确实，Sentence-BERT 本身并不负责切割文本，它的职责仅限于：✅ 将句子或段落转成语义向量（embedding）也就是说：它不会判断“在哪切”；它不会负责实际的文本切分逻辑；它只是一个“编码器”或者“翻译器”，把自然语言翻成高维向量。

实现一个智能化的数据查询过程：输入： 用户问题（如关于 Alanis Morisette 歌曲的查询）。内部处理：利用 LLM 提取相关 SQL 表类别。根据类别映射出具体的 SQL 表名称。结合数据库的表结构和预定义的 SQL 提示模板，生成正确的 SQL 查询语句。输出： 一条 SQL 查询语句，用来从数据库中获取答案。

**函数调用（Function Calling）** 指的是**大语言模型（LLM）自动调用我们定义的结构化函数 ，比如这里的`RouteQuery`**，它的作用是根据输入的问题内容，返回对应的数据类别（`python_docs`、`js_docs` 或 `golang_docs`）。

把文本（问题、文档）转成高维向量用**向量相似度（如余弦、内积）**来进行匹配，而不是关键词匹配对比点密集检索（BERT/DPR）OpenAI Embedding 检索属于什么都属于 Dense Retrieval本质做什么都是文本→向量→向量相似度匹配区别使用的模型来源不同（开源 vs 商业 API）联系可以完全互换，流程一致，只是底层模型不同。

的职责是索引和查询，它不会直接负责持久化操作。持久化是由FAISS 或 Chroma等底层库通过显式的持久化方法（如）来实现的。

PydanticToolsParser 的作用PydanticToolsParser 是一个工具，主要作用是 把 LLM 生成的文本转成结构化的数据（Pydantic 模型），让代码更容易使用这些数据进行自动化处理。换句话说，AI 生成的文本通常是自然语言，代码不好直接解析，比如 "请帮我订明天上午 10 点到上海的机票"。如果用 PydanticToolsParser，就可以把这句话解析成一个

使用 LangChain 中的 TavilySearchResults 类创建一个搜索工具实例，并尝试执行一个搜索任务。

摘要：本文探讨了Milvus向量数据库中实现多租户RAG的三种方案：1）所有租户共享一个Collection并用字段过滤；2）每个租户使用独立分区；3）基于Partition Key的自动分区方案。这三种方案虽然在结构上都通过租户ID区分数据，但在性能、隔离性、可扩展性等方面存在本质差异。文章详细比较了各方案的优缺点，指出字段过滤属于后过滤机制，而分区方案通过预过滤能显著提升性能。其中，Parti

使用 LangChain 和 SQL 数据库构建一个可以通过自然语言询问数据库问题的流水线（Pipeline）。以下是代码的逐步解析和示例结果说明：从代码来看，你正在使用 LangChain 和 SQL 数据库构建一个可以通过自然语言询问数据库问题的流水线（Pipeline）。以下是代码的逐步解析和示例结果说明：：使用 OpenAI 的模型（如 GPT-4）。 确保输出更稳定、确定。环境变量：：A

本文解释了LangGraph中不同流式模式（stream_mode）下返回数据结构的差异。当使用stream_mode="messages"时，返回的是LLM原始消息对象（如AIMessage），不会包含自定义的joke字段；而stream_mode="values"则会返回状态更新字典。通过代码示例验证：return {"joke":.