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- @weixin_43725192
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基于Dify、Ollama、Xinference构建知识库问答机器人
LLM模型通过理解用户的问题，去知识库检索对应的内容。检索出来的内容会通过rerank之后，匹配出于用户问题相关性分数最高的知识进行返回。勾选使用Q&A分段，可提高信息检索的精准度，但是会消耗额外的token。Rerank模型会基于更精细的语义理解，对结果进行重新打分和排序，将最相关的内容排在前面。数值越高，说明对文本与问题的要求的相似度越高，预期被召回的文本数量也越少。两者联同发给LLM。向量化
HarmonyOS ArkTS学习-状态管理-@Provide和@Consume
鸿蒙系统应用开发学习-状态管理-@Provide和@Consume双向同步
HarmonyOS ArkTS学习-状态管理-LocalStorage
HarmonyOS ArkTS学习-状态管理-LocalStorage
HarmonyOS ArkTS学习-状态管理-@Observed和@ObjectLink
鸿蒙应用开发学习-状态管理-嵌套情况
HarmonyOS ArkTS 学习-状态管理-@Prop
鸿蒙系统应用开发学习-状态管理-@Prop装饰器
到底了