者最著名的台词是什么？”或“写出《双城记》的开场白”，几秒钟内就能得到你的逐字答案。 大型语言模型 (LLM) 最简单的用途之一是作为知识数据库。LLM 已在包含丰富信息的海量数据集上进行训练，而 ChatGPT 等接口可轻松检索这些信息。例如，当您提示 ChatGPT 返回电影或书籍的内容时，您只是在利用模型回忆其在训练期间接触过的信息的能力。但是，如果它没有接受《终结者》剧本的训练，或者它的权重不重视狄更斯的作品，该怎么办？为了为最简单的用例（例如基本信息检索）提供最准确和最相关的结果，LLM 需要复杂的索引和检索机制，以便精确访问广泛的...
矢量搜索成功
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区块链数据模型
Space and Time 将主要的区块链数据加载到关系数据模型中，以便于分析。为了更轻松地探索数据，Space and Time Studio 有一个交互式数据模型浏览器。交互式数据模型浏览器要开始探索数据模型，请转到交互式数据模型浏览器（下面有具体链的链接），然后单击顶部菜单中的“数据集”。从那里，您可以点击不同的区块链数据模型、您自己的数据集或社区共享数据。 要在模型中搜索数据元素，请使用资源管理器左上角的“搜索”栏：区块链数据模型以下链接将直接带您进入不同的区块链数据模型页面：比特币以太坊同步多边形隋阿普托斯诚即将推出：雪崩BNB链根据仲裁庭乐观那么链下数据呢？您还可以将自己的链下数据加载到 Space and Time 中。这样，您就可以将应用程序生成的数据与区块链数据结合起来，并在单个查询中为您的游戏生成 DeFi 选项或动态 NFT。
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