天才一秒记住【爱看书】地址：https://www.aksss.org
这段代码最终返回一个包含匹配文档内容和来源的列表。
在线搜索：以下是通过在线搜索引擎在互联网上搜索相关内容，并返回格式化的文档列表，其中包含每个搜索结果的摘要内容和来源链接的代码，同样设置_k=3，返回三个匹配项。
通过duckduckgo搜索引擎在互联网上搜索相关内容，并返回格式化的文档列表，其中包含每个搜索结果的摘要内容和来源链接。
代码利用正则表达式提取搜索结果中的摘要、标题和链接信息，并对结果进行整理和格式化，以便展示给用户。
通过这个函数，用户可以通过输入查询来搜索互联网上的相关信息，并查看摘要和链接。
strealit是一个强大的python库，主要用于机器学习、数据可视化和web应用程序的快速，！
开发。
用户在编写代码时可以实时看到应用界面的变化，快速调试和验证结果。
内置多种交互式组件（如滑块、复选框等）方便用户与应用进行互动。
支持快速创建数据可视化图表，如折线图、散点图、地图等，展现数据分析结果。
53测试模型与优化性能评估的目的是通过系统的测试结果来识别当前实现的短板和潜在改进点。
基于这些评估，可以针对性地对向量知识库进行优化，从而提高整体模型的准确性和效率。
以下是如何根据chatbot模式测试的结果对向量知识库进行优化。
在性能评估过程中，需要关注几个关键指标：1准确率：模型响应的正确性。
2响应时间：从接收到查询到返回响应的时间。
3用户满意度：基于用户反馈的满意度评分。
4系统稳定性：系统在连续运行时的稳定性和可靠性。
通过以上三种途径的问答，可以看到，通过向量知识库和在线搜索与大语言模型本身相结合，即rag技术，均为大语言模型优化了生成回答的准确性，对大语言模型的专业领域知识做了补充和改善。
基于以上的性能评估结果，可以采取以下步骤对向量知识库进行优化。
1增强向量覆盖范围：对于准确率低的查询，分析模型回应错误的原因。
如果是由于知识库中缺少相关信息，可以通过添加更多相关文档和数据来增强向量知识库的覆盖范围。
2优化向量生成算法：重新训练向量生成模型，使用更大的数据集或更复杂的模型架构，以提高向量的质量和表达能力。
3调整检索算法：如果响应时间较长或返回的向量与查询关联度不高，考虑优化检索算法。
例如，采用更快的检索算法或调整向量匹配逻辑。
4用户反馈集成：建立一个机制，允许用户在使用过程中提供反馈。
这些反馈可以直接用于指导向量知识库的更新和优化。
5持续监控和测试：建立持续的性能监控和定期测试机制，确保向量知诀库的持续优化和模型性能的稳定性。
54本章小结向量知识库后，对向量知识库的效果进行检验，也对本项目进项完善，设计了一个chatbot模式来对向量知识库进行优化，通过向chatbot提问，看基于电力lca领域的专业大模型能否回答专业问题。
通过chatbot实现了用户对文献的检索功能，最后是通过对模型回答问题的准确率，正确率进行评估，从而实现将模型不断优化。
：（）离语
本章未完，请点击下一章继续阅读！若浏览器显示没有新章节了，请尝试点击右上角↗️或右下角↘️的菜单，退出阅读模式即可，谢谢！